Einführung in Learning Analytics

Das größte Missverständnis über Learning Analytics ist nicht die
Technik. Es ist die Annahme, dass Datensammeln allein reicht.
Falsch. Ohne den Schritt zur praktischen Anwendung, ohne
Evaluation, bleiben Sie mit Tabellen voller Zahlen zurück, die
keinem Studenten weiterhelfen. Heute schauen wir genau hier hin:
Wie Sie Lern-Daten nutzen, um zu handeln – und nicht nur zu
analysieren. Denn die eigentliche Kraft von Learning Analytics
beginnt erst nach der Sammlung.


Warum Daten allein wertlos sind


Warum sammeln über 80 Prozent der Bildungseinrichtungen Daten,
nutzen aber nur rund 20 Prozent davon tatsächlich zur
Verbesserung des Lernens? Die Zahl klingt fast absurd, aber sie
spiegelt die Realität wider. Institutionen investieren viel Geld,
Zeit und Infrastruktur in die Erfassung von Datenpunkten, doch am
Ende bleibt das meiste davon ungenutzt in Datenbanken liegen.
Genau hier entsteht das Paradoxon: Wir sind datenreich, aber
handlungsarm. Das Grundproblem beginnt oft schon in der Haltung
gegenüber Zahlen. Viele Entscheider sehen Daten nicht als
Werkzeug, sondern als Ziel. Man ist stolz darauf, Systeme mit
detaillierten Protokollen zu haben, mit Exportfunktionen und
komplexen Tabellen voller Kennzahlen. Aber das bloße Anhäufen von
Informationen macht den Lernprozess nicht besser. Daten sind
Mittel, keine Trophäe, die man präsentieren kann. Wenn sie nur
gesammelt, aber nicht interpretiert werden, füllen sie zwar
Speicherplätze, schaffen aber keinen erkennbaren Mehrwert.
Stellen Sie sich ein Learning Management System vor, das
akribisch Klicks dokumentiert, Login-Zeiten speichert und jede
abgegebene Abgabe verfolgt. Innerhalb weniger Monate sammeln sich
Gigabytes an Rohdaten, die niemand je ansieht. Administratoren
exportieren vielleicht einen Report am Ende des Quartals, sehen
Spalten mit Hunderten Zeilen, und das war’s. Kein Muster wird
erkannt, keine Maßnahme eingeleitet, kein Kurs angepasst. Genau
hier zeigt sich die Sackgasse: Daten ohne Auswertung sind
wertlos. In der Forschung und im Praxiseinsatz taucht deshalb
immer wieder der Ausdruck „Data Rich, Insight Poor“ auf. Das
fasst das Problem präzise zusammen. Wir ertrinken in Zahlen, aber
die entscheidenden Einsichten fehlen. Die Analogie ist simpel:
Ein Thermometer misst Temperatur, aber wenn niemand daraus
ableitet, ob geheizt oder gelüftet werden sollte, bleibt es ein
Stück Plastik ohne Nutzen. Genau dasselbe passiert mit Learning
Analytics, wenn wir nur messen, ohne Handlungen folgen zu lassen.
Besonders in Zeiten, in denen jedes Tool vermeintlich
Analysefunktionen bietet, steigt die Gefahr, sich in
oberflächlichen Kennzahlen zu verlieren. Klickzahlen sehen
beeindruckend aus. Kurven über durchschnittliche Login-Dauer
können hübsch wirken. Doch welche konkrete Entscheidung leitet
eine Lehrkraft daraus ab? Hier erkauft man sich nur die Illusion
von Kontrolle, während die eigentliche Handlungsebene ausbleibt.
