Keberhasilan model pembelajaran mesin ini juga membuka peluang bagi perpustakaan untuk lebih proaktif dalam mendukung keberhasilan mahasiswa.Â
Melalui model prediktif, perpustakaan dapat mengidentifikasi mahasiswa yang mungkin mengalami kesulitan sebelum masalah tersebut menghambat kemajuan mereka, memungkinkan intervensi yang lebih tepat waktu dan relevan.Â
Misalnya, dengan informasi prediktif, pustakawan dapat menyesuaikan sesi instruksi atau sumber daya yang ditawarkan kepada mahasiswa berdasarkan kebutuhan spesifik mereka, yang pada akhirnya dapat membantu meningkatkan tingkat kelulusan dan keberhasilan akademis secara keseluruhan.
Selain itu, penelitian ini juga menggugah pemikiran tentang bagaimana institusi pendidikan tinggi dan perpustakaan bisa bekerja sama lebih efektif.Â
Integrasi instruksi perpustakaan dalam kurikulum akademis, tidak hanya sebagai sesi tambahan tetapi sebagai bagian integral dari pengalaman belajar mahasiswa, bisa menjadi langkah strategis untuk menguatkan literasi informasi dan keterampilan penelitian mahasiswa.
Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya menunjukkan pentingnya instruksi perpustakaan dalam konteks akademis tetapi juga memberikan bukti nyata bahwa teknologi dan data besar dapat diaplikasikan untuk meningkatkan efektivitas pendidikan tinggi.Â
Ini merupakan contoh bagaimana inovasi dapat digunakan untuk mengatasi tantangan yang dihadapi dalam pendidikan tinggi dan perpustakaan saat ini.
***
Dari artikel  Harker dkk. ini, kita dapat melihat lebih jauh mengenai bagaimana pendekatan analitis dapat memberikan manfaat nyata dalam konteks pendidikan dan perpustakaan.Â
Temuan ini tidak hanya merefleksikan kemajuan teknologi dalam pendidikan tetapi juga mengemukakan beberapa pertanyaan etis dan praktis yang harus dihadapi oleh para pendidik dan pustakawan.
Salah satu aspek yang menarik dari penelitian ini adalah penggunaan data besar untuk mengidentifikasi kelompok mahasiswa yang paling diuntungkan oleh instruksi perpustakaan.Â
