Meningkatkan Pengalaman Belajar Tinggi dengan Learning Analytics
Dalam dunia pendidikan tinggi yang terus berkembang pesat, integrasi learning analytics muncul sebagai kekuatan transformasional, menawarkan pemahaman yang lebih mendalam tentang para pembelajar dan konteksnya. Society for Learning Analytics Research mendefinisikan learning analytics sebagai “pengukuran, pengumpulan, analisis, dan pelaporan data tentang para pembelajar dan konteksnya, untuk memahami dan mengoptimalkan pembelajaran dan lingkungan di mana itu terjadi” (sebagaimana dikutip dalam Siemens, 2012).
Definisi Learning Analytics di Pendidikan Tinggi
Siemens (2012) memperluas definisi ini, mengartikan learning analytics sebagai penggunaan cerdas data, termasuk informasi yang dihasilkan oleh pembelajar dan model analisis, untuk mengungkapkan informasi dan koneksi sosial, serta meramalkan dan memberikan saran tentang pembelajaran. Aspek kunci dari pergeseran paradigma ini adalah kesesuaian dengan prinsip-prinsip pembelajaran yang dipersonalisasi di pendidikan tinggi.
Hubungan Learning Analytics dan Pembelajaran yang Dipersonalisasi
Menurut laporan NMC (2015a), integrasi learner analytics di pendidikan tinggi mendukung pengalaman pembelajaran yang dipersonalisasi. Dengan memberikan wawasan penting tentang kemajuan siswa, interaksi dengan materi online, perangkat kursus, dan lingkungan pembelajaran, learning analytics memiliki potensi untuk membentuk ulang lanskap Pendidikan. Penggunaan big data memungkinkan institusi untuk mendapatkan wawasan mendalam tentang perilaku siswa, sikap, dan keterlibatan, dengan demikian mengoptimalkan desain pembelajaran dan metode pengajaran.
Pemberdayaan Siswa melalui Learning Analytics
Learning analytics dapat digunakan untuk memberikan setiap siswa peluang personalisasi dan penyesuaian (Roberts et al., 2017), peningkatan otonomi (Rubel dan Jones 2016), dan pembelajaran yang diatur sendiri (You dan Kang, 2014). Selain itu, learning analytics memiliki potensi untuk mempersonalisasi pengalaman pembelajaran dengan mengarahkan sumber daya dan materi pembelajaran ke arah kecakapan, tujuan, dan minat pembelajar (Long dan Siemens, 2011), yang pada gilirannya melacak kemajuan setiap siswa dan membentuk hubungan personal antara fakultas dan mahasiswa (Roberts et al., 2017).
Tantangan dan Solusi
Meskipun learning analytics menawarkan sejumlah manfaat, tantangan juga muncul. Disiplin pribadi dan manajemen waktu menjadi faktor kunci dalam keberhasilan metode ini. Untuk mengatasi tantangan ini, panduan yang jelas, dukungan mentor, dan pemantauan yang konstan diperlukan.
Kesimpulan
Dengan terus berkembangnya teknologi dan pemahaman terhadap keunikan setiap siswa, learning analytics menjadi dasar yang kokoh dalam pendidikan tinggi modern. Implementasinya bukan hanya tentang memberikan pengetahuan, tetapi juga membentuk individu yang siap menghadapi tantangan masa depan. Dengan memahami kebutuhan dan potensi masing-masing siswa, pendidikan dapat menjadi lebih inklusif dan efektif.
Referensi:
Siemens, G. (2012). Learning analytics: Envisioning a research discipline and a domain of practice. In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 4–8). ACM.
New Media Consortium (2015). NMC Horizon Report: 2015. Higher Education Edition.
Roberts, L. D., Howell, J. A., & Seaman, K. (2017). Give me a customizable dashboard: Personalized learning analytics dashboards in higher education. Technology, Knowledge and Learning. https:// doi.org/10.1007/s10758-017-9316-1.
Rubel, A., & Jones, K. M. (2016). Student privacy in learning analytics: An information ethics perspective. The Information Society. https:// doi.org/10.1080/01972243.2016.1130502.
You, J. W., & Kang, M. (2014). The role of academic emotions in the relationship between perceived academic control and self-regulated learning in online learning. Computers and Education, 77, 125–133.
Long, P., Siemens, G. (2011 September/October), Penetrating the fog: Analytics in learning and education. Educause Review, 46(5), 31–40.