Ein weiteres Muster ist, dass Tabellen mit Daten oft als „Beweis“
dienen, aber nicht als Ausgangspunkt für eine Verbesserung. Ein
Rektor präsentiert stolz die Datentiefe des neuen Systems in
Sitzungen, aber es bleibt bei der Symbolik. Im Unterricht merken
Lehrkräfte davon nichts, und Studierende haben keine spürbare
Verbesserung im Lernprozess. Die Distanz zwischen Datensammlung
und realer Unterrichtsgestaltung ist eine Lücke, die Systeme
allein nicht schließen. Ein konkretes Beispiel: In einem
Unternehmen wurden alle Trainings auf ein neues LMS verlagert. Es
gab Berichte über Teilnahmen, Abbruchquoten und durchschnittliche
Quiz-Zeiten. Nach einem Jahr stellte sich heraus, dass zwar
Unmengen an Informationen vorlagen, aber keine Anpassung des
Curriculums vorgenommen wurde. Führungskräfte wussten zwar, wie
viele Teilnehmende sich eingeloggt hatten, aber nicht, warum
bestimmte Kurse nie abgeschlossen wurden oder welche Inhalte
besonders schwierig waren. Der vermeintliche Fortschritt der
Digitalisierung blieb ein Papiertiger. Genau das ist der Kern des
Problems: Wir verwechseln Aktivität mit Wirkung. Datensammlung
selbst wirkt produktiv – Speicherkapazitäten füllen sich, Reports
werden generiert, Dashboards blinken. Aber dieser Aktivismus
übersetzt sich nicht automatisch in bessere Lernergebnisse. Er
ist eher eine Vorstufe, eine notwendige Bedingung, aber kein
Erfolgsrezept. Solange die Interpretation fehlt, bleiben wir auf
halbem Weg stehen. Interessant ist auch, wie unterschiedlich
Stakeholder mit denselben Tabellen umgehen. Administrierende
betrachten meist nur aggregierte Durchschnittswerte, während
Lehrkräfte eher an Einzelverläufen interessiert wären.
Studierende sehen wiederum überhaupt nichts davon, obwohl genau
ihr Verhalten eigentlich Mittelpunkt der Analyse sein sollte.
Dieser Bruch macht deutlich: Daten sprechen nicht für sich
selbst. Sie brauchen Übersetzung und Zielrichtung. Dazu kommt
noch ein kultureller Faktor. In vielen Organisationen wird „mehr
Daten sammeln“ als Fortschritt gesehen, auch wenn niemand
erklären kann, wie aus den zusätzlichen Informationen dann
tatsächlich Maßnahmen entstehen sollen. Das erzeugt eine gewisse
Schieflage: Wer eine neue Tracking-Funktion einführt, gilt als
innovativ, aber wer konsequent fragt, wie daraus bessere
Lernunterstützung entsteht, wirkt mühsam oder „detailverliebt“.
So überlebt die Illusion, dass Sammeln an sich schon ein Erfolg
sei. Stellen Sie sich das Ganze wie ein Fitness-Tracker am
Handgelenk vor. Er zählt Schritte, Puls, Kalorien und
Schlafzyklen. Doch wenn Sie diese Werte nur betrachten und sich
vielleicht über einen hübschen Wochenvergleich freuen, verändert
sich Ihre Gesundheit kein bisschen. Erst wenn Sie merken, dass
Sie im Schnitt zu wenig Tiefschlaf haben und deshalb die
Abendroutine ändern, hat der Tracker einen Sinn. Genauso verhält
es sich mit Learning Analytics: Die Zahl selbst ist
nebensächlich, entscheidend ist die Ableitung. Wir können den
Punkt noch klarer machen. Nehmen wir an, ein Kurs zeigt eine
Abschlussquote von 65 Prozent. Das klingt nach einer konkreten
Zahl. Aber ohne Kontext ist sie wertlos. Geht es um ein besonders
schweres Thema, in dem 65 Prozent sogar überdurchschnittlich gut
sind? Oder liegt ein strukturelles Problem vor, das eigentlich
leicht behoben werden könnte? Erst wenn die Zahl eingeordnet und
die Ursache untersucht wird, entfaltet sie Bedeutung. Darum ist
klar: Die größte Schwachstelle liegt nicht im Mangel an Daten,
sondern im Fehlen der Evaluation. Wir müssen die Zahlen mit
Hypothesen verknüpfen, prüfen, welche Signale tatsächlich auf
Probleme verweisen, und daraus konkrete Maßnahmen ableiten.
