PEMANFAATAN DATA BESAR DALAM PERENCANAAN PEMBELAJARAN UNTUK PREDIKSI KEBUTUHAN BELAJAR

Abstract

Perencanaan pembelajaran yang proaktif memerlukan kemampuan untuk memprediksi kebutuhan belajar peserta didik secara akurat, namun hal ini sulit dilakukan dengan metode tradisional. Pemanfaatan data besar menawarkan potensi revolusioner. Penelitian ini mengeksplorasi pemanfaatan data besar dalam perencanaan pembelajaran untuk prediksi kebutuhan belajar peserta didik. Metode yang digunakan adalah tinjauan literatur sistematis terhadap studi yang mengaplikasikan analitik data besar dalam konteks pendidikan, dengan fokus pada algoritma prediktif, sumber data, dan dampaknya terhadap intervensi pedagogis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data besar dari berbagai sumber, seperti riwayat belajar, interaksi platform, dan asesmen, dapat digunakan untuk memprediksi risiko kegagalan, mengidentifikasi peserta didik yang membutuhkan dukungan tambahan, dan meramalkan area kesulitan. Pembahasan lebih lanjut mengungkapkan bahwa wawasan prediktif ini memungkinkan pendidik untuk merancang intervensi yang tepat waktu dan personal. Implikasi dari temuan ini adalah pentingnya pengembangan infrastruktur data yang kuat, kompetensi analitis bagi pendidik, dan kerangka etika yang ketat untuk privasi data. Dengan demikian, pemanfaatan data besar dapat mempercepat transisi menuju perencanaan pembelajaran yang lebih cerdas, responsif, dan berbasis bukti untuk setiap peserta didik.