## A NALISIS H ASIL BELAJAR EFEKTIF DARI P ENERAPAN S MART L EARNING
Rafi Hidayat 1 , Dedi Prasetya 2 Jurusan Teknik Informatika STMIK IKMI raf_h998@yahoo.com 1 , Prasetya_de@gmail.com 2
Abstract  Smart city is an urban place where information technology and digital communication are used to increase knowledge and utilize technology, intellectual resources and real to improve the quality of life. One of the main areas of smart cities is intelligent learning and education, which is a new concept of technology-enhanced learning. Measuring the effectiveness of smart education depends on measuring the desired learning outcomes. This paper suggests the main key features that must be considered when developing learning analysis tools to measure and assess each subject's learning outcomes. And it shows the relationship between intelligent learning environment, learning outcomes and learning analysis.
Keywords  smart learning, learning outcomes

## I. P ENDAHULUAN
Smart City adalah kota cerdas perkotaan di mana teknologi digital tertanam di semua layanan dan fungsi. Konsep Smart City adalah label umum yang mungkin menyiratkan pada berbagai tata nama dan konteks.  Ini  masih  terus  berkembang  dan  mencakup  beberapa  bidang,  bidang  dan  sektor.  Beberapa penelitian  mencoba  dan  masih  mencoba  untuk  mendefinisikan  kota  pintar  dan  untuk  menentukan karakteristik utama dan aspek untuk setiap kota untuk dipertimbangkan agar menjadi pintar. Frost dan Sullivan mengidentifikasi beberapa aspek kunci yang mendefinisikan Kota Pintar (Gambar 1: Konsep Kota  Pintar):  tata  pemerintahan  dan  pendidikan  yang  cerdas,  energi  cerdas,  pembangunan  pintar, mobilitas  cerdas,  infrastruktur  pintar,  teknologi  cerdas,  perawatan  kesehatan  yang  cerdas  dan  warga negara  yang  cerdas  [1].  Sementara  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers  (IEEE) mendefinisikan Smart City sebagai kota yang menyatukan teknologi, pemerintah dan masyarakat untuk mengaktifkan  karakteristik  berikut:  kota  pintar,  ekonomi  pintar,  mobilitas  cerdas,  lingkungan  yang cerdas, orang pintar, pintar hidup, pemerintahan yang cerdas.
Salah satu aspek utama untuk kota menjadi pintar adalah mengembangkan pendidikan pintar dan lingkungan  belajar  yang  cerdas.  Smart  Learning  Environment  (SLE)  adalah  lingkungan  yang meningkatkan teknologi pembelajaran yang mengintegrasikan kriteria dan fungsi sistem pembelajaran cerdas  dan  pembelajaran  sadar  konteks  di  mana-mana.  Sedangkan  Smart  Education  adalah  sistem pendidikan  yang  memungkinkan  siswa  untuk  belajar  dengan  menggunakan  teknologi  terbaru  dan memungkinkan mereka untuk belajar kapan saja dan di mana saja melalui teknologi yang ditawarkan di Lingkungan  Belajar  Cerdas  mereka  [2].  Menurut  Tikhomirov,  Dneprovskaya  dan  Yankovskaya, Pendidikan Cerdas memiliki tiga dimensi utama: hasil pendidikan dan pembelajaran, ICT dan teknologi cerdas  yang  ditawarkan  dan  dimensi  organisasi  [3]  Dalam  makalah  ini,  kami  menekankan  pada pentingnya pengukuran yang efektif untuk hasil pembelajaran sebagai aspek utama dalam lingkungan belajar yang cerdas. Tujuan dari makalah ini adalah untuk menemukan cara yang lebih efektif dan tepat untuk  mengukur  dan  menilai  hasil  pembelajaran.  Pada  bagian  berikut,  makalah  ini  menunjukkan hubungan  antara  lingkungan  belajar  cerdas,  hasil  belajar  dan  analisis  pembelajaran.  Kemudian,  ini
menunjukkan  fitur  utama  utama  untuk  dimasukkan  dalam  setiap  alat  analisis  pembelajaran  yang dikembangkan untuk digunakan dalam menilai dan mengukur hasil pembelajaran. Akhirnya,  makalah ini menyoroti beberapa tantangan yang mungkin dihadapi untuk mengembangkan alat LA semacam itu dan menyarankan pekerjaan di masa depan.
Gambar 1 : Konsep Smart City

