nextren.com - Banyak platform edtech mengklaim “berbasis keterampilan”. Namun dalam praktik, kurikulum sering tidak benar-benar selaras dengan kebutuhan kerja atau berhenti pada tuntas-kursus tanpa bukti performa.
Dalam wawancara dengan sejumlah media di Indonesia, Patrick Supanc (Chief Product Officer, Coursera) menjelaskan apa yang membedakan Skill Tracks—bukan sekadar kurasi konten, tetapi arsitektur belajar yang menghubungkan pekerjaan, keterampilan, tugas nyata hingga kredensial yang dipercaya pemberi kerja.
Penyelarasan Peran–Keterampilan Berbasis Data (Career Graph)
Fondasi Skill Tracks adalah Career Graph, pemetaan berskala global yang menyelaraskan data pekerjaan dan data keterampilan dengan konten pelatihan terbaik.
Alhasil, jalur belajar tidak generik: target keterampilan, urutan materi, dan aktivitas dirancang spesifik per peran—dari pemula hingga mahir—sehingga relevan ke konteks kerja nyata.
Seperti ditegaskan Patrick Supanc (Chief Product Officer, Coursera), “Inti dari Career Graph kami adalah penyelarasan dengan data pekerjaan dan keterampilan yang nyata.”
Asesmen Terverifikasi Berbasis Praktik
Berbeda dari ujian pilihan ganda, Skill Tracks menilai kemampuan menerapkan keterampilan.
Peserta diberi tugas kerja riil—misalnya otomatisasi Python untuk ekstraksi data atau analisis sentimen dengan LLM—dan diminta menunjukkan proses kerjanya.
Hasil kerja ini dievaluasi secara ketat. Lulusannya memperoleh kredensial yang dapat dibagikan dan diakui perusahaan.
Supanc menambahkan, “Asesmen interaktif berbasis AI yang kami kembangkan mengevaluasi bagaimana seseorang menerapkan keterampilan tersebut,”
Pengalaman Belajar Interaktif & Kontekstual
Skill Tracks memadukan video, bacaan, dan aktivitas praktik langsung bertenaga AI yang meniru skenario pekerjaan.
Pendekatan ini memperkecil jurang antara “tahu” dan “mampu”—mengakselerasi transfer keterampilan dari modul ke tugas sehari‑hari, baik untuk talenta awal karier hingga profesional berpengalaman.
Konten Selalu Mutakhir Lewat Kemitraan Kelas Dunia
Untuk menjaga relevansi—khususnya di domain AI yang bergerak cepat—Coursera menggandeng Google, Microsoft, AWS, hingga Anthropic.
Materi baru dan pembaruan kurikulum masuk lebih cepat, diselaraskan lagi dengan kebutuhan keterampilan dan tugas di lapangan.
Menurut Supanc, “Kami berupaya mengikuti laju kemajuan AI dengan bermitra bersama para pemimpin dunia,”
Aksesibilitas & Lokalisasi
Skala adopsi bergantung pada kemudahan akses.
Di Indonesia, Coursera mengaktifkan penerjemahan dan AI‑dubbing Bahasa Indonesia untuk ribuan kursus—menjadi bahasa Asia pertama yang mendapat AI‑dubbing di platform ini—ditambah mode mobile/offline dan penyesuaian harga regional.
Dampaknya friksi bahasa dan jaringan menurun, tingkat penyelesaian berpotensi naik.
Melalui Course Builder (berbantuan AI), institusi dapat membuat kursus sendiri dari bahan yang sudah ada.
Sistem memberi saran struktur, aktivitas, dan durasi—mempercepat produksi konten internal dan memungkinkan Skill Tracks menyerap konteks proses/alat kerja perusahaan.
Keberhasilan tidak hanya diukur dari penyelesaian modul, tetapi progres bertahap peserta melalui milestone asesmen.
Jika tersendat, sistem merekomendasikan aktivitas latihan yang spesifik hingga kompetensi terbukti, lalu kredensial diterbitkan dan bisa dipamerkan (mis. LinkedIn) sebagai bukti kapabilitas siap kerja.
Dalam kacamata Supanc, diferensiasi Skill Tracks terletak pada keselarasan yang kuat (Career Graph) dan asesmen berbasis kinerja yang terverifikasi—ditopang ekosistem konten mutakhir, akses yang dilokalkan, serta kemampuan kustomisasi cepat.
Formula ini memindahkan fokus dari menyelesaikan kursus menuju membuktikan kompetensi—persis indikator yang dicari pimpinan tim dan perekrut di era AI.