Evaluation bedeutet nicht nur Auswertung, sondern auch
Rückkopplung in den Prozess – der eigentlich entscheidende Teil.
Am Ende bleibt eine einfache Erkenntnis. Datensammlung ist
niemals das Ziel, sondern lediglich der Einstieg. Sammlung
bedeutet Schritt eins, aber nicht den Höhepunkt. Erst die
Interpretation, die Verbindung zur Praxis und die Umsetzung
schaffen echten Lernfortschritt. Erfolgreiche Analytics-Projekte
zeigen genau das: Sie setzen Daten wie Werkzeuge ein, die
konkrete Handlungen ermöglichen – nicht wie Trophäen, die im
Regal verstauben. Die Erfahrung zeigt, dass dieser Schritt vielen
schwerfällt, weil er Verantwortung erzeugt. Wer Daten
interpretiert, muss auch handeln. Ein Lehrer, der erkennt, dass
ein Drittel seiner Klasse bei einem Thema abbricht, muss
reagieren – sei es mit Zusatzmaterial, Gruppendiskussionen oder
veränderten Methoden. Unbequeme Daten sind eine Aufforderung,
nicht nur eine Statistik. Aber genau darin liegt die eigentliche
Stärke von Learning Analytics, wenn es ernst genommen wird. Die
Mini-Payoff hier ist eindeutig: Daten ohne Handlung sind
Dekoration. Daten mit Interpretation sind ein Werkzeug. Sie
eröffnen die Möglichkeit, Lernprozesse Schritt für Schritt zu
verbessern, Lernende gezielt zu unterstützen und den Unterricht
an kniffligen Stellen wirkungsvoller zu machen. Mit anderen
Worten: Erst die gezielte Auswertung macht aus rohen Zahlen einen
echten Vorteil. Die entscheidende Frage lautet jetzt: Wie
erkennen wir, welche Daten überhaupt das Potenzial für solche
Verbesserungen haben und welche nur Lärm erzeugen? Denn nicht
jedes Dashboard-Symbol ist gleich wertvoll. Genau darauf schauen
wir im nächsten Schritt. Die Kunst, 'gute' Daten zu erkennen


Nicht alle Daten sind gleich wertvoll – und genau hier beginnt
die eigentliche Kunst von Learning Analytics. In fast jedem
modernen Learning Management System werden Unmengen an Zahlen
gesammelt: wer sich eingeloggt hat, wie oft auf eine Seite
geklickt wurde, wie lange ein Modul geöffnet war. Doch die
zentrale Frage ist nicht, wie groß die Datenbank ist, sondern:
Welche dieser Daten sagen wirklich etwas über den Lernerfolg aus?
Und welche sind nur Zahlenrauschen, das uns beschäftigt hält,
aber keine Handlung erzeugt? Wenn wir ehrlich sind, neigen viele
Administratoren dazu, genau diese oberflächlichen Werte als Beleg
für Fortschritt zu nutzen. Ein Diagramm mit steigenden
Anmeldungen wirkt beeindruckend, eine Statistik zu
durchschnittlichen Sitzungszeiten sieht aus wie ein Erfolg. Aber
was verrät sie wirklich? Nur weil jemand ein Modul zwei Stunden
geöffnet hat, bedeutet das nicht, dass er inhaltlich verstanden
hat, worum es ging. Vielleicht war nur der Tab offen, während
nebenbei E-Mails beantwortet wurden. Hier zeigt sich die Illusion
von Information: Die Zahl existiert, aber ihre Bedeutung ist
zweifelhaft. Vanity Metrics nennt man diese Art von Kennzahlen,
die auf den ersten Blick schick aussehen, aber keinerlei
Handlungswert besitzen. Sie schmücken Reports, aber keine
Lehrkraft kann daraus eine konkrete Intervention ableiten. Genau
das unterscheidet sie von guten Daten. Und hier wird es spannend:
Der Unterschied liegt nicht im Sammeln, sondern im Einordnen.
