AI & Analitik Data: Formula Retensi Pelajar 2026

Pada 15/07/2025, satu tinjauan menunjukkan kepercayaan awam terhadap pendidikan tinggi di AS meningkat semula—buat kali pertama selepas sedekad. Isyarat ini besar: apabila keyakinan kembali, persaingan untuk membuktikan nilai (value) juga jadi lebih sengit. Universiti perlu tunjuk dengan angka—bukan sekadar naratif—bagaimana mereka membantu pelajar berjaya, bagaimana kos dikawal, dan bagaimana setiap inisiatif teknologi memberi pulangan.

Dalam siri “AI dalam Pendidikan dan EdTech”, saya suka memulakan dengan realiti yang ramai orang industri cuba elak: kebanyakan institusi gagal bukan sebab tiada teknologi, tetapi sebab data berselerak dan ROI tak jelas. Itulah sebab dua isu paling “berat” menjelang 2026 ialah analitik data untuk wawasan operasi & kewangan dan kecekapan serta pertumbuhan berasaskan AI.

Artikel asal daripada perspektif korporat (Jenzabar) menekankan perkara yang saya setuju 100%: AI yang berguna bukan yang nampak canggih, tetapi yang memendekkan jarak antara soalan dan tindakan. Bila staf boleh tanya soalan mudah dan terus dapat laporan yang betul (tanpa perlu jadi pakar SQL), barulah AI mula menyelesaikan masalah sebenar—retensi, kos, dan kejayaan pelajar.

1) Kenapa analitik data jadi “teras” keputusan institusi pada 2026

Jawapan ringkas: kerana keputusan berdasarkan andaian dah tak boleh bertahan. Retensi pelajar, unjuran pendaftaran, kos operasi, dan reka bentuk program kini menuntut bukti yang boleh diaudit.

Banyak organisasi pendidikan masih beroperasi dengan model “laporan hujung semester”. Itu lambat. 2026 menuntut analitik masa hampir nyata (near real-time)—cukup cepat untuk intervensi, cukup kemas untuk yakinkan pihak pengurusan dan kewangan.

Dari “laporan cantik” kepada keputusan yang mengubah angka

Analitik data yang bernilai biasanya menjawab tiga soalan yang CFO, TNC, dan pengurusan atasan akan tanya:

1. Apa yang sedang berlaku? (contoh: corak ketidakhadiran, prestasi kursus, tunggakan yuran)
2. Kenapa ia berlaku? (contoh: jadual bertindih, beban kerja kursus, isu akses peranti/internet)
3. Apa patut kita buat minggu ini? (contoh: outreach kaunselor, kelas sokongan, bantuan kewangan mikro)

Jika dashboard anda hanya berhenti pada soalan pertama, ia biasanya jadi “hiasan mesyuarat”. Analitik yang memacu retensi perlu sampai ke soalan ketiga.

Contoh yang patut dicontohi: model ramalan risiko & retensi

Dalam artikel asal, dikongsi contoh universiti kecil yang membina model ramalan pendaftaran, risiko pelajar, dan retensi menggunakan data merentas kampus. Ini pendekatan yang betul.

Apa yang ramai tak buat (tetapi patut) ialah menetapkan titik tindakan (decision triggers) seperti:

• Jika pelajar baharu tidak log masuk LMS 5 hari berturut-turut, sistem cipta tugasan follow-up.
• Jika pelajar gagal 2 kuiz awal, automasi cadangkan sesi tutorial.
• Jika pelajar mengurangkan kredit pada pertengahan semester, kaunselor akademik dimaklumkan.

AI di sini bukan untuk “meneka masa depan” secara magis. AI cuma membantu mengesan corak lebih cepat daripada manusia—dan mengutamakan siapa perlu dibantu dahulu.

2) AI yang benar-benar menjimatkan masa: dari SQL ke soalan biasa

Jawapan terus: AI paling praktikal di kampus ialah AI yang memudahkan akses data untuk staf bukan teknikal.

Satu poin penting daripada artikel: ada AI yang membolehkan staf menjana laporan tanpa tahu bahasa query seperti SQL. Ini nampak kecil, tapi impaknya besar.

