Apa itu analitik pendidikan?
Analisis pendidikan memanfaatkan data dalam konteks pendidikan untuk menemukan korelasi yang berarti dan kecerdasan penambangan data. Jenis analitik ini didasarkan pada kecerdasan yang dapat menginformasikan keputusan instruksional dan meningkatkan kinerja siswa. Contohnya yaitu seperti mengkorelasikan kehadiran siswa di kelas dengan nilai ujian dengan hasil yang sangat akurat sehingga pihak sekolah dapat memperkirakan keberhasilan siswa.
Apa itu analitik pembelajaran?
Analisis pendidikan dapat mencakup semua aspek operasi institusi, sedangkan analisis pembelajaran secara khusus tentang pelajar dalam konteks mereka (yang saat ini dapat berupa pembelajaran di kelas, pembelajaran jarak jauh, atau jenis lainnya). Ada banyak cabang analitik pembelajaran. Umumnya, hal ini memberikan dasar untuk mengevaluasi efektivitas metodologi pengajaran, keterlibatan siswa, dan pemantauan kinerja.
Sementara analitik pendidikan bertujuan untuk menawarkan kecerdasan baru di seluruh sistem manajemen pembelajaran, analitik pembelajaran dapat lebih bermanfaat secara langsung bagi siswa dan guru: Pendidik dapat mendeteksi perilaku belajar yang tidak efektif serta masalah kontraproduktif yang mengganggu pencapaian siswa. Analisis pembelajaran mencoba untuk secara langsung menginformasikan sekolah tentang pola belajar siswa dan membantu mereka memilih insentif dan strategi peningkatan yang paling efektif.
Bagaimana analitik pembelajaran digunakan?
Untuk memperdalam pemahaman kita, mari kita lihat contoh bagaimana institusi dapat memanfaatkan kekuatan data sekolah mereka untuk melacak metrik data yang penting dan mengoptimalkan hasil dan skornya. Analisis absensi dapat memberi kepala sekolah dan pejabat lainnya wawasan tentang kehadiran siswa, terlambat,maupun setiap keterangan siswa yang tidak hadir yang dapat menjadi salah satu indikator penting tingkat putus sekolah dan keberhasilan siswa. Hasil analisis juga akan melacak tingkat penerimaan perguruan tinggi sehingga akan membantu perguruan tinggi dan universitas untuk menyeimbangkan kebutuhan mereka dalam meningkatkan penerimaan pendaftaran dengan mempertahankan standar akademik yang tinggi, meningkatkan reputasi institusi dan dapat memungkinkan akses ke lebih banyak dana penelitian.
Mengapa belajar analitik itu penting?
Analisis pembelajaran tidak hanya dapat memberi sekolah dan institusi kemampuan untuk membuat keputusan yang lebih cerdas dan berdasarkan data, tetapi juga dapat memberdayakan siswa. Wawasan yang dipelajari dari data pendidikan dapat memberikan visualisasi waktu nyata kepada siswa tentang kinerja mereka dan membantu mereka memilih konsentrasi studi atau jurusan yang masuk akal bagi mereka. Secara lebih rinci, target khusus pembelajaran dapat membantu siswa dan sekolah dengan:
- Mengukur efektivitas komponen kursus dan sumber daya
- Mengidentifikasi pola untuk meningkatkan retensi pengetahuan siswa
- Menekankan sumber daya yang meningkatkan kinerja pengujian dari waktu ke waktu
- Mengidentifikasi diskusi dan komponen pengajaran yang menghasilkan komposisi esai yang lebih kaya
Item terakhir dalam daftar ini adalah fitur analitik pemrosesan bahasa alami (NLP) baru yang inovatif, yang tersedia melalui platform BI seperti Sisense. Analisis teks yang sekarang tersedia mampu mengenali dan menemukan pola dalam informasi verbal. Dengan kata lain, analitik sekarang dapat diterapkan untuk menilai esai siswa dan komposisi lainnya. Guru dan institusi tidak lagi terbatas pada evaluasi numerik.
Untuk lebih menggambarkan antara analitik pembelajaran dan analitik pendidikan yang lebih luas, pertimbangkan beberapa kecerdasan organisasi yang berasal dari analitik berbasis kecerdasan buatan (AI) dalam cakupan yang lebih luas untuk menjamin hasil keberhasilan siswa yang positif:
- Membandingkan kinerja siswa dengan rata-rata nasional untuk mendorong keputusan tentang akuisisi dan penempatan fakultas
- Identifikasi kinerja siswa yang berisiko secara akademis dan sarankan intervensi seperti bimbingan atau konseling yang ditargetkan
- Bandingkan data pelamar saat ini dan sebelumnya untuk mendorong keputusan tentang penerimaan dan meningkatkan kinerja institusional secara keseluruhan
- Temukan pola dalam perbedaan antara perilaku dan hasil siswa yang diharapkan
- Kenali pola yang mengarah pada putus sekolah dan lakukan intervensi yang sesuai
- Tingkat keberhasilan kursus
- Pelacakan pendaftaran dari tahun ke tahun
Staf administrasi, bahkan mereka yang merupakan pengguna nonteknis, kini dapat memanfaatkan wawasan ini untuk menyarankan intervensi dan adaptasi kreatif yang disesuaikan untuk meningkatkan kesadaran dan keterlibatan akademik siswa. Analisis pendidikan menampilkan ini dan banyak lagi kasus penggunaan yang menginspirasi untuk meningkatkan kinerja institusi pendidikan secara keseluruhan. Analisis data besar berbasis AI menghadirkan segudang indikator kinerja utama dalam jangkauan kelompok pengguna yang luas dan beragam dan mengurangi ketergantungan pada TI.
