ROI EdTech: Cara Nilai Pelaburan AI Secara Praktikal

Kos teknologi pendidikan makin mudah “tergelincir” jadi perbelanjaan tetap yang tak disoal. Tapi data menunjukkan ramai pemimpin teknologi pendidikan sebenarnya sudah sedar hal ini: dalam tinjauan QuickPoll terhadap 124 pemimpin teknologi pendidikan tinggi (09/2025), 71% menilai ROI sebagai sekurang-kurangnya “sederhana penting” ketika menilai atau melaksanakan alat edtech baharu. Masalahnya, bila ditanya sama ada institusi benar-benar mengukur ROI, hanya 46% menjawab ya.

Jurang ini sangat biasa—bukan sebab orang malas, tetapi sebab ROI edtech memang susah jika kita hanya melihat “harga lesen tahunan”. Untuk edtech berasaskan AI, ROI yang realistik biasanya berada pada gabungan masa dijimatkan, mutu keputusan meningkat, pengalaman pelajar bertambah baik, dan risiko pematuhan berkurang.

Dalam siri “AI dalam Pendidikan dan EdTech”, saya melihat ROI bukan sekadar angka untuk CFO. ROI ialah cara paling praktikal untuk memastikan AI dan platform digital benar-benar membantu misi pendidikan—tanpa membakar bajet.

ROI EdTech bukan “kira-kira CFO” semata-mata

ROI (return on investment) untuk alat edtech ialah jawapan kepada satu soalan: “Apa pulangan yang kita dapat berbanding kos penuh yang kita tanggung?”. Dalam konteks pendidikan, pulangan bukan semata-mata wang. Pulangan boleh jadi:

• Kecekapan operasi (jam kerja pentadbiran berkurang)
• Kualiti keputusan (kurang ralat, lebih konsisten)
• Pengalaman pelajar & staf (proses lebih lancar, kurang stres)
• Prestasi institusi (kadar pendaftaran, retensi, graduasi)
• Pengurangan risiko (privasi data, pematuhan dasar)

Yang ramai tersilap buat: mereka menilai ROI dengan satu metrik sahaja—biasanya “masa dijimatkan”. Itu berguna, tapi tak cukup. Kalau AI menjimatkan masa tetapi mencetuskan isu privasi, memerlukan latihan besar-besaran, atau menambah beban sokongan IT, ROI sebenar boleh jadi negatif.

Formula ringkas yang boleh dipakai (dan senang diterangkan)

Untuk mula, gunakan rangka kerja mudah ini:

ROI (ringkas) = (Nilai Pulangan Tahunan − Kos Penuh Tahunan) ÷ Kos Penuh Tahunan

Di sini “nilai pulangan” boleh ditukar kepada anggaran kewangan (contoh: jam kerja x kadar kos buruh), dan “kos penuh” wajib termasuk kos tersembunyi.

Mulakan dengan “Kos Penuh”: perangkap paling mahal dalam edtech

Cara paling cepat merosakkan penilaian ROI ialah mengira kos sekadar harga langganan. Untuk edtech AI dan platform digital, kos penuh biasanya merangkumi:

• Lesen/Subscription (tahunan)
• Pelaksanaan & integrasi (LMS, SSO, SIS, CRM, data warehouse)
• Latihan pengguna (fakulti, staf, pelajar) dan masa hilang sementara adaptasi
• Sokongan IT (ticketing, penyelenggaraan, patch, pengurusan vendor)
• Governance & pematuhan (semakan privasi, polisi data, audit)
• Perubahan proses kerja (SOP baharu, reka bentuk semula aliran kerja)

Saya selalu cadangkan satu ayat yang mudah dipegang: “Kalau alat itu menyentuh data pelajar, ia pasti ada kos governance.” Jangan tunggu isu berlaku baru masukkan kos ini.

Tip praktikal: bina “lembaran kos” sebelum demo vendor

Sebelum sesi demo, sediakan jadual 1 muka:

1. Kos setahun (lesen + add-on)
2. Kos sekali (setup, integrasi)
3. Kos dalaman (jam IT, latihan, pemilik produk)
4. Kos risiko (pematuhan, privasi, reputasi)

Dengan ini, demo vendor akan jadi lebih fokus: bukan “fungsi apa ada”, tetapi “fungsi apa yang beri pulangan yang kita perlukan”.