## II. L ANDASAN T EORI
Banyak upaya penelitian mencoba  mendefinisikan lingkungan  belajar  cerdas (SLE) dan untuk mengidentifikasi  karakteristik  utama  yang  membentuk  lingkungan  semacam  itu.  Huang  dan  Chang mendefinisikan  SLE  sebagai  ruang  belajar  yang  terbuka,  cerdas  dan  terintegrasi  berdasarkan  teori pembelajaran konstruktivis, teori pembelajaran terpadu dan metode pendidikan modern yang terdiri dari perangkat,  alat, teknik,  media,  sumber  pengajaran,  dan  komunitas  guru  dan  pelajar  yang  terkait.  [4] Koper mendefinisikan SLE sebagai lingkungan fisik yang diperkaya dengan perangkat digital, konteks sadar dan adaptif, untuk mempromosikan pembelajaran yang lebih baik dan lebih cepat [5]. Lingkungan belajar  cerdas  juga  didefinisikan  sebagai  lingkungan  pembelajaran  yang  didukung  teknologi  yang membuat adaptasi dan memberikan dukungan yang sesuai (misalnya, panduan, umpan balik, petunjuk atau alat) di tempat yang tepat dan pada waktu yang tepat berdasarkan kebutuhan pembelajar individu, yang mungkin ditentukan melalui analisis perilaku belajar mereka, kinerja dan konteks online dan dunia nyata di mana mereka berada [6]
Lingkungan  belajar  yang  cerdas  tidak  hanya  memungkinkan  peserta  didik  untuk  mengakses sumber daya digital dan berinteraksi dengan sistem pembelajaran di mana saja dan kapan saja, tetapi juga aktif memberikan bimbingan pembelajaran yang diperlukan, petunjuk, alat yang mendukung atau saran  pembelajaran kepada mereka di tempat yang tepat, di sebelah kanan. waktu dan dalam bentuk yang  benar. Pada dasarnya, sistem  pembelajaran cerdas dapat dianggap sebagai sistem  pembelajaran yang disempurnakan dengan teknologi yang mampu menasihati para pembelajar untuk belajar di dunia nyata dengan akses ke sumber daya dunia digital.
Gambar 2 : Smart Learning cycle
Siklus belajar cerdas yang efektif terdiri dari tiga faktor: sistem mental, perilaku belajar dan hasil belajar. (Gambar 2: Siklus Belajar Cerdas [4].
Komponen kunci dari sistem mental adalah motivasi untuk belajar, meta-kognisi dan kemauan meta.  Persiapan  mental  pembelajaran  cerdas  yang  efektif  termasuk  membangkitkan  sistem  mental peserta  didik,  mengembangkan  meta-kognisi  dan  meningkatkan  meta-kemauan.  Kondisi  untuk pembelajaran cerdas yang efektif adalah bahwa peserta didik memiliki motivasi untuk menerima tugas belajar dan ingin berpartisipasi dalam kegiatan pembelajaran. Berbagai pemangku kepentingan dalam SLE seperti instruktur, peserta didik dan orang tua memiliki banyak cara untuk berkomunikasi satu sama lain  dalam  rangka  membangun  pemahaman  yang  tepat  tentang  hubungan  antara  hasil  belajar  dan perilaku belajar.
Perilaku belajar adalah interaksi dua arah antara peserta didik dan lingkungan belajar, tujuan dari perilaku ini adalah untuk menyebabkan perubahan yang diinginkan dalam apa yang pelajar ketahui dan apa yang dapat mereka lakukan. Perilaku pembelajaran dalam SLE ini dapat diringkas sebagai perilaku pengambilan informasi, pemrosesan informasi, pelepasan informasi dan komunikasi interpersonal.
Hasil Pembelajaran adalah pernyataan formal tentang apa yang diharapkan siswa pelajari dalam suatu  kursus.  Pernyataan  hasil  belajar  yang  diharapkan  mengacu  pada  pengetahuan  khusus, keterampilan praktis, bidang pengembangan profesional, sikap, keterampilan berpikir tingkat tinggi, dll. Yang  anggota  fakultas  mengharapkan  siswa  untuk  mengembangkan,  belajar  atau  menguasai  selama kursus.  Hasil  pembelajaran  harus  SMART:  Spesifik  dan  sederhana  -  Terukur  -  Tercapai  dan  dapat dicapai  - Realistis  dan  relevan  -  Terikat  waktu  dan  tepat  sasaran.  Hasil  pembelajaran  tersebut  harus dihasilkan dari interaksi yang berbeda dalam SLE [7]

