Penerapan Learning Analytics untuk Meningkatkan Kinerja dan Proses Belajar Karyawan

Bagaimana organisasi memahami nilai yang dihasilkan oleh program pelatihan mereka? Mereka dapat mengandalkan laporan kualitatif dan anekdot dari para supervisor dan karyawan, atau mereka dapat menggunakan pendekatan analitis berbasis data dengan menggunakan analisis pembelajaran.

Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan Anda pada learning analytics dan bagaimana learning analytics dapat meningkatkan efektivitas program pelatihan Anda.

Apa Itu Learning Analytics?

Learning analytics adalah proses pengumpulan, analisis, dan pelaporan data tentang peserta dan aktivitas pembelajaran mereka. Data ini membantu organisasi mendapatkan wawasan tentang efektivitas program pelatihan, pembelajaran peserta, dan hasil. Dengan memanfaatkan wawasan yang diperoleh dari learning analytics, organisasi dapat mengidentifikasi area untuk perbaikan, melacak kinerja, dan mengoptimalkan pengalaman belajar untuk hasil yang lebih baik.

Penerapan analisis belajar memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat berdasarkan bukti empiris, sehingga dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi pendidikan. Misalnya, pembelajar dapat mengidentifikasi peserta yang membutuhkan bantuan tambahan lebih dini dan menyesuaikan metode pembelajaran mereka untuk memenuhi kebutuhan individual. Selain itu, institusi pendidikan dapat merancang kurikulum yang lebih responsif dan berbasis data untuk meningkatkan hasil belajar secara keseluruhan. Dengan demikian, learning analytics bukan hanya alat untuk evaluasi, tetapi juga menjadi sarana strategis dalam pengembangan dan perbaikan proses pendidikan.

Bagaimana Cara Kerja Learning Analytics?

Learning analytics di tempat kerja berfungsi dengan mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai aktivitas pembelajaran untuk meningkatkan pelatihan dan pengembangan karyawan. Awalnya, data dikumpulkan dari berbagai sumber seperti modul pelatihan online, kuis, dan umpan balik. Data ini mencakup rincian seperti nilai tes, waktu yang dihabiskan untuk pelatihan, tingkat kelulusan, dan interaksi karyawan.

Setelah dikumpulkan, data diatur dan dibersihkan untuk memastikan keakuratannya. Hal ini melibatkan pemilahan ke dalam kategori yang relevan dan mengintegrasikannya ke dalam sistem pusat untuk analisis. Algoritme dan alat analitik yang canggih kemudian mengidentifikasi pola dan tren, seperti modul pelatihan mana yang paling efektif atau di mana karyawan biasanya mengalami kesulitan.

Dari analisis ini, wawasan yang dapat ditindaklanjuti dihasilkan. Wawasan ini mengungkapkan tren kinerja karyawan dan kemajuan pembelajaran, membantu mengidentifikasi karyawan dengan kinerja terbaik dan mereka yang mungkin membutuhkan dukungan tambahan. Berdasarkan wawasan ini, rekomendasi yang dipersonalisasi dapat diberikan kepada karyawan, seperti menyarankan sumber daya lebih lanjut atau modul pelatihan khusus untuk mengatasi area lemah mereka.

Manajer dan pelatih menggunakan wawasan ini untuk memberikan umpan balik yang ditargetkan, membantu karyawan memahami kekuatan dan area yang perlu ditingkatkan. Organisasi juga dapat menyempurnakan dan meningkatkan program pelatihan dengan memperbarui konten atau memperkenalkan metode baru berdasarkan data.

Learning analytics merupakan proses yang berkelanjutan, dengan pengumpulan dan analisis data yang terus-menerus membantu memantau efektivitas program pelatihan dari waktu ke waktu. Proses berulang ini memastikan bahwa pelatihan tetap relevan dan efektif, sehingga terus meningkatkan pengembangan dan produktivitas karyawan.

Kenapa Learning Analytics Itu Penting?

Tempat kerja terus berkembang dan mengintegrasikan teknologi baru. Baik itu digitalisasi, otomatisasi, atau kerja jarak jauh, lingkungan kerja modern telah mengalami perubahan dramatis dalam beberapa tahun terakhir. Praktik pelatihan merupakan bagian dari transformasi ini melalui teknologi dan analitik pembelajaran yang canggih.

Dengan menemukan pola-pola baru dalam data, organisasi dapat mengidentifikasi titik-titik lemah pada karyawan dan praktik pelatihan yang ada. Jika dioptimalkan, analisis belajar dapat secara efektif menemukan proses pembelajaran terbaik organisasi untuk memaksimalkan potensi karyawan dalam waktu singkat.