Memberdayakan sekolah dan institusi dengan data
Institusi tidak hanya melihat data mahasiswa yang diisolasi dalam cawan petri; mereka sekarang dapat menghubungkan kolom data dalam catatan siswa di seluruh karakteristik profesor dan siswa, kursus, dan sumber daya untuk meningkatkan pengalaman pendidikan siswa dan fakultas, kepatuhan anggaran universitas, dan perkiraan retensi siswa.
Pendidik dapat menggunakan analitik data untuk merekam dan menganalisis kumpulan data yang berbeda, seperti data siswa, data kursus, data instruktur, dan data fasilitas.
Manfaat alat analisis data dalam pendidikan
Mendemonstrasikan manfaat analitik pendidikan tinggi paling baik dicapai dengan contoh dunia nyata: misalnya, menetapkan ambang batas kinerja dalam matematika dan membandingkan penyimpanan data pendidikan sehingga skor tes yang rendah memicu serangkaian intervensi perbaikan yang disarankan. Ini berkorelasi dengan, misalnya, kursus online tambahan dan bimbingan belajar dalam data sumber daya dan infrastruktur. Hasil partisipasi kemudian diteruskan ke jaringan saraf yang menentukan probabilitas keberhasilan dalam setiap skenario dan menyempurnakan model sarannya sendiri dalam hasil di masa mendatang. Perilaku ini mirip dengan sistem pemberi rekomendasi (seperti yang digunakan oleh Amazon), tetapi modelnya dapat dilatih pada parameter input yang beragam dari data besar di semua departemen institusi.
- Menentukan area masalah subjek akademik untuk keberhasilan siswa secara individu adalah kasus penggunaan yang penting dalam wawasan data besar yang tertanam dalam analitik pembelajaran hari ini. Sistem cerdas dapat menyarankan metode yang telah terbukti untuk mengatasi rintangan dan (menggunakan info kontak siswa dalam sistem) untuk mengirim email saran seperti lab online yang mengatasi kesulitan tertentu.
- AI dan pembelajaran mesin dapat membantu menyeimbangkan persyaratan akreditasi dan tingkat penerimaan perguruan tinggi dengan manfaat kinerja yang telah terbukti. Pembelajaran mesin mengungkapkan korelasi yang bertentangan dengan asumsi. Persyaratan tradisional mungkin tidak ideal untuk mempersiapkan siswa melompat dari persamaan diferensial ke analisis fungsi, atau instruktur tetap yang bercokol mungkin membelokkan penilaian. Analisis berbasis AI dapat mengungkapkan mana yang terjadi. Menguji alternatif eksperimental dan mengekstraksi kebenaran dari data yang dihasilkan adalah aplikasi puncak dari analitik berbasis AI yang disesuaikan dengan analitik pembelajaran.
- Mengoptimalkan sumber daya pabrik fisik kampus dapat mengurangi biaya transportasi di universitas besar, meningkatkan kehadiran siswa dengan merencanakan lokasi sumber daya secara cerdas untuk mengurangi waktu perjalanan siswa dan fakultas.
- Untuk tujuan perencanaan dan alokasi anggaran , hubungkan penggunaan fasilitas untuk meningkatkan pemanfaatan situs berisiko atau putuskan bangunan mana yang akan ditutup atau disewakan.
Saat ini, bahkan staf nonteknis dapat dengan mudah memasukkan analitik ke dalam aplikasi web sistem manajemen pembelajaran. Pelatihan perusahaan dengan sistem manajemen pembelajaran (LMS) berbasis gamifikasi mendapat manfaat dari analisis pembelajaran karena pengguna melihat keberhasilan mereka dalam menggunakan sistem sebagai terkait dengan hasil pembelajaran. Kemanjuran pelatihan harus terus disesuaikan untuk mencapai kinerja dalam permainan skenario percabangan untuk pelatihan eksekutif dan manajemen. Analitik berbasis AI dapat segera menampilkan data kinerja dari hasil siswa sehingga administrator dapat memutuskan kursus dan metode mana yang paling efektif.
Memprediksi dan memastikan keberhasilan siswa
Hasil siswa yang positif menguntungkan analitik pendidikan tinggi di semua institusi, termasuk perusahaan LMS yang menampilkan gamifikasi inovatif. Berbagi lintas departemen dan korelasi penyimpanan data besar menghasilkan kecerdasan baru yang menarik. Sistem analitik pembelajaran memanfaatkan data yang ada untuk menguntungkan operasi dan jaminan kualitas, serta kehidupan kampus dan sistem pendukung mahasiswa. Mengembangkan model prediktif untuk keberhasilan siswa dapat mengidentifikasi dan menandai siswa yang mungkin membutuhkan konseling. Analisis kualitatif dan kuantitatif sekarang meningkatkan kinerja pembelajaran. Studi mengungkapkan bahwa meningkatkan perilaku siswa seringkali hanya masalah kesadaran pola keterlibatan belajar mereka.
sumber : https://www.sisense.com/glossary/educational-analytics/