Digitale Weiterbildung erzeugt Daten: Welche Lerninhalte werden bearbeitet? Wo brechen Teilnehmer ab? Welche Aufgaben bereiten Schwierigkeiten und welche Lernangebote werden besonders gut angenommen? Richtig genutzt, können solche Informationen Unternehmen dabei helfen, ihre Weiterbildung gezielt zu verbessern.
Genau hier setzt Learning Analytics an. Lernbezogene Daten werden ausgewertet, um Lernprozesse besser zu verstehen, Weiterbildungsangebote zu optimieren und Lernende gezielter zu unterstützen. Auch KI und adaptive Lernsysteme eröffnen inzwischen neue Möglichkeiten, aus diesen Daten individuellere Lernangebote zu entwickeln.
Was bedeutet Learning Analytics?
Die systematische Auswertung großer Datenmengen im digitalen Lernen wurde lange vor allem unter dem Begriff „Big Data“ diskutiert. Einen frühen Überblick über mögliche Einsatzfelder bietet beispielsweise dieser Beitrag von eLearning Industry.
Heute steht stärker die konkrete Nutzung von Lerndaten im Mittelpunkt. Learning Analytics bezeichnet die Erfassung und Auswertung von Daten, die während digitaler Lernprozesse entstehen. Dazu können beispielsweise gehören:
Lernfortschritt und Bearbeitungsstände
Ergebnisse von Quiz und Prüfungen
abgeschlossene oder abgebrochene Lerninhalte
Bearbeitungszeiten
Nutzung bestimmter Lernangebote
Interaktionen innerhalb einer Lernumgebung
Aus diesen Daten können Learning-&-Development-Verantwortliche Erkenntnisse darüber gewinnen, wie Lernangebote genutzt werden und an welchen Stellen Optimierungsbedarf besteht.
Wie Learning Analytics die Weiterbildung verbessert
Lerndaten sind kein Selbstzweck: Ihr Nutzen entsteht erst dann, wenn Unternehmen daraus Erkenntnisse ableiten und ihre Weiterbildungsangebote entsprechend verbessern. Besonders interessant sind dabei vier Einsatzbereiche:
1. Lernangebote gezielt optimieren
Learning Analytics kann sichtbar machen, welche Inhalte gut funktionieren und an welchen Stellen Schwierigkeiten entstehen. Brechen beispielsweise viele Mitarbeiter dieselbe Lerneinheit ab oder beantworten bestimmte Fragen wiederholt falsch, kann das auf Optimierungsbedarf hinweisen.
L&D-Verantwortliche können solche Erkenntnisse nutzen, um Inhalte, Aufgaben oder den Aufbau eines Kurses gezielt anzupassen.
2. Lernangebote stärker personalisieren
Nicht alle Mitarbeiter benötigen dieselben Inhalte oder dieselbe Unterstützung. Lerndaten können dabei helfen, unterschiedliche Lernbedarfe und Wissensstände zu erkennen.
Darauf aufbauend lassen sich Lernangebote gezielter ausspielen oder unterschiedliche Lernpfade gestalten. Besonders interessant wird das in Verbindung mit adaptiven Lernsystemen und KI, die Inhalte anhand vorhandener Informationen dynamischer an den jeweiligen Lernbedarf anpassen können.
3. Lernverhalten und Fortschritt besser verstehen
Learning Analytics ermöglicht einen genaueren Blick darauf, wie Mitarbeiter digitale Lernangebote tatsächlich nutzen. Bearbeitungsstände, Ergebnisse oder Abbruchpunkte können beispielsweise zeigen, ob Teilnehmer gut durch einen Kurs kommen oder an bestimmten Stellen Unterstützung benötigen.
Dabei geht es nicht darum, jede einzelne Aktion eines Mitarbeiters zu überwachen: Sinnvoll eingesetzt helfen Lerndaten vielmehr dabei, Muster zu erkennen und Lernangebote auf dieser Grundlage zu verbessern.