Nehmen wir ein Beispiel, das fast überall auftaucht: Die
gemessene Zeit pro Modul. Zwei Studierende durchlaufen denselben
Kurs. Person A klickt sich in 30 Minuten durch, Person B benötigt
zwei Stunden. Wenn wir nur die nackten Zahlen betrachten, wirkt
es so, als ob B engagierter war. Doch die Tests am Ende zeigen,
dass A fast alle Inhalte verstanden hat, während B große
Schwierigkeiten hatte. In diesem Fall decken die Daten nur
Aktivität ab, aber nicht den Lernerfolg. Ohne Verbindung zum
eigentlichen Lernziel erzeugt die Metrik eine falsche Annahme.
Darum braucht es eine klare Trennung zwischen Signal und
Rauschen. Gute Daten sind nicht automatisch die, die am
leichtesten erfassbar sind. Gute Daten sind die, die im direkten
Zusammenhang mit Ergebnissen stehen. Wiederholungsraten,
Fehlversuche, Abbruchpunkte oder auch die Reihenfolge, in der
Inhalte übersprungen werden – das sind Indikatoren, die näher an
den tatsächlichen Schwierigkeiten liegen. Sie zeigen, wo Menschen
hängenbleiben, und erlauben klare Rückschlüsse: Hier passt
wahrscheinlich die Methode nicht, oder dieser Themenblock ist
strukturell zu komplex. Die Situation gleicht dem Umgang mit
Dashboards in der Unternehmenswelt. Power BI etwa kann alles
visualisieren, was sich messen lässt. Aber nicht jede KPI, die
bunt dargestellt ist, führt automatisch zu einer besseren
Entscheidung. Wenn ein Dashboard aus 15 Diagrammen besteht,
klingt das nach Tiefe. Praktisch nutzen am Ende aber nur zwei
oder drei der Werte, weil nur sie eine Verbindung zu den Zielen
haben. Die Kunst ist deshalb nicht, so viel wie möglich zu
messen, sondern konsequent zu prüfen: Welche Zahlen bringen mich
zu einer Handlung? Forschungsergebnisse stützen diese Sicht.
Kontextreiche Daten – also solche, die den Lernprozess konkret
beschreiben – sind deutlich relevanter als bloße
Aktivitätsaufzeichnungen. Wenn man etwa erkennt, dass in einem
Kurs 40 Prozent der Teilnehmer bei einer bestimmten Aufgabe
scheitern, liefert das einen Ansatzpunkt für eine gezielte
Änderung. Wird im Gegenzug nur gemessen, dass alle Kurse im
Schnitt 25 Minuten geöffnet waren, bleibt die Aussage
oberflächlich. Hinzu kommt die zeitliche Dimension. Gute Daten
helfen nicht nur im Rückblick auf abgeschlossene Lernphasen. Wenn
sie in Echtzeit zur Verfügung stehen, können Teams sofort
handeln. Ein Tutor kann zum Beispiel sofort eine Nachricht an
Lernende schicken, wenn er sieht, dass viele gleichzeitig in
einer Quizaufgabe festhängen. Das ist ein Unterschied wie Tag und
Nacht: Statt Fehler im Nachhinein zu analysieren, können Probleme
während des Prozesses adressiert werden. So verwandeln Daten
einen passiven Beobachtungsmodus in aktives Eingreifen. Ein
praktisches Beispiel macht es noch klarer: In einem Unternehmen
fiel auf, dass viele Teilnehmende bei einem Pflichtkurs zum
Datenschutz nach wenigen Minuten ausstiegen. Erst durch die
Analyse der Exit-Punkte stellte sich heraus, dass die verwendeten
Videos extrem lang und detailverliebt waren. Die reine Zahl von
Logins hätte dieses Problem nie gezeigt. Erst die Kombination aus
Verweildauer, Abbruchmoment und Feedback-Kommentaren machte
sichtbar, dass die Aufbereitung das eigentliche Hindernis war.
Das bedeutet aber auch: Datensammlung muss bewusst gestaltet
sein. Nur weil eine Plattform alle Klicks speichert, sind die
Klicks noch kein echtes Signal. Wer gute Daten will, muss sich
vorab überlegen, welche Fragestellung sie beantworten sollen.
