Wie erfolgreich ist dein E-Learning wirklich? Learning Analytics helfen Unternehmen dabei, Lernaktivitäten und Lernfortschritte anhand von Daten zu bewerten. Entscheidend ist allerdings, die richtigen Kennzahlen zu betrachten und daraus sinnvolle Maßnahmen abzuleiten.
Lernplattformen liefern verschiedene Daten darüber, wie Teilnehmer mit digitalen Lernangeboten umgehen. Richtig ausgewertet zeigen sie beispielsweise, ob Kurse tatsächlich genutzt und abgeschlossen werden, an welchen Stellen Teilnehmer Schwierigkeiten haben und welche Inhalte optimiert werden sollten.
Dabei gilt: Eine einzelne Kennzahl sagt selten genug aus. Erst mehrere Datenpunkte und die Verbindung mit den jeweiligen Lernzielen ergeben ein aussagekräftiges Bild.
Warum sind Learning Analytics für E-Learning wichtig?
Learning Analytics unterstützen L&D-Teams dabei, digitale Weiterbildung nicht nur nach Bauchgefühl zu bewerten. Drei Einsatzbereiche sind besonders wichtig:
1. Lernangebote gezielt verbessern
Nutzungsdaten können zeigen, an welchen Stellen Teilnehmer einen Kurs abbrechen, welche Inhalte häufig bearbeitet werden oder wo Schwierigkeiten auftreten. Daraus lassen sich konkrete Ansatzpunkte für die Optimierung ableiten.
2. Lernverhalten besser verstehen
Wie regelmäßig nutzen Teilnehmer das Lernangebot? Welche Kurse werden abgeschlossen? Wie erfolgreich werden Wissenschecks bearbeitet? Solche Daten helfen dabei, Muster im Lernverhalten zu erkennen.
3. Weiterbildung langfristig steuern
Wer Lernkennzahlen regelmäßig beobachtet, kann Veränderungen über längere Zeiträume erkennen und unterschiedliche Lernangebote miteinander vergleichen. Learning Analytics schaffen damit eine bessere Datengrundlage für Entscheidungen in der digitalen Weiterbildung.
Du siehst: Es gibt gute Gründe, weshalb du deine Online-Kurs-Daten genauer unter die Lupe nehmen solltest. Doch welche Daten spielen bei der Analyse eine Rolle und was bedeuten diese für deine Lerninhalte? Um diese Frage zu beantworten, haben wir für dich einen Fragenkatalog zusammengestellt, der dir hilft, deine Daten jetzt noch einfacher zu analysieren.
Welche E-Learning-Kennzahlen solltest du analysieren?
Welche Kennzahlen relevant sind, hängt immer vom Ziel des jeweiligen Lernangebots ab. Für einen ersten Überblick lassen sich die Daten in drei Bereiche einteilen: Nutzung, Interaktion und Lernerfolg.
Nutzung und Teilnahme
Wie viele Teilnehmer starten den Kurs?
Die Aktivierungsquote zeigt, ob das Lernangebot die vorgesehene Zielgruppe tatsächlich erreicht.Wie viele Teilnehmer schließen den Kurs ab?
Die Abschlussquote gehört zu den wichtigsten grundlegenden Kennzahlen. Niedrige Werte können auf fehlende Relevanz, Zeitprobleme, technische Hürden oder ungeeignete Kursstrukturen hinweisen.Wie lange benötigen Teilnehmer für den Kurs?
Auffällig lange Bearbeitungszeiten können ein Hinweis darauf sein, dass Inhalte zu umfangreich, schwierig oder unklar aufgebaut sind.
Interaktion mit den Lerninhalten
Welche Inhalte werden tatsächlich genutzt?
Nutzungsdaten können zeigen, welche Lerninhalte häufig aufgerufen werden und welche kaum Beachtung finden.Wo brechen Teilnehmer ab?
Wiederkehrende Abbruchstellen sind besonders interessant. Sie können auf zu lange Einheiten, Verständnisprobleme oder fehlende Relevanz hinweisen.Wie werden interaktive Elemente genutzt?