Dalam banyak institusi, “bottleneck” analitik bukan pada data semata-mata—tetapi pada orang yang mampu mengeluarkan data. Bila setiap permintaan laporan perlu melalui satu pasukan kecil (BI/IT), organisasi jadi perlahan.

AI sebagai “penterjemah” antara soalan operasi dan data kampus

Bayangkan situasi biasa di pejabat hal ehwal pelajar:

• Pengurus bertanya: “Berapa ramai pelajar tahun 1 yang berisiko berhenti selepas minggu ke-4?”
• Versi lama: staf tunggu 3–10 hari untuk laporan, kemudian intervensi dibuat lewat.
• Versi 2026: staf tanya sistem dalam bahasa biasa, sistem tarik data merentas pangkalan data dan bagi senarai keutamaan untuk tindakan hari itu.

Yang saya suka tentang pendekatan “agnostik alat” (tidak bergantung pada satu jenama AI) ialah institusi boleh fokus pada governance dan kualiti data, bukan bergaduh tentang alat mana paling popular.

Automasi bukan untuk “buang orang”—tapi fokuskan tenaga

Artikel juga menyentuh kebimbangan klasik: automasi akan menggantikan pekerjaan. Saya ambil pendirian jelas: di pendidikan, automasi sepatutnya mengurangkan kerja pentadbiran yang memenatkan, supaya manusia boleh buat kerja yang memerlukan empati.

AI yang baik akan:

• Mengurangkan masa menyusun laporan manual
• Mengurangkan duplikasi kerja antara jabatan
• Memudahkan triage kes pelajar (siapa perlukan bantuan segera)

Dan kemudian tenaga itu dipindahkan kepada:

• Kaunseling dan bimbingan
• Reka bentuk pembelajaran diperibadikan
• Kolaborasi pensyarah–penasihat–kaunselor

3) ROI teknologi: cara buat keputusan yang CFO boleh sokong

Jawapan ringkas: ROI teknologi pendidikan mesti diikat kepada metrik institusi yang paling mahal—retensi dan kos operasi.

Artikel menekankan isu “Measured Approaches to New Technologies” (pendekatan terukur untuk teknologi baharu). Saya setuju ini “isu dasar” yang mempengaruhi semua yang lain.

Kalau anda nak beli atau bina sesuatu (AI, LMS add-on, platform analitik), elakkan ayat kabur seperti “meningkatkan pengalaman pelajar”. Itu niat baik, tapi CFO perlukan nombor.

Formula ROI yang praktikal untuk institusi

Gunakan rangka kerja mudah ini—cukup untuk mula, kemudian perincikan:

1. Kos
   • Lesen/perkhidmatan tahunan
   • Kos integrasi (masa IT, vendor, data)
   • Latihan staf dan perubahan proses
2. Manfaat kewangan
   • Peningkatan retensi (contoh: +1% retensi)
   • Pengurangan kerja manual (jam staf dijimatkan)
   • Pengurangan ralat (contoh: data pendaftaran, bil, laporan audit)
3. Manfaat bukan kewangan (tetapi boleh diukur)
   • Masa respon intervensi (contoh: daripada 10 hari ke 2 hari)
   • Kepuasan pelajar (skor tinjauan)
   • Kadar penyertaan dalam kelas sokongan

Satu ayat yang patut jadi prinsip projek: “Jika kita tak boleh ukur manfaatnya, kita belum bersedia untuk skala.”

Fokus pada “small wins” sebelum skala

Artikel menyarankan mula kecil. Ini bukan slogan—ini strategi pengurusan perubahan.

Contoh projek 6–8 minggu yang realistik:

• Automasi laporan risiko pelajar untuk 10 kursus berisiko tinggi
• Model ramalan pendaftaran untuk satu fakulti dahulu
• Analitik readiness (kesediaan akademik) untuk cohort pelajar baharu

Jika projek kecil menunjukkan hasil yang jelas, anda dapat:

• Kes yang kuat untuk pembiayaan
• Use case yang terbukti (bukan teori)
• Buy-in staf sebab mereka nampak manfaat, bukan dipaksa

4) Data governance & literasi data: “kerja sunyi” yang paling penting

Jawapan terus: AI tanpa governance akan jadi sumber konflik, bukan kecekapan.