Melalui peningkatan kemampuan tenaga kerja, organisasi dapat meningkatkan produktivitas dan menemukan cara-cara baru untuk berinovasi dalam operasi mereka. Keunggulan kompetitif ini hanya akan memperbesar pentingnya analitik pembelajaran, dan investasi yang ingin dilakukan oleh organisasi di dalamnya.

Pada intinya, learning analytics adalah alat yang ampuh yang memanfaatkan potensi data untuk menciptakan lingkungan pendidikan yang lebih efektif, efisien, dan adil, yang menguntungkan peserta dan institusi.

Apa yang Dimaksud dengan Metode Learning Analytics?

Dalam analisis belajar, terdapat empat metode utama untuk menganalisis data yang dikumpulkan dari peserta didik atau trainee. Di bawah ini adalah pengantar singkat untuk setiap metode dan tautan ke panduan yang lebih mendalam.

1. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif adalah metode statistik yang digunakan untuk mencari dan meringkas data historis untuk mengidentifikasi pola atau tren. Data yang dihasilkan dari interaksi dengan lingkungan pembelajaran dapat digunakan untuk memahami bagaimana perilaku mereka sebelumnya. Perilaku ini dapat membantu menginformasikan bagaimana kinerja sistem pembelajaran organisasi saat ini. Namun, analisis deskriptif tidak memberikan wawasan tentang perilaku pengguna di masa depan.

2. Analisis Diagnostik

Jika analitik deskriptif memberi tahu Anda apa yang terjadi di masa lalu, analitik diagnostik memberi tahu Anda mengapa hal itu terjadi. Analitik ini menggunakan proses seperti penggalian data, penemuan data, dan penelusuran data untuk menyoroti penyebab perilaku serta peristiwa.

Analitik diagnostik berguna untuk mengidentifikasi anomali dan membantu organisasi menentukan area yang memerlukan penyelidikan lebih lanjut. Analisis ini juga mengungkap hubungan sebab-akibat, yang menunjukkan bagaimana suatu peristiwa dapat mengakibatkan anomali yang teridentifikasi.

3. Analisis Prediktif

Analisis prediktif adalah metode statistik yang memanfaatkan algoritme dan machine learning untuk mengidentifikasi tren dalam data dan memprediksi perilaku di masa depan. Sementara analisis deskriptif dan diagnostik berfokus pada masa lalu, analisis prediktif berfokus pada masa depan serta mengidentifikasi risiko dan peluang. Dengan menggunakan model seperti decision tree, neural network, dan teknik regresi, analisis prediktif menganalisis data masa lalu dan masa kini untuk memprediksi tren masa depan.

4. Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif adalah metode statistik yang digunakan untuk menghasilkan rekomendasi dan membuat keputusan berdasarkan hasil model. Dianggap sebagai perluasan dari analisis prediktif, analisis preskriptif tidak banyak digunakan karena kompleksitas machine learning yang dibutuhkan untuk berfungsi. Namun, metode ini dapat ditemukan dalam beberapa platform pengalaman belajar.

Platform yang menggunakan analisis preskriptif mungkin dapat menunjukkan area yang menjadi masalah bagi seorang karyawan, sehingga dapat mendorong penyampaian konten baru yang disesuaikan agar lebih sesuai dengan kebutuhan pelajar.

Tantangan dalam Menerapkan Learning Analytics

Seperti halnya teknologi baru lainnya, analisis belajar membawa masalah unik yang harus dipecahkan untuk mendapatkan hasil yang maksimal.

1. Memahami Permasalahan

Pertama dan terutama, Anda harus memahami masalah yang ingin Anda selesaikan dengan analisis pembelajaran. Tanpa tujuan, bahkan program analitik pembelajaran yang paling canggih sekalipun tidak akan dapat membantu Anda. Anda tidak dapat berharap untuk menerapkan analitik pembelajaran dan secara ajaib menyelesaikan semua masalah Anda. Sebaliknya, Anda harus memulai dengan pendekatan yang ditargetkan dan mengidentifikasi masalah spesifik yang ingin Anda perbaiki.

2. Mengenali Apa yang Harus Dibuat

Sebagai bidang yang relatif baru, analisis pembelajaran mengharuskan organisasi untuk secara aktif membangun program analisis pembelajaran mereka. Setiap perusahaan akan memiliki lingkungan dan kebutuhan digital yang berbeda, masing-masing membutuhkan solusi yang berbeda. Ini adalah area yang membutuhkan banyak uji coba dan kesalahan, menyesuaikan program seiring perkembangannya.