Quizfragen, Aufgaben oder andere Interaktionen liefern zusätzliche Hinweise darauf, wie intensiv sich Teilnehmer mit den Lerninhalten beschäftigen.
Lernerfolg
Wie erfolgreich sind Wissenschecks und Prüfungen?
Ergebnisse aus Quizfragen oder Prüfungen zeigen, welche Inhalte verstanden wurden und bei welchen Themen Wissenslücken bestehen.Welche Fragen werden besonders häufig falsch beantwortet?
Wiederkehrende Fehler können darauf hinweisen, dass Inhalte unklar vermittelt wurden oder zusätzliche Erklärungen notwendig sind.Verbessern sich die Ergebnisse im Lernverlauf?
Werden Lernstände zu verschiedenen Zeitpunkten erhoben, lässt sich erkennen, ob Teilnehmer Wissen aufgebaut oder gefestigt haben.
Von Lernkennzahlen zu konkreten Maßnahmen
Learning Analytics entfalten ihren Nutzen erst, wenn aus den Daten konkrete Entscheidungen entstehen. Eine niedrige Abschlussquote bedeutet beispielsweise nicht automatisch, dass ein Kurs schlecht ist. Zunächst muss geklärt werden, warum Teilnehmer nicht abschließen.
Dasselbe gilt für Prüfungsergebnisse oder Bearbeitungszeiten: Kennzahlen liefern Hinweise, aber noch keine fertige Erklärung. Deshalb sollten quantitative Daten nach Möglichkeit mit qualitativen Informationen wie Feedback oder Umfragen kombiniert werden.
Wichtig ist außerdem der Bezug zum Lernziel. Ein erfolgreich abgeschlossener Kurs zeigt zunächst nur, dass Teilnehmer den Kurs beendet haben. Ob sie das Gelernte anschließend im Arbeitsalltag anwenden, lässt sich daraus allein nicht ableiten.
Fazit
Learning Analytics machen digitale Weiterbildung messbarer, wenn Unternehmen relevante Lernkennzahlen mit den konkreten Lernzielen verbinden und aus den Ergebnissen Maßnahmen ableiten.
Kennzahlen wie Aktivierungsquote, Abschlussquote, Bearbeitungszeit oder Ergebnisse aus Wissenschecks liefern wertvolle Hinweise darauf, wie Lernangebote genutzt werden und wo Optimierungspotenzial besteht.
Dabei sollten einzelne Zahlen nie isoliert betrachtet werden. Erst im Zusammenhang mit Lernzielen, weiteren Kennzahlen und qualitativem Feedback entsteht ein aussagekräftiges Bild über den Erfolg eines E-Learnings.
Häufige Fragen und Antworten
Was sind Learning Analytics?
Learning Analytics bezeichnet die systematische Erfassung und Auswertung von Daten rund um Lernaktivitäten und Lernfortschritte. Unternehmen können damit erkennen, wie digitale Lernangebote genutzt werden und wo Optimierungspotenzial besteht.
Welche E-Learning-Kennzahlen sind besonders wichtig?
Zu den grundlegenden Kennzahlen gehören Aktivierungsquote, Abschlussquote, Bearbeitungszeit, Abbruchstellen sowie Ergebnisse aus Quizfragen, Wissenschecks oder Prüfungen. Welche Kennzahlen relevant sind, hängt vom jeweiligen Lernziel ab.
Was sagt die Abschlussquote eines E-Learnings aus?
Die Abschlussquote zeigt, welcher Anteil der Teilnehmer einen begonnenen Kurs beendet. Eine niedrige Quote kann auf verschiedene Probleme hinweisen, etwa fehlende Relevanz, zeitliche Hürden oder eine ungeeignete Kursstruktur. Die Ursache lässt sich aus der Kennzahl allein jedoch nicht ableiten.
Können Learning Analytics den Lernerfolg messen?
Learning Analytics können wichtige Hinweise auf Lernfortschritte liefern, beispielsweise durch Ergebnisse aus Wissenschecks oder Prüfungen. Ob Teilnehmer das Gelernte tatsächlich im Arbeitsalltag anwenden, lässt sich mit reinen Nutzungsdaten jedoch nur begrenzt beurteilen.