Dalam artikel, disebut dua keperluan utama: struktur governance dan pendidikan pengguna (termasuk penggunaan alat seperti ChatGPT dan lain-lain secara bertanggungjawab). Ini selari dengan apa yang saya lihat di banyak organisasi.

Komponen minimum governance untuk projek AI & analitik

Kalau institusi nak bergerak pantas tetapi selamat, mulakan dengan minimum yang jelas:

• Pemilikan data: siapa pemilik data pendaftaran, akademik, kewangan, hal ehwal pelajar
• Definisi metrik: “retensi” versi siapa? “aktif dalam LMS” dikira macam mana?
• Akses berperingkat: siapa boleh lihat apa (terutamanya data sensitif)
• Audit & log: siapa tarik laporan dan bila
• Etika model: semakan bias, kesan kepada kumpulan pelajar tertentu

AI dalam pendidikan mesti mempertahankan kepercayaan. Sekali pelajar rasa “diperhatikan” tanpa tujuan jelas, projek akan ditolak secara budaya.

Literasi data untuk pembuat keputusan (bukan untuk IT sahaja)

Isu “kemahiran literasi data” untuk pembuat keputusan ialah realiti. Jika dekan dan pengarah program tidak selesa membaca corak data, organisasi akan kembali kepada keputusan berdasarkan intuisi.

Latihan yang berkesan biasanya fokus pada:

• Membaca trend vs “noise”
• Bezakan korelasi dan sebab-akibat
• Faham had model ramalan
• Menyoal data dengan soalan yang betul (bukan minta “semua data”)

5) Soalan lazim yang patut anda jawab sebelum mula (Q&A)

“Data kami bersepah. Masih boleh mula?”

Boleh. Mulakan dengan satu kes penggunaan yang memerlukan set data paling kecil tetapi memberi impak besar (contoh: risiko pelajar tahun 1). Sambil itu, bina pelan penyelarasan data.

“Patut beli alat AI atau bina sendiri?”

Jika objektif anda cepat menunjukkan ROI, biasanya beli/berlanggan (SaaS) lebih praktikal. Bina sendiri sesuai jika anda ada pasukan data matang dan keperluan yang sangat spesifik.

“Bagaimana elak ikut trend semata-mata?”

Tetapkan penanda aras kejayaan sebelum projek bermula: metrik, garis masa, siapa pemilik tindakan, dan syarat untuk berhenti jika tak capai hasil.

Langkah seterusnya untuk 90 hari: pelan yang realistik

Jika anda sedang merancang hala tuju AI dan analitik data menjelang 2026, saya cadangkan pelan 90 hari yang “kemas tapi boleh jalan”:

1. Minggu 1–2: Pilih 1 masalah utama
   • Retensi pelajar tahun 1, unjuran pendaftaran, atau readiness akademik.
2. Minggu 3–4: Selaraskan definisi metrik & sumber data
   • Buat dokumen definisi ringkas (1–2 halaman).
3. Minggu 5–8: Bina prototaip + aliran tindakan
   • Bukan sekadar dashboard—tetapkan siapa buat apa bila trigger berlaku.
4. Minggu 9–12: Ukur hasil, kemaskan governance, sedia untuk skala
   • Bentangkan hasil dengan nombor: masa dijimatkan, bilangan intervensi, perubahan trend awal.

AI dalam pendidikan dan EdTech bukan perlumbaan siapa paling cepat guna alat baharu. Ia perlumbaan siapa paling cepat menukar data kepada keputusan yang membantu pelajar.

Jika anda hanya boleh ambil satu idea daripada tulisan ini, ambil yang ini: AI yang menang pada 2026 ialah AI yang memendekkan masa dari “saya rasa” kepada “saya tahu—dan saya bertindak.”

Organisasi anda nak mula dari kes penggunaan yang mana—retensi, pendaftaran, atau analitik pembelajaran diperibadikan?