Nach dem berühmten kanadischen Lerntheoretiker George Siemens versteht man unter „Learning Analytics“ das Messen, Sammeln, Analysieren und Auswerten von Lerndaten. In Folge dessen gilt es diese zu optimieren1. Jedoch ist das Sammeln von Daten keineswegs ein neuer Gedanke. Der Unterschied zu herkömmlichen Analysen liegt in der Genauigkeit. Denn zu den strukturierten Daten (IP-Adresse und Benutzername) kommen auch unstrukturierte hinzu2. Was ist mit unstrukturierten Daten gemeint? Beispielsweise kann es sich dabei um Aktivitätszeit auf der E-Learning Plattform oder Texte aus Diskussionsforen handeln. Ziel der Learning Analytics ist, die gesamte Datenmenge zu interpretieren.
Wie bereits gesagt sind moderne Learning Analytics um einiges präziser als herkömmliche Trainingsauswertungsstatistiken. Es wird ein vollständiges Bild des Lernenden und seinen vergangenen Erfolgen gezeichnet. Dazu kommt außerdem noch eine wahrscheinlichkeitsbasierte Prognose für den fortlaufenden Lernerfolg.
Diese Datenquelle kann den unternehmerischen Wert Ihrer L&D Abteilung enorm steigern. Denn Messbarkeit von Erfolg spielt auch im E-Learning eine entscheidende Rolle und sollte keineswegs vernachlässigt werden. Ob klassische Kennzahlen wie ROI (return on investment = prozentuales Verhältnis zwischen investiertem Kapital und dem Gewinn) oder die persönlichen Erfolge eines einzelnen Lernenden – jegliche Daten sind hier von Bedeutung. Wenn Sie weitere Tipps zu dem Thema brauchen, sollten Sie definitiv diesen vergangenen Artikel auf unserem Blog lesen, in dem Sie fünf Tipps zur Werterhöhung von L&D erfahren.
Insgesamt sollten Learning Analytics dabei helfen Fragen, wie „Was sind die langfristigen positiven Faktoren des Trainings?“ oder „Inwiefern hilft das Training, das Unternehmensziel zu erreichen?“, zu beantworten. Diese von Managern häufig gestellten Fragen können durch Datenanalyse und Interpretation mit modernen Learning Analytics künftig leichter beantwortet werden.
Wenn Sie herausfinden möchten, wie erfolgreich Ihre E-Learning Plattform wirklich ist, sollten Sie das Engagement der Lernenden und deren Verhalten während des Trainings genauer unter die Lupe nehmen. Achten Sie auf Indikatoren, wie zum Beispiel:
• Beginnt der Teilnehmer mit dem Online Training unmittelbar nach dem Anmelden?
• Wird das Material von Anfang bis Ende (in einem Stück) durch bearbeitet?
• Welche Gruppe Lernender ist am meisten involviert?
• Welche und wie viele Teilnehmer nutzen zusätzliche, freiwillige Lernmaterialien?
Mithilfe dieser Daten können die Lernenden in verschiedene Kategorien eingeteilt werden, auf die dann individuell eingegangen werden kann:
1. Erfolgspotential
Wenn Ihre E-Learning Teilnehmer konsequent und ohne größere Pausen das Kurs-Material durcharbeiten, haben sie oft hohe Ambitionen, weshalb ein Trainingserfolg wahrscheinlich ist.
Diese Art von Lernenden sollten Sie frühzeitig identifizieren und motivieren, indem Sie ihnen z.B. positives Feedback zum Lernerfolg geben.
2. Unterstützung nötig
Erkennen können Sie diese Teilnehmerkategorie beispielsweise dadurch, dass sie an einer gewissen Stelle im Online-Kurs nicht mehr wirklich vorankommen, wichtige Teile überspringen oder sich in unregelmäßigen Abständen ein- und ausloggen. Hier sind die Lernenden auf Hilfe Ihrerseits angewiesen. Liegt es eventuell an technischen Problemen oder gibt es inhaltliche Fehler, die es aufzudecken gilt? Egal, ob es am Teilnehmer selbst oder anderen, externen Gründen liegt, dass (noch) keine Lernerfolge erzielt wurden, Sie als E-Learning Experte sollten diese Probleme mithilfe von Learning Analytics finden und so weit wie möglich beseitigen.
Das Potential von Learning Analytics ist enorm. Trotzdem sollte man auch über die Schattenseiten der riesigen Datensammlung und Analyse sprechen. Die Einhaltung des Datenschutzes kann bei einer solch großen Menge an Informationen schwierig werden. Um dieses Problem zu vermeiden, muss der Umgang mit personenbezogenen Daten von Anfang an geklärt werden.
Zusammenfassend können Sie durch moderne Learning Analytics Ihre Teilnehmer dabei unterstützen, auf den richtigen Weg zum zukünftigen Lernerfolg zu kommen. Außerdem wird die Messbarkeit des Lernerfolges der Abteilung gesteigert. Was sagen Sie zu den Kritikpunkten von Learning Analytics? Ist Datenschutz für Sie wichtig, oder nicht? Lassen Sie uns dazu gerne einen Kommentar da.
Dr. Moritz Schulz,
Geschäftsführer