## III. A NALISISI T EKNOLOGI PADA LINGKUNGAN SMART LEARNING
Lingkungan belajar yang cerdas  mampu  merekam setiap detail dari perilaku belajar siswa.  Ini juga  memberikan  kesempatan  yang  baik  untuk  berbagai  pemangku  kepentingan  seperti  instruktur, peserta  didik,  lembaga  pendidikan  dan  peneliti  untuk  memperoleh  informasi  berharga  dan  penting
melalui  analisis  perilaku  ini.  SLE  melibatkan  kesadaran  konteks.  Dimana  konteks  dapat  mencakup pengetahuan awal pengguna, gaya  belajar, kecepatan belajar, kegiatan saat ini, tujuan (hasil),  waktu belajar yang tersedia, lokasi dan minat [8]. Semua informasi yang dikumpulkan tentang perilaku belajar siswa  dan  interaksinya  dengan  konteks  yang  berbeda  perlu  dianalisis  agar  bermanfaat.  Kebutuhan ekstraksi  dan  analisis  untuk  data  turunan  menarik  perhatian  masyarakat  teknologi  dan  cerdas.  Oleh karena itu, berbagai teknologi analitik mulai bergabung dengan proses pembelajaran karena melibatkan teknik dan alat yang digunakan untuk memproduksi dan  mengomunikasikan  'kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti' dari kumpulan data besar yang mengarah ke pengambilan keputusan berdasarkan data [9].  Teknologi  analisis  dapat  menggabungkan  aspirasi  pribadi  siswa  dalam  menilai  nilai  peluang pembelajaran yang ditentukan [10].
Belajar  analytics  mendukung  lingkungan  belajar  cerdas  siswa.  Karena  membantu  dalam memantau perilaku siswa tepat waktu dan memanfaatkan informasi jaringan untuk diskusi dan aktivitas interaksi  yang  lebih  efektif  dan  cerdas.  Pada  tahun  2006  Retalis  mempertimbangkan  analisis pembelajaran  dan  analisis  interaksi  sebagai  cara  yang  menjanjikan  untuk  lebih  memahami  perilaku pembelajar  [11]  Perilaku  pembelajar  yang  disediakan  dalam  sistem  manajemen  pembelajaran  yang berbeda adalah beberapa alat pintar yang memberikan umpan balik instan tentang perilaku belajar dan membantu  peserta  didik  mengidentifikasi  nilai  studi  mereka.  Mereka  juga  membantu  mengenali kesenjangan  antara  pengetahuan,  keterampilan,  dan  hasil  pembelajaran  yang  diproyeksikan  dengan mengukur kemajuan  siswa dalam tugas dan kegiatan terkait.  Perilaku pembelajar dapat melacak dan mencatat  proses  pembelajaran  dan  hasil  pembelajaran  dan  memberikan  pengguna  dengan  konten pembelajaran  yang  tepat  untuk  mengisi  kesenjangan  tersebut  dengan  mempertimbangkan  konteks pengguna.  Mempelajari  alat  analitik  yang  disediakan  di  platform  LMS  dan  khususnya  dalam  fokus Moodle pada penilaian kinerja siswa dan kemajuan akademik seperti partisipasi siswa, penyelesaian aktivitas, ikhtisar kursus, bilah kemajuan, dan analisis keterlibatan. Mendefinisikan hasil kursus di LMS seperti Moodle sudah tersedia tetapi dengan banyak keterbatasan mengenai analitik, alat dan teknik yang dibutuhkan untuk menilai hasil pembelajaran tersebut dan untuk mengukur pencapaian siswa.
Ada kebutuhan untuk alat analisis yang dapat mengukur kinerja siswa dalam kegiatan LMS yang berbeda  dan  menghubungkannya  dengan  hasil  pembelajaran  yang  sesuai,  dengan  kata  lain  untuk mengukur  pengaruhnya  terhadap  hasil  belajar  siswa.  Alat-alat  tersebut  akan  membantu  dalam mengevaluasi tingkat pencapaian hasil pembelajaran yang akan membantu dalam membuat keputusan tentang  apa  yang  akan  terjadi  selanjutnya.  Untuk  mengembangkan  alat  analitis  yang  efektif  yang memfasilitasi pengukuran hasil pembelajaran, memprediksi kinerja dan menilai pengambilan keputusan, makalah  ini  mengusulkan  beberapa  fitur  utama  untuk  dipertimbangkan  dalam  tahap  desain  dan implementasi.