3. Memahami Target Audiens Analisis Anda

Banyak pertanyaan yang muncul selama pengembangan program baru:

• Untuk siapa Anda mengembangkan program ini?
• Apakah ini akan digunakan hanya untuk orientasi dan pelatihan karyawan baru? Atau apakah program ini mencakup seluruh siklus hidup karyawan?
• Siapa yang akan menerima data dan mengambil tindakan?
• Apakah perusahaan akan memiliki peran khusus, atau akankah ini menjadi tugas kepala departemen dan manajer?

Pertanyaan-pertanyaan ini menginformasikan bagaimana program analisis pembelajaran harus dikembangkan dan dikelola.

4. Menyisihkan Waktu yang Cukup untuk Mengembangkan Program Yang Tepat

Meskipun versi pertama dari program analitik pembelajaran kemungkinan akan membutuhkan banyak waktu untuk diimplementasikan, organisasi harus merencanakan beberapa perulangan. Ketika program menjadi aktif, kesalahan dan kekurangan akan ditemukan dan perlu disesuaikan. Ini bukanlah pekerjaan sekali jadi.

5. Menangani Data dalam Jumlah Besar

Data hadir dalam berbagai macam format, jenis, dan lokasi. Banyak organisasi berjuang untuk membuat sistem yang dapat menganalisis sejumlah besar informasi yang berbeda. Masalah kinerja mungkin merajalela, terutama ketika sistem berkembang untuk melacak jumlah peserta yang lebih banyak.

6. Menciptakan Program yang Sesuai dengan Ekspektasi dan Kemampuan Teknis

Mempelajari analitik sebagai sebuah bidang telah membuka banyak pintu yang menarik. Namun, bidang ini masih dalam tahap awal, dan saat ini ada banyak diskusi tentang apa yang dapat dilakukan daripada apa yang sebenarnya dilakukan.

Mungkin ada harapan bahwa analitik pembelajaran akan merevolusi program pelatihan Anda atau sepenuhnya mengubah cara memahami perilaku pelanggan. Meskipun kedua hal tersebut mungkin saja terjadi, namun juga benar bahwa ada batasan pada apa yang dapat dilakukan oleh analitik pembelajaran.

7. Keamanan

Terakhir, keamanan merupakan tantangan besar dalam bidang ini. Menangani volume data yang besar ini membutuhkan pertimbangan keamanan yang serius terkait penyimpanan dan akses. Anda harus mengambil langkah-langkah untuk menciptakan lingkungan yang menjamin keamanan dan privasi semua orang yang mengaksesnya.

Etika dan Privasi dalam Analisis Pembelajaran

Ketika mengumpulkan data, organisasi harus menyadari adanya potensi masalah terkait penggunaan dan penyimpanan data secara etis dan implikasi privasi tambahan. Ada lima area etika umum yang perlu dipertimbangkan oleh organisasi ketika menerapkan analisis pembelajaran, di antaranya:

• Manajemen, keamanan, dan privasi data yang disimpan.
• Penemuan data berdasarkan sumber informasi yang dianonimkan.
• Pencatatan informasi tentang akses sumber data.
• Akurasi dan kelengkapan data.
• Tanggung jawab dan kewajiban mengambil tindakan atas pengetahuan yang diperoleh dari data.

Organisasi harus memiliki rencana tentang bagaimana setiap masalah akan didekati, potensi masalah apa yang mungkin dihadapi, dan apa tanggapan yang paling logis terhadap masalah tersebut.

Kesimpulan

Learning analytics adalah alat yang sangat penting untuk memastikan keberhasilan program L&D bisnis. Tanpa data untuk memahami pengalaman belajar karyawan, organisasi menempatkan diri mereka pada posisi yang kurang menguntungkan dibandingkan dengan kompetitor yang lebih maju.

Analisis pembelajaran menawarkan wawasan yang dibutuhkan untuk memastikan organisasi Anda mendapatkan hasil maksimal dari proses pelatihannya, memberikan dampak yang terukur namun tetap hemat biaya. Dengan demikian, penerapan learning analytics berpotensi untuk merevolusi sistem pelatihan dengan cara yang lebih terukur dan berbasis bukti.

Untuk membaca artikel lain pada Look Media blog, klik pada tautan berikut. Look Media Blog.