Wird Lernmotivation erfasst? Geht es um inhaltliches Verständnis?
Oder will man wissen, wo technische Hürden im System liegen? Erst
aus dieser Klarheit entsteht die Fähigkeit, Daten richtig
einzuordnen. Es reicht nicht, Zahlen einfach zu speichern. Gute
Daten sind interpretierbar und handlungsnah. Wenn Sie aus einem
Wert keine konkrete Konsequenz ableiten können, gehört er
wahrscheinlich in die Kategorie „Rauschen“. Genau deswegen
sollten nicht Lernende mit endlosen Reports überhäuft werden,
sondern nur mit Zahlen, die tatsächlich eine Bedeutung tragen. Um
das Bild greifbar zu machen: Denken wir noch einmal an den
Fitness-Tracker. Schritte zählen kann helfen, wenn Sie fitter
werden wollen. Aber wenn das eigentliche Problem Schlafmangel
ist, dann ist die Schrittzahl nur eine Nebelkerze. Erst wenn Sie
die nächtlichen Erholungsphasen messen und daraus Änderungen im
Alltag ableiten, entsteht eine Wirkung. Genau darin liegt die
Analogie. Nicht alles, was sich messen lässt, ist auch
messenswert. Die echte Stärke von Learning Analytics liegt also
weniger in der reinen Datenfülle, sondern in der gezielten
Auswahl. Daraus ergibt sich eine Art Leitlinie: Gute Daten sind
solche, die drei Eigenschaften haben. Erstens: Sie sind
handlungsorientiert – also nicht abstrakt, sondern direkt mit
einer möglichen Maßnahme verbunden. Zweitens: Sie sind messbar –
klar definiert, ohne Interpretationsspielraum. Drittens: Sie
stehen in direktem Bezug zum Lernerfolg. Alles andere ist
Beiwerk. Die Konsequenz daraus ist einfach, aber nicht trivial:
Wer Analytics ernsthaft einsetzen will, muss konsequent filtern.
Weniger ist hier tatsächlich mehr, nicht im Sinne von Verzicht,
sondern im Sinne von Klarheit. Denn nur mit Signal statt Rauschen
können Maßnahmen gezielt eingeführt werden, die Lernprozesse
wirklich verbessern. Und genau hier entsteht der Übergang zum
nächsten Problem. Denn selbst wenn wir die richtigen Daten
identifizieren, bleibt eine Herausforderung bestehen: Diese Werte
müssen auch korrekt gelesen werden. Leider passieren dabei drei
Fehler immer wieder, und sie ruinieren im schlimmsten Fall jedes
Projekt – egal wie gut die Grundlage ist.


Drei Fehler, die jedes Analytics-Projekt ruinieren


Die meisten gescheiterten Learning-Analytics-Projekte haben
erstaunlich ähnliche Muster. Wenn man mit Verantwortlichen
spricht, klingt es oft so, als wären die Ursachen komplex und
schwer greifbar. In Wirklichkeit sind es immer wieder dieselben
Fehler, die sich wiederholen. Und genau das macht das Thema so
spannend und gleichzeitig ernüchternd. Denn während viele
Unternehmen stolz davon reden, „datengetrieben“ zu arbeiten,
laufen sie in dieselben typischen Fallen, die längst bekannt
sind. Bevor wir tiefer einsteigen, kurz der Überblick: Drei
Fehler tauchen in praktisch jedem Projekt auf. Erstens, es werden
zu viele unstrukturierte Daten gesammelt. Zweitens, es fehlt die
klare Verbindung zwischen erhobenen Zahlen und konkreten
Maßnahmen. Und drittens, es gibt keine Iteration, also keine
kontinuierliche Anpassung, sondern man betrachtet Learning
Analytics als einmaligen Report. Jeder dieser Punkte klingt
simpel. Aber in der Praxis richten sie großen Schaden an, weil
sie Projekte blockieren, Ressourcen verschwenden und vor allem:
keinen Mehrwert fürs Lernen erzeugen. Fangen wir beim ersten an:
unstrukturierte Datenmengen. Viele Unternehmen machen den Fehler,
wirklich alles aufzuzeichnen, was ein System hergibt. Jeder
Klick, jede Sessiondauer, jede einzelne Navigation innerhalb des
Systems wird gespeichert. Am Ende liegt ein Berg an Daten vor,
der zwar beeindruckend aussieht, aber schlicht nicht nutzbar ist.