## IV. F ITUR PENGUKURAN HASIL BELAJAR
Fitur  utama  yang  kami  usulkan  bertujuan  untuk  membantu  mengembangkan  alat  analisis pembelajaran  yang  mampu  meramalkan  keberhasilan  siswa  terhadap  hasil  kursus  menggunakan kegiatan LMS yang berbeda dan berfungsi sebagai sistem peringatan dini.

## A. Memetakan Kegiatan LMS Terhadap Hasil Belajar yang Berbeda
Setiap LMS seperti Moodle menangkap dan menyimpan sejumlah besar aktivitas pengguna yang canggih  dan  data  interaksi.  Berbagai  jenis  data  dapat  dianggap  sebagai  kegiatan  siswa  dan  dapat dilibatkan dalam mengukur hasil kursus. Jenis kegiatan tersebut dapat dihasilkan oleh LMS itu sendiri sebagai hasil dari interaksi pengguna seperti jenis sumber daya yang diakses, frekuensi login, penilaian terbuka dan selesai dan keterlibatan situs lainnya atau dapat dihasilkan oleh instruktur dan disimpan dalam LMS seperti kuis, penilaian, dan tugas. Kegiatan Belajar yang berdampak tinggi itu terkait secara signifikan dengan semua ukuran hasil pembelajaran. Sangat penting untuk mengidentifikasi kegiatan-
kegiatan tersebut dan memetakannya ke hasil pembelajaran terkait dengan cara yang membantu dalam menentukan  secara  dinamis  tingkat  pencapaian  hasil  pembelajaran.  Tingkat  pencapaian  hasil  belajar akan tergantung pada penyelesaian kegiatan terkait selama jangka waktu tertentu. Sebagai contoh, jika pelajar menyelesaikan sejumlah tertentu dari kegiatan terkait dalam durasi tertentu maka ia menguasai hasil belajar yang terkait.

## B. Perancangan Peta Kursus
Dalam rangka meningkatkan tingkat kecerdasan alat analitis untuk dapat membuat keputusan dan rekomendasi pada penilaian hasil pembelajaran, infrastruktur yang efektif harus dibangun dengan cara menganalisis akar dari setiap kegiatan dan urutan hasil pembelajaran yang berbeda di tentu saja. Itulah sebabnya,  peta  kursus  yang  dinamis  harus  dikembangkan  secara  efektif  yang  menarik  banyak  jenis informasi tentang subjek dan menyajikan semuanya dalam satu dokumen atau peta interaktif “tuan”.
Peta kursus adalah representasi tentang bagaimana instruktur bermaksud untuk mendekati dan menilai setiap  hasil  belajar  siswa  yang  diidentifikasi  menggunakan  kegiatan  LMS.  Ini  merupakan  hasil pembelajaran  dalam  urutan  kronologis  yang  harus  diikuti  selama  semester.  Ini  membantu  untuk menyelaraskan unsur-unsur kursus yang merupakan topik, isi kursus, hasil belajar, kegiatan belajar dan penilaian  dan  minggu  semester  bersama-sama.  Pemetaan  kursus  interaktif  seharusnya  tidak  hanya menunjukkan hasil pembelajaran yang diurutkan dengan kegiatan LMS yang terkait tetapi juga harus menempatkan kegiatan tersebut pada skala pencapaian hasil pembelajaran. Dengan kata lain, jika siswa menyelesaikan kegiatan dengan nilai tertentu yang berarti bagian dari skala tercapai atau ditutupi. Bobot harus  diberikan  untuk  masing-masing  kegiatan  yang  dipetakan  untuk  memudahkan  menganalisisnya nanti.