Apa yang patut dikira sebagai “Pulangan” untuk AI dalam pendidikan

Pulangan untuk AI dalam pendidikan biasanya jatuh kepada tiga kategori yang mudah diukur.

1) Pulangan kecekapan: jam kerja yang bertukar jadi kerja bernilai tinggi

Kajian kes Berry College menunjukkan contoh yang senang difahami: mereka menggunakan penyelesaian AI untuk aspek pentadbiran kemasukan seperti kiraan semula GPA dan ringkasan pra-baca transkrip.

Hasilnya jelas: masa untuk kerja kiraan GPA menurun daripada 90.8 jam (manual) kepada 10.1 jam (automatik).

Ini jenis ROI yang paling cepat “nampak” sebab ia boleh diukur harian/mingguan.

Namun ada satu pendirian yang saya setuju: matlamat AI bukan menggantikan staf, tetapi membebaskan masa supaya staf boleh buat kerja yang manusia lebih mahir—hubungan, empati, dan keputusan kompleks.

2) Pulangan kualiti: kurang ralat, lebih konsisten, lebih adil

Dalam kemasukan pelajar, ralat kiraan GPA bukan sahaja isu masa—ia isu keadilan dan konsistensi. Bila proses manual dibuat oleh individu berbeza, variasi keputusan mudah berlaku.

Untuk AI, pulangan kualiti boleh diukur melalui:

• Peratus ralat sebelum vs selepas
• Bilangan kes “rework” (buat semula)
• Masa semakan audit
• Konsistensi antara penilai

Satu metrik yang saya suka: “kadar kerja dua kali” (berapa banyak fail yang perlu dibuka semula kerana salah/kurang lengkap). Ia dekat dengan realiti operasi.

3) Pulangan pengalaman: kepuasan pelajar dan staf (yang akhirnya pengaruhi retensi)

ROI yang paling bernilai biasanya berkait dengan pengalaman—tetapi ini juga yang paling sukar diukur jika tiada disiplin data.

Contoh: kalau AI mempercepat proses kemasukan, pelajar mendapat jawapan lebih cepat, kurang stres, dan rasa institusi lebih responsif. Dalam jangka sederhana, ini boleh mempengaruhi:

• Kadar “yield” (pelajar yang terima tawaran dan mendaftar)
• Retensi semester 1 → 2
• Skor kepuasan dan aduan

ROI pengalaman bukan “lembut”. Ia cuma perlukan metrik yang konsisten.

Dua model amalan ROI yang boleh ditiru: “projek tunggal” vs “portfolio institusi”

Institusi biasanya berada pada salah satu tahap ini.

Model A: ROI untuk satu kes guna (cepat, fokus)

Berry College ialah contoh ROI yang bermula dari satu masalah spesifik. Kuncinya: mereka membina dashboard untuk menjejak impak dan kerap berkongsi metrik dengan kepimpinan.

Apa yang bagus tentang pendekatan ini:

• Mudah bermula (tak perlu rombak seluruh institusi)
• Cepat membuktikan nilai
• Senang bina budaya data

Apa yang perlu ditambah baik (selalunya): ukuran impak di luar “jam dijimatkan”, serta kos penuh (latihan, sokongan, governance).

Model B: ROI sebagai “penilaian nilai edtech” seluruh institusi (lebih matang)

Southeastern University pula mengambil pendekatan portfolio: mereka diminta melakukan penilaian ROI untuk sistem utama merentasi institusi—LMS, platform kejayaan pelajar, CRM kemasukan, alat penilaian transkrip, alat AI, add-on pihak ketiga dan SaaS akademik.

Apa yang mereka jejak termasuk:

• Data pengalaman & penggunaan (kepuasan fakulti/pelajar, usage)
• Data penjimatan masa & kecekapan
• Data kewangan kos dan “cost avoidance”

Mereka membangunkan dashboard penggunaan vs kos dan mewujudkan proses tahunan “edtech value assessment”. Pada saya, ini yang institusi patut sasar: bukan menilai alat satu demi satu secara ad hoc, tetapi mengurus edtech sebagai portfolio pelaburan.

Halangan sebenar ROI edtech (dan cara mengatasinya)

Jawapan paling jujur: ROI edtech gagal bukan kerana formula, tetapi kerana organisasi.

1) Data bersilo: tak ada satu “cerita” yang semua orang percaya

Jika data pelajar, data penggunaan LMS, data kewangan, dan data helpdesk berada di sistem berasingan, ROI akan jadi debat tanpa noktah.

Apa yang berkesan:

• Tetapkan pemilik data (data owner) untuk setiap domain
• Gunakan definisi yang sama untuk metrik (contoh: “pengguna aktif”)
• Mulakan dengan 3–5 metrik teras dan konsisten 12 bulan

2) Budaya membuat keputusan: ramai tak selesa “diukur”

Fakulti ialah rakan paling penting—dan kadang-kadang sumber geseran—kerana mereka pengguna utama edtech. Jika metrik dilihat seperti alat menghukum, anda akan kehilangan kerjasama.

Cara saya biasa cadangkan:

• Jelaskan tujuan: menilai alat, bukan menilai individu
• Kongsikan keputusan secara telus (apa yang disimpan, apa yang dibuang)
• Beri ruang “naratif” selain angka: refleksi pengajaran, kajian mini kelas

3) Privasi & pematuhan: AI meningkatkan nilai, tetapi juga risiko

Untuk AI dalam pendidikan, ROI wajib memasukkan komponen risiko:

• Data apa yang diproses?
• Siapa yang akses?
• Berapa lama data disimpan?
• Apa pelan jika vendor bertukar dasar?

Satu prinsip yang tegas: kalau vendor tak boleh jawab isu data secara jelas, ROI anda belum siap.

Kerangka 90 hari untuk mula mengukur ROI EdTech (tanpa tunggu sempurna)

Kalau anda nak mula pada awal 2026, ini pelan yang realistik.

Minggu 1–2: pilih 1 alat berimpak tinggi

Pilih alat yang:

• Kosnya besar atau digunakan ramai
• Ada masalah jelas (aduan, beban pentadbiran, duplication)
• Mempunyai data penggunaan yang boleh diakses

Minggu 3–6: tetapkan metrik minimum (3 lapis)

Gunakan set “minimum viable ROI”:

1. Kos penuh: lesen + jam IT + latihan
2. Penggunaan: pengguna aktif bulanan, kursus aktif, feature adoption
3. Impak: jam dijimatkan atau ralat turun atau kepuasan naik

Minggu 7–10: bina dashboard satu halaman

Tak perlu cantik, yang penting konsisten. Paparkan:

• Kos vs penggunaan
• Trend 3 bulan
• 1–2 cerita kes guna (contoh: proses kemasukan lebih cepat)

Minggu 11–13: buat keputusan portfolio

Buat satu keputusan yang nyata:

• Teruskan + optimakan latihan
• Runding semula kontrak
• Kurangkan modul yang tak digunakan
• Tamatkan alat yang tak memberi nilai

Ayat yang saya suka guna untuk mengunci budaya: “Bukan semua alat patut kekal. Kita hanya simpan yang membantu pelajar dan staf.”

ROI yang baik menguatkan AI dalam pendidikan—bukan melemahkannya

Bila ROI dibuat dengan betul, ia sebenarnya membuka ruang untuk inovasi AI: institusi boleh menambah pelaburan pada alat yang terbukti meningkatkan personalisasi pembelajaran, analitik prestasi pelajar, atau kecekapan sokongan akademik.

Tapi bila ROI diabaikan, apa jadi? Bajet jadi ketat, semua alat dianggap sama, dan AI yang bagus pun boleh terkubur sebab tak ada bukti nilai yang mudah difahami.

Langkah seterusnya: pilih satu alat edtech (AI atau bukan AI) yang paling banyak menyentuh pelajar, ukur kos penuh dan impaknya selama 90 hari, kemudian buat keputusan berasaskan data. Kalau 2026 ialah tahun institusi anda mahu lebih serius dengan AI dalam pendidikan, ROI ialah kompas yang memastikan kita tak sesat.

Soalan untuk anda: kalau anda terpaksa buang 20% alat edtech hari ini, alat mana yang anda akan pertahankan—dan metrik apa yang anda gunakan untuk mempertahankannya?