Stellen Sie sich eine Excel-Tabelle mit zehntausenden Zeilen vor,
die kein Mensch mehr sinnvoll lesen kann. Hier entsteht nicht
Transparenz, sondern eher Chaos. Genau in solchen Szenarien
spricht man intern oft davon, „den Wald vor lauter Bäumen nicht
mehr zu sehen“. Ein reales Beispiel dazu stammt aus einem
Corporate-Learning-Programm in einem Industrieunternehmen. Dort
wurden sämtliche Interaktionen im LMS protokolliert, bis hin zur
Frage, wie lange eine Videopause dauerte. Nach einem Jahr war
klar: Die Server liefen heiß, die Kosten für Speicherung
explodierten, und trotzdem wusste niemand besser, warum bestimmte
Inhalte nicht verstanden wurden. Das System war datenreich, aber
nicht smarter. Der Irrglaube dahinter lautet: Je mehr Daten,
desto genauer das Bild. Faktisch ist das Gegenteil der Fall – je
mehr Rohdaten, desto größer der Aufwand, Muster überhaupt zu
erkennen. Kommen wir zum zweiten Fehler: die fehlende Verbindung
von Daten zu Maßnahmen. Dies ist der Punkt, an dem selbst
strukturierte Informationen oft ihre Kraft verlieren. Nehmen wir
an, es gibt Zahlen darüber, dass nur die Hälfte der Teilnehmenden
ein Modul abschließt. Diese Information ist an sich interessant.
Aber wenn sie nicht mit Maßnahmen verknüpft wird – zum Beispiel
gezielte Auffangübungen, Zusatzcoachings oder auch eine
Überarbeitung des Materials – bleibt es eine nackte Statistik.
Unternehmen präsentieren dann stolz PowerPoint-Folien mit solchen
Zahlen in Strategiemeetings, doch im Alltag der Lernenden
verändert sich nichts. Eine häufige Situation sieht so aus: In
der ersten Projektphase steht man vor den Daten, erkennt, dass 30
Prozent der Mitarbeitenden ab einer bestimmten Stelle abbrechen.
Im Meeting nicken alle, weil das wie eine wertvolle Erkenntnis
klingt. Doch in den nächsten sechs Monaten läuft alles weiter wie
zuvor. Es gibt keine konkreten Lerninterventionen, keine
begleitenden Tutorien, nicht einmal ein angepasstes Zeitfenster
für die Aufgaben. Das Ergebnis: Die Statistik ist zwar bekannt,
aber völlig wirkungslos. Genau hier zeigen sich die
Schattenseiten von Analytics-Projekten, wenn sie mehr zur
Dekoration als zur Steuerung genutzt werden. Der dritte Fehler
ist subtiler, aber mindestens genauso gefährlich: Keine
Iteration. Viele Projekte behandeln Learning Analytics wie ein
Audit. Man erhebt Daten, schreibt einen Bericht, zeigt Ergebnisse
und denkt: „Damit ist es erledigt.“ Doch Lernprozesse sind
dynamisch. Es reicht nicht, einmal im Jahr eine Analyse zu
machen. Was heute noch ein Muster zeigt, kann in drei Monaten
völlig irrelevant sein. Wer nicht regelmäßig überprüft, verliert
die Aktualität der Daten – und noch schlimmer: man gewinnt einen
falschen Eindruck von Stabilität. Auch dazu ein Praxisbeispiel:
In einem globalen Unternehmen wurde die Abschlussquote eines
Pflichttrainings analysiert. Die erste Auswertung zeigte, dass
sie bei etwa 70 Prozent lag. Alle Beteiligten waren zufrieden und
nahmen an, das sei stabil. Ein Jahr später bemerkte man, dass die
Zahlen massiv gefallen waren. Das Problem entstand nicht über
Nacht. Es hatte sich langsam aufgebaut, aber niemand hatte
zwischendurch erneut hingeschaut. Das zeigt: Ohne
Iterationsschleifen verfehlt Learning Analytics seinen Sinn, weil
es den Anpassungsprozess ausklammert. Diese drei Fehler –
Datenmassen ohne Struktur, fehlende Maßnahmen, keine Wiederholung
– sind wie ein Kreislauf, der Projekte lähmt. Kaum ein
Unternehmen macht alle drei gleichzeitig perfekt. In vielen
Fällen stolpern sie über zwei davon, manchmal über alle. Und
genau deshalb haben so viele dieser Initiativen einen schlechten
Ruf. Denn was bleibt, ist ein Gefühl von Aufwand ohne Ertrag.