## C. Analisis Kualitatif
Sebagian besar analitik terkait LMS menyediakan jejak kegiatan peserta didik pada sistem dan data ini kemudian digunakan untuk membantu manajemen dan efektivitas pengajaran dan pembelajaran institusional.  Dawson  menambahkan  bahwa  analisis  data  ini  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan pengalaman belajar siswa [12]. Itu berarti alat analisis tidak boleh hanya menerapkan analisis kuantitatif, tetapi juga kualitatif, atau setidaknya interpretasi kualitatif temuan. Analisis dan interpretasi kualitatif harus memasukkan penilaian nilai pada penggunaan lingkungan oleh para pelajar. Misalnya, tidak hanya menghitung siapa yang menggunakan lingkungan untuk apa, tetapi juga menilai apa yang mungkin baik dan  apa  yang  mungkin  menjadi  pengalaman  buruk,  dan  menawarkan  saran  untuk  bergerak  pada kontinum dari satu ke yang lain.

## D. Identifikasi Tolok Ukur
Ada kebutuhan untuk mengidentifikasi tolok ukur bagi hasil pembelajaran untuk mengidentifikasi kesenjangan,  membangun  kasus  bisnis,  dan  mengambil  tindakan.  Pentingnya  pembandingan  adalah untuk meningkatkan efektivitas proses pendidikan. Norris, Baer dan Offerman menekankan perlunya pembandingan baik di dalam, dan di seluruh institusi, dengan penekanan khusus pada pengembangan praktik  yang  membuat  mereka  efektif:  "hasil  analisis  yang  paling  penting,  analitik  tindakan"  sangat bermanfaat  hanya  dapat  terjadi  di  perusahaan  dan  lingkungan  yang  benar-benar  berkomitmen  untuk mengukur dan meningkatkan aspek kunci dari produktivitas, inovasi, dan kinerja [13].

## E. Keterbukaan
"Keterbukaan" dan "analisis pembelajaran" adalah dua tren yang berkembang dalam teknologi pendidikan.  Learning  Analytics  memberikan  bukti  empiris  tentang  perubahan  apa  yang  diperlukan sementara keterbukaan memberikan izin untuk melakukan perubahan, adaptasi, dan peningkatan pada
sumber  belajar.  Keterbukaan  proses,  algoritma,  dan  teknologi  memungkinkan  para  peneliti  untuk mengembangkan  alat  dan  metode  mereka  sendiri  untuk  diintegrasikan  dengan  platform  apa  pun. Platform analisis pembelajaran harus menjadi arsitektur terbuka dengan standar untuk menambahkan plugin baru. Analisis pembelajaran terbuka memastikan peningkatan kualitas berkelanjutan. Sebagian besar analisis pembelajaran terkait LMS berorientasi pada peneliti dan tutor. Tujuan utama dari teknik LA adalah adaptasi, pemantauan, dan prediksi. Oleh karena itu, ada kebutuhan untuk Open Learning Analytics yang mewakili perpotongan antara analisis pembelajaran dan teknologi pembelajaran terbuka seperti menggunakan standar terbuka, API, dan perangkat lunak sumber terbuka.

## V. T ANTANGAN DAN P EKERJAAN S ELANJUTNYA
Salah satu tantangan yang  mungkin terkait dengan fitur-fitur utama adalah memastikan bahwa rencana kursus dirancang dengan baik dan bahwa keselarasan antara hasil pembelajaran yang dianut dan kegiatan LMS yang berbeda adalah pencocokan yang tepat. Mengkonfirmasi bahwa berbagai aktivitas LMS  dapat  diandalkan,  cukup  dan  memadai  untuk  mengukur  hasil  yang  diadopsi  secara  akurat dan tepat.  Tantangan  lain  dapat  ditingkatkan  ketika  kita  berhadapan  dengan  sejumlah  besar  data  yang mengidentifikasi data yang diperlukan yang tepat untuk dianalisis. Data yang diekstraksi dari sistem LMS pada dasarnya tidak cerdas. Hitungan jumlah, pola akses, jumlah sumber daya yang diakses dan jenis sumber daya yang diakses tidak benar-benar menjelaskan apa pun oleh mereka sendiri. Intelijen di sini datang dalam interpretasi data dengan keterampilan analitis yang efektif.
Salah  satu  pekerjaan  yang  menjanjikan  di  masa  depan  dapat dilakukan dengan  berfokus  pada keefektifan  menggabungkan  metode  kuantitatif  dan  kualitatif  analisis  untuk  mencapai  luas  dan kedalaman  analisis  data  dan  interpretasi.  Analisis  kuantitatif  fokus  pada  tingkat  dasar  penilaian  dan pelaporan  pada kegiatan pembelajar sementara alat dan pendekatan kualitatif menunjukkan  seberapa dalam  pemeriksaan  konten  dapat  mengungkapkan  jenis  kontribusi  yang  dibuat,  serta  pengetahuan, informasi, alat, dan pengalaman yang mempromosikan pembelajaran dalam proses pendidikan.