4. Unterstützungsbedarf frühzeitig erkennen
Lerndaten können Hinweise darauf geben, wo Mitarbeiter Schwierigkeiten haben. Werden beispielsweise bestimmte Aufgaben wiederholt falsch beantwortet oder Lerninhalte nicht abgeschlossen, können L&D-Verantwortliche gezielt Unterstützung anbieten.
Das kann durch zusätzliche Erklärungen, Übungen, Feedback oder alternative Lernangebote geschehen. Daten helfen dabei, Unterstützungsbedarf nicht erst am Ende einer Weiterbildung zu erkennen, sondern bereits während des Lernprozesses.
Learning Analytics braucht klare Ziele und einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten
Learning Analytics sollte nicht bedeuten, möglichst viele Daten zu sammeln. Stattdessen sollten Unternehmen zunächst festlegen, welche Fragen sie mit den Daten beantworten möchten und welche Informationen dafür tatsächlich notwendig sind.
Gleichzeitig müssen Datenschutz und Transparenz berücksichtigt werden. Mitarbeiter sollten nachvollziehen können, welche Lerndaten erhoben werden und wofür sie genutzt werden. Besonders bei personenbezogenen Auswertungen und KI-gestützten Systemen ist ein verantwortungsvoller Umgang mit den Daten entscheidend.
Der Nutzen von Learning Analytics liegt deshalb nicht in der Menge der verfügbaren Daten, sondern darin, aus relevanten Informationen sinnvolle Verbesserungen für Lernende und Weiterbildung abzuleiten.
Fazit
Learning Analytics schafft die Grundlage für datenbasierte Weiterbildung, indem Lerndaten in konkrete Erkenntnisse für bessere und gezieltere Lernangebote übersetzt werden.
Learning Analytics ermöglicht Unternehmen, digitale Weiterbildung nicht nur bereitzustellen, sondern anhand konkreter Daten kontinuierlich weiterzuentwickeln. Lerndaten können zeigen, wo Lernangebote funktionieren, wo Schwierigkeiten entstehen und welche Mitarbeiter zusätzliche Unterstützung benötigen.
In Verbindung mit adaptiven Lernsystemen und KI entstehen außerdem neue Möglichkeiten für personalisierte Lernangebote. Entscheidend bleibt jedoch, Daten gezielt und verantwortungsvoll einzusetzen: Nicht möglichst viele Daten machen Weiterbildung besser, sondern die richtigen Erkenntnisse und die daraus abgeleiteten Maßnahmen.
Häufige Fragen und Antworten
Was bedeutet Learning Analytics?
Learning Analytics bezeichnet die Erfassung und Auswertung von Daten, die während digitaler Lernprozesse entstehen. Dazu gehören beispielsweise Lernfortschritt, Prüfungsergebnisse, Bearbeitungszeiten, Abbruchpunkte und die Nutzung verschiedener Lernangebote.
Welche Vorteile bietet Learning Analytics für Unternehmen?
Unternehmen können mithilfe von Learning Analytics erkennen, wie Mitarbeiter Lernangebote nutzen, wo Schwierigkeiten auftreten und welche Inhalte optimiert werden sollten. Dadurch lässt sich digitale Weiterbildung gezielter weiterentwickeln.
Wie unterstützt Learning Analytics personalisiertes Lernen?
Lerndaten können unterschiedliche Wissensstände, Lernbedarfe und Unterstützungsbedarfe sichtbar machen. Auf dieser Grundlage lassen sich beispielsweise unterschiedliche Lernpfade oder gezieltere Lernangebote bereitstellen.
Welche Rolle spielt KI bei Learning Analytics?
KI kann dabei helfen, Lerndaten auszuwerten und Lernangebote stärker an den individuellen Bedarf anzupassen. In Verbindung mit adaptiven Lernsystemen können beispielsweise Inhalte oder Lernwege dynamischer auf unterschiedliche Lernbedarfe reagieren.