Interessant ist, dass Studienergebnisse aus der Praxis diese
Muster bestätigt haben. Viele Organisationen geben an, dass sie
„technisch alles richtig gemacht“ haben, aber keinen messbaren
Nutzen sehen. Übersetzt heißt das in den meisten Fällen: Sie sind
in eine der drei typischen Fallen getappt. Das belegt, dass es
nicht um technische Grenzen geht, sondern um strukturelle
Arbeitsweisen. Wenn wir es von einer anderen Seite betrachten,
ist es wie bei einer Fabrik, die zwar modernste Sensoren
installiert hat, aber keinen Prozess entwickelt, auf deren Werte
zu reagieren. Die Maschinen melden Temperaturen, Vibrationen und
Stromverbrauch. Aber wenn niemand diese Werte in konkrete
Wartungspläne umsetzt, brennen Motoren trotzdem durch.
Aufgezeichnete Daten ohne Konsequenz bleiben eben wertloses
Rauschen. Die gute Nachricht: Wer diese drei Fehler aktiv
vermeidet, steigert sofort die Handlungsfähigkeit. Schon allein
die Disziplin, sich auf wenige strukturierte Datenpunkte zu
fokussieren, sorgt dafür, dass die Berichte klarer und die
Diskussionen zielgerichteter sind. Wenn zusätzlich jede Kennzahl
mit einer möglichen Maßnahme verknüpft wird, entsteht eine echte
Handlungslogik. Und wenn schließlich Iteration als Grundprinzip
etabliert ist – also regelmäßig neue Analysen, Feedbackschleifen
und Anpassungen – verwandelt sich Analytics von einer
Tabellenübung in einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess. In
der Realität bedeutet das, dass Unternehmen plötzlich sehr
schnell reagieren können. Eine steigende Fehlerrate bei Tests
muss dann nicht als „Problem im nächsten Quartal“ erscheinen,
sondern kann innerhalb weniger Tage zu einer Anpassung im Kurs
führen. Genau diese Geschwindigkeit unterscheidet Datenprojekte,
die echten Nutzen schaffen, von denen, die in PowerPoint enden.
Am Ende reduziert sich also alles auf eine klare Einsicht:
Learning Analytics ist keine einmalige Kennzahlenübung, sondern
ein fortlaufender Kreislauf von Beobachten, Handeln und
Nachjustieren. Wer das verstanden hat, spart nicht nur
Speicherplatz und Ressourcen, sondern baut Strukturen auf, die
tatsächlich Lernerfolge absichern. Und damit kommen wir
automatisch zur nächsten Frage. Denn selbst das beste System
nützt wenig, wenn Lernende zu spät Unterstützung bekommen. Die
eigentliche Stärke von Analytics zeigt sich erst dann, wenn man
rechtzeitig erkennt, wer Gefahr läuft, den Anschluss zu verlieren
– bevor es zu spät ist.


Lernende identifizieren, bevor sie scheitern


Stellen Sie sich vor, Sie könnten schon Wochen vorher wissen,
welcher Student den Kurs abbrechen wird. Nicht als Bauchgefühl,
sondern als objektive Vorhersage auf Basis von Datenmustern.