## VI. K ESIMPULAN
Perilaku pembelajar memiliki potensi dalam konteks menilai hasil pembelajaran yang merupakan salah  satu  dimensi  utama  dari  pendidikan  berorientasi  tujuan  cerdas.  Dalam  makalah  ini  kami merekomendasikan  beberapa  fitur  utama  untuk  dipertimbangkan  dalam  merancang  alat  analisis pembelajaran  yang  efektif  yang  digunakan  untuk  mengukur  dan  menilai  hasil  pembelajaran  mata pelajaran dan memprediksi keberhasilan siswa. Fitur-fitur utama ini meningkatkan pengembangan alat analisis pembelajaran yang dapat disesuaikan berdasarkan kebutuhan kursus, kegiatan dan persyaratan, dapat diadaptasi dalam platform LMS mana pun dan efektif dalam membuat keputusan dan rekomendasi berdasarkan analisis kuantitatif dan kualitatif.

## R EFERENSI
[1] S. Singh, “Smart Cities--A 1.5 Trillion Market Opportunity,” Forbes. Retrieved, vol. 4, 2014.
[2] S. Jang, “Study on service models of digital textbooks in cloud computing environment for SMART education,” Int. J. u-and e-Service, Sci. Technol., vol. 7, no. 1, pp. 73–82, 2014.
[3] V. Tikhomirov, N. Dneprovskaya, and E. Yankovskaya, “Three Dimensions of Smart Education,” in Smart Education and Smart e-Learning, Springer, 2015, pp. 47–56.
[4] X. Liu, R. Huang, and T.-W. Chang, “Design of Theoretical Model for Smart Learning,” in State- of-theArt and Future Directions of Smart Learning, Springer, 2016, pp. 77–86.
[5] R. Koper, “Conditions for effective smart learning environments,” Smart Learn. Environ., vol. 1, no. 1, pp. 1–17, 2014.
[6]  G.-J.  Hwang,  T.-C.  Yang,  C.-C.  Tsai,  and  S.  J.  H.  Yang,  “A  context-aware  ubiquitous  learning environment for conducting complex science experiments,” Comput. Educ., vol. 53, no. 2, pp. 402–413, 2009.
[7] K. B. Lawlor, “Smart goals: How the application of smart goals can contribute to achievement of student learning outcomes,” Dev. Bus. Simul. Exp. Learn., vol. 39, 2012.
[8] D. Boulanger, J. Seanosky, V. Kumar, K. Panneerselvam, T. S. Somasundaram, and others, “Smart Learning Analytics,” in Emerging Issues in Smart Learning, Springer, 2015, pp. 289–296.
[9] A. van Barneveld, K. E. Arnold, and J. P. Campbell, “Analytics in higher education: Establishing a common language,” Educ. Learn. Initiat., vol. 1, pp. 1–11, 2012.
[10] G.-J. Hwang, “Definition, framework and research issues of smart learning environments-a context- aware ubiquitous learning perspective,” Smart Learn. Environ., vol. 1, no. 1, pp. 1–14, 2014.
[11] S. Retalis, A. Papasalouros, Y. Psaromiligkos, S. Siscos, and T. Kargidis, “Towards Networked Learning  Analytics--A  concept  and  a  tool,”  in  Proceedings  of  the  fifth  international  conference  on networked learning, 2006.
[12] S. Dawson, L. Heathcote, and G. Poole, “Harnessing ICT potential: The adoption and analysis of ICT systems  for enhancing the student learning experience,” Int. J. Educ. Manag., vol. 24, no. 2, pp. 116–128, 2010.
[13]  D.  Norris,  L.  Baer,  and  M.  Offerman,  “A  national  agenda  for  action  analytics,”  in  National Symposium on Action Analytics, 2009, pp. 21–23.