Metode pembelajaran koding yang tidak menggunakan komputer disebut..

• Plugged coding

• Unplugged coding

• Internet-based coding

• Online coding

• Visual coding

Teknologi kecerdasan artifisial didefinisikan sebagai kemampuan sistem untuk:

• Menyalin data manusia secara manual

• Menginterpretasi data secara akurat, belajar dari data, dan menyelesaikan tugas tertentu

• Mengedit video

• Mengetik dengan cepat

• Membuat gambar

Berpikir komputasional terdiri dari pilar-pilar berikut, kecuali:

• Dekomposisi

• Pengelolaan data

• Pengenalan pola

• Abstraksi

• Algoritma

Dekomposisi dalam berpikir komputasional berarti:

• Menggabungkan masalah menjadi satu

• Memecah masalah menjadi bagian kecil dan mudah diatur

• Mengabaikan masalah

• Membuat grafik data

• Menghapus informasi

Pengenalan pola bertujuan untuk:

• Mengabaikan data

• Mencari kesamaan atau pola dalam data dan masalah yang dihadapi

• Menggabungkan beberapa algoritma

• Menghapus bagian tidak relevan

• Membuat kode

Abstraksi dalam berpikir komputasional adalah proses:

• Menyaring informasi penting dan mengabaikan yang tidak relevan

• Mengerjakan debugging

• Menulis kode program

• Membuat jaringan komputer

• Membagi tugas

Plugged coding adalah metode pembelajaran koding dengan:

• Menggunakan perangkat komputer dan perangkat lunak

• Aktivitas fisik tanpa komputer

• Mendengarkan audio

• Membaca buku

• Internet

Unplugged coding biasanya dilakukan dengan:

• Komputer

• Permainan, aktivitas fisik, atau simulasi tanpa komputer

• Internet

• Buku teks

• Video tutorial

Komponen manakah yang termasuk dalam empat komponen utama computational thinking yang disingkat AADP?

• Analysis, Assessment, Decision, Programming

• Abstraction, Algorithm, Decomposition, Pattern Recognition

• Automation, Abstraction, Design, Processing

• Analysis, Aggregation, Decomposition, Programming

• Algorithm, Accessibility, Decision, Pattern

Apa arti dari komponen "Decomposition" dalam computational thinking?

• Mengabaikan detail pada masalah

• Memecah masalah besar menjadi bagian kecil yang lebih mudah dikelola

• Mencari kesamaan pola dalam data

• Membuat langkah-langkah solusi yang runut

• Menggabungkan semua data menjadi satu