Genau hier setzt Predictive Analytics in modernen Lernplattformen
an. Während herkömmliche Berichte rückwirkend zeigen, wie der
Kurs lief, geht es hier darum, Signale frühzeitig wahrzunehmen,
die auf ein mögliches Scheitern hindeuten. Die Logik ist einfach:
Wer rechtzeitig Warnzeichen erkennt, kann reagieren, bevor der
Schaden entsteht. Das Problem ist jedoch, dass die meisten
Lernumgebungen ohne diese Frühwarnsignale arbeiten. Lehrkräfte
oder Administratoren bemerken Schwierigkeiten oft erst, wenn es
zu spät ist – etwa wenn ein Studierender bereits abgebrochen hat
oder Prüfungen in Serie nicht bestanden werden. An diesem Punkt
ist die Möglichkeit zur Intervention stark eingeschränkt. Der
Unterschied zwischen reaktiver Schadensbegrenzung und proaktiver
Unterstützung kann kaum größer sein. Um das greifbarer zu machen,
lohnt sich ein Blick auf typische Datenmuster. Ein klassisches
Signal ist ein deutlicher Rückgang der Aktivität. Wenn ein
Student anfangs regelmäßig Aufgaben bearbeitet und sich plötzlich
über mehrere Wochen hinweg kaum mehr einloggt, entsteht ein
erstes Risiko. Es geht dabei nicht um zufällige kurze Pausen,
sondern um fortlaufende Tendenzen. Ein weiterer typischer
Indikator: wiederholte Fehlversuche bei Tests oder Übungen. Wer
konstant dieselben Konzepte nicht versteht, gerät in Gefahr, den
Anschluss ganz zu verlieren. Genau diese Muster erkennen
Predictive-Modelle in Datenströmen und wandeln sie in Warnungen
um. Unternehmen, die solche Systeme nicht einsetzen, sehen die
Konsequenz oft erst spät. In klassischen Lernumgebungen tauchen
Warnsignale meist in Form von Endergebnissen auf – eine niedrige
Abschlussrate, schlechte Durchschnittsnoten, hohe Abbruchzahlen.
Das sind alles Fakten, die im Nachgang betrachtet werden. Doch zu
diesem Zeitpunkt ist der Zug abgefahren. Studierende, die den
Kurs verlassen haben, lassen sich nicht mehr zurückgewinnen.
Deshalb ist es im Vergleich fast tragisch, dass ein Großteil von
Organisationen Potenziale liegen lässt, indem sie erst am Ende in
die Daten schauen. Ein Beispiel aus der Praxis: In einem
Unternehmen brach die Teilnahmequote an einem Pflichttraining zur
Arbeitssicherheit nach drei Wochen massiv ein. Erst nach dem
Kursende bemerkte man, dass fast ein Drittel der Beschäftigten
die Schulung nie abgeschlossen hatte. Mit reaktiver Auswertung
ließ sich lediglich notieren, wie hoch der Schaden war. Wäre
jedoch Predictive Analytics genutzt worden, hätten
Rückgangsmuster schon nach den ersten zehn Tagen sichtbar
gemacht, dass bestimmte Gruppen abspringen. Frühere
Interventionen – etwa Erinnerungen, kürzere Module oder
zusätzliche Hilfen – hätten den Trend verlangsamen oder gestoppt.
Genau hier entstehen neue Möglichkeiten innerhalb des
Microsoft-365-Ökosystems. Mit Power Automate lässt sich ein
Early-Alert-System aufbauen, das automatisch reagiert, wenn
definierte Muster auftreten. Sinkt zum Beispiel die Aktivität
eines Lernenden unter eine bestimmte Schwelle, kann das System
eine Benachrichtigung an den zuständigen Tutor auslösen – ohne
dass jemand täglich manuell Reports prüfen muss. Der Tutor erhält
die Info direkt in Teams und kann den Lernenden gezielt
ansprechen. So entsteht eine Verbindung zwischen Analyse und
Aktion, die in Echtzeit funktioniert. Das klingt zunächst simpel,
ist aber in großen Organisationen ein entscheidender Vorