Vorteile für Lernende und HR-Manager

Der Einsatz von Learning Analytics eröffnet eine Vielzahl von Vorteilen. Auf der Ebene der Lernenden lassen sich Lernfortschritte objektiv nachvollziehen, Stärken und Schwächen identifizieren und Lernwege personalisieren. Dies steigert die Motivation, da Lernende ihren Fortschritt sehen und direktes Feedback erhalten. Ein praktisches Beispiel: Ein Dashboard zeigt nicht nur abgeschlossene Lektionen, sondern auch individuelle Verbesserungen bei Aussprache, Grammatik oder Wortschatz. Gamifizierte Elemente wie Fortschrittsbalken oder virtuelle Auszeichnungen motivieren zusätzlich.

Aus HR-Perspektive liefern Lerndaten wertvolle Kennzahlen, die den Erfolg von Trainingsprogrammen messbar machen. Typische KPIs sind zum Beispiel:

• Teilnahmequote: Anteil der registrierten Lernenden, die regelmäßig aktiv sind. Zielwerte liegen oft zwischen 70–80 %.
• Lernfortschrittsrate: Prozentsatz der Lernenden, die innerhalb eines festgelegten Zeitraums eine neue Niveaustufe erreichen.
• Zeit pro Kompetenz: Durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um eine definierte Sprachkompetenz (z. B. GER-Niveau B1) zu erlangen.
• Kosten pro Lernerfolg: Verhältnis zwischen Gesamtbudget und Anzahl der erfolgreich erreichten Lernziele.
• Nutzungsintensität pro Kursmodul: Gibt Aufschluss darüber, welche Inhalte besonders relevant sind und welche überarbeitet werden sollten.

Diese Kennzahlen ermöglichen eine präzisere Bestimmung des Return on Investment (ROI) von Trainings. So wird sichtbar, welche Kursformate besonders wirksam sind und ob die gesetzten Lernziele erreicht werden. HR-Manager können dadurch Weiterbildungsbudgets gezielt steuern und optimieren.

Ein weiterer Vorteil liegt in der Möglichkeit, Lernprozesse kontinuierlich zu verbessern. Learning Analytics deckt auf, an welchen Stellen Lernende typischerweise ins Stocken geraten oder die Nutzung abbrechen. Wenn etwa 40% der Teilnehmenden ein bestimmtes Modul nicht abschließen, kann dies auf zu hohe Komplexität oder fehlende Interaktivität hindeuten. Solche Erkenntnisse fließen in die Kursgestaltung ein, um den Lernerfolg langfristig zu steigern.

Blended Learning als Erfolgsfaktor

Besonders wirkungsvoll ist Learning Analytics in einem Blended-Learning-Ansatz, der Selbstlernphasen mit Präsenz- oder Live-Online-Unterricht kombiniert – zum Beispiel im Sprachtraining. Lehrkräfte erhalten über die Auswertung der Selbstlernphasen wertvolle Informationen, welche Themen bereits gut verstanden wurden und wo Schwierigkeiten bestehen. Dadurch kann der Unterricht gezielt an individuelle Stärken und Schwächen angepasst werden. Statt Zeit für die Wiederholung allgemein bekannter Inhalte zu nutzen, kann der Fokus auf Problembereiche wie bestimmte Grammatikthemen, Aussprachefehler oder fehlenden Wortschatz gelegt werden. So entsteht ein lernzentrierter Unterricht, der Ressourcen schont und die Wirksamkeit der Trainings deutlich erhöht.

Tipps für die Umsetzung

Die Implementierung von Learning Analytics erfordert einen sorgfältigen Umgang mit sensiblen Daten, im Einklang mit den jeweils geltenden Datenschutzrichtlinien. Transparenz über Datenerhebung und -nutzung ist entscheidend, um Vertrauen zu schaffen. Empfehlenswert ist die Anonymisierung oder Pseudonymisierung von Auswertungen, sodass individuelle Privatsphäre geschützt bleibt, während gleichzeitig aussagekräftige Trends erkennbar sind.

Für eine nachhaltige Wirkung sollte Learning Analytics nicht als isoliertes Projekt betrachtet werden, sondern Teil einer ganzheitlichen Learning- & Development-Strategie sein. Die Integration in bestehende Learning-Management-Systeme (LMS) sorgt für nahtlose Workflows. Idealerweise werden Lerndaten nicht nur für die Nachverfolgung, sondern auch für die aktive Steuerung der Lernpfade genutzt. Adaptive Lernsysteme können so Inhalte vorschlagen, die exakt zum aktuellen Kenntnisstand passen.

Ein weiterer Erfolgsfaktor ist die Schulung der beteiligten Akteure. HR-Teams und L&D-Verantwortliche benötigen Kompetenzen in der Interpretation von Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Lehrkräfte profitieren von leicht verständlichen Reports, die konkrete Hinweise für ihre Unterrichtsgestaltung geben. Führungskräfte wiederum können anhand einfacher Dashboards erkennen, wie sich die Lernfortschritte der Teams entwickeln.

Fazit

Learning Analytics ist ein mächtiges Instrument, um Trainingsprojekte wie zum Beispiel Sprachkurse im Unternehmen wirkungsvoller, effizienter und individueller zu gestalten. Richtig eingesetzt, steigert es die Motivation der Lernenden, optimiert den Ressourceneinsatz und liefert klare Kennzahlen zum Lernerfolg. In einem Blended-Learning-Setting sorgt es zusätzlich dafür, dass die Unterrichtszeit maximal effektiv genutzt wird. Mit einer klaren Zielsetzung, einem sensiblen Umgang mit Daten und einer Integration in die Gesamtstrategie wird Learning Analytics zu einem wirkungsvollen Hebel für den Aufbau internationaler Handlungskompetenz im Unternehmen.