Electronic Theses and Dissertation

Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki pengalaman belajar siswa dalam sistem manajemen pembelajaran (LMS) yang memanfaatkan fitur analitik pembelajaran. Analitik pembelajaran mengacu pada penggunaan data untuk meningkatkan hasil belajar mengajar, dan platform LMS menawarkan banyak data yang dapat digunakan untuk menganalisis keterlibatan, kinerja, dan perilaku siswa. Tinjauan pustaka memberikan gambaran umum tentang analitik pembelajaran, jenis-jenis analitik pembelajaran, manfaat analitik pembelajaran, implementasi analitik pembelajaran dalam LMS, pentingnya pengalaman belajar, dan hubungan antara analitik pembelajaran dan pengalaman belajar. Bagian metodologi menjelaskan desain penelitian, metode pengumpulan data, pemilihan sampel, dan teknik analisis data. Data akan dikumpulkan melalui survei dan wawancara dengan siswa yang telah terpapar fitur analitik pembelajaran dalam LMS. Bagian hasil dan analisis akan menyajikan gambaran umum data yang dikumpulkan, analisis pengalaman belajar siswa dalam LMS, hubungan antara analitik pembelajaran dan pengalaman belajar, serta interpretasi hasil. Bagian diskusi akan membandingkan hasil dengan tinjauan pustaka, memberikan implikasi untuk desain LMS, membahas keterbatasan penelitian, dan menyarankan arah penelitian di masa mendatang. Secara keseluruhan, penelitian ini bertujuan untuk berkontribusi pada pemahaman tentang bagaimana analitik pembelajaran dapat digunakan untuk meningkatkan pengalaman belajar siswa di LMS dan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi prestasi siswa. Temuan penelitian ini dapat berimplikasi bagi para pendidik, perancang instruksional, dan pengembang platform LMS, karena mereka berupaya meningkatkan efektivitas dan efisiensi lingkungan pembelajaran daring. Dengan semakin pentingnya pendidikan berbasis data, LA memberikan wawasan waktu nyata (real-time) tentang keterlibatan, perilaku, dan hasil belajar siswa, yang memungkinkan pembelajaran yang lebih personal dan efektif. Menggunakan pendekatan metode campuran, penelitian ini melibatkan 47 mahasiswa dan 13 dosen melalui kuesioner, wawancara, dan observasi. Analisis kuantitatif, termasuk uji korelasi Pearson, Spearman, dan Kendall, mengungkapkan korelasi positif yang kuat dan signifikan antara penggunaan LMS—terutama dalam mengakses materi dan berpartisipasi dalam kuis—dan IPK mahasiswa. Temuan kualitatif menunjukkan bahwa baik mahasiswa maupun dosen menghargai LMS karena fleksibilitas, aksesibilitas, dan mekanisme umpan baliknya. Namun, masih terdapat tantangan dalam implementasi LMS karena beragamnya tingkat kompetensi teknis dan dukungan infrastruktur. Studi ini menyimpulkan bahwa mengintegrasikan LA ke dalam LMS secara signifikan meningkatkan pengalaman dan kinerja pembelajaran, menunjukkan perlunya dukungan berkelanjutan dan pengembangan profesional untuk penggunaan LMS yang optimal dalam pendidikan tinggi.

This study aims to investigate the learning experience of students in a learning management system (LMS) that utilizes learning analytics features. Learning analytics refers to the use of data to improve teaching and learning outcomes, and LMS platforms offer a wealth of data that can be used to analyze student engagement, performance, and behavior. The literature review provides an overview of learning analytics, types of learning analytics, benefits of learning analytics, implementation of learning analytics in LMS, the importance of learning experience, and the relationship between learning analytics and learning experience. The methodology section describes the research design, data collection methods, sample selection, and data analysis techniques. Data will be collected through surveys and interviews with students who have been exposed to learning analytics features within an LMS. The results and analysis section will present an overview of the data collected, an analysis of the learning experience of students in the LMS, the relationship between learning analytics and learning experience, and an interpretation of the results. The discussion section will compare the results with the literature review, provide implications for LMS design, discuss the limitations of the study, and suggest future research directions. Overall, this study aims to contribute to the understanding of how learning analytics can be used to improve the learning experience of students in LMS and to identify the factors that affect student achievement. The findings of this study may have implications for educators, instructional designers, and developers of LMS platforms, as they seek to enhance the effectiveness and efficiency of online learning environments. With the growing importance of data-driven education, LA provides real-time insights into student engagement, behavior, and learning outcomes, enabling more personalized and effective instruction. Using a mixed-methods approach, the research involved 47 students and 13 lecturers through questionnaires, interviews, and observations. Quantitative analysis, including Pearson, Spearman, and Kendall correlation tests, revealed a strong and significant positive correlation between LMS usage—particularly in accessing materials and participating in quizzes—and student GPA. Qualitative findings indicated both students and lecturers value LMS for its flexibility, accessibility, and feedback mechanisms. However, challenges remain in LMS implementation due to varying levels of technical competence and infrastructure support. The study concludes that integrating LA into LMS significantly enhances learning experiences and performance, suggesting the need for continuous support and professional development for optimal LMS use in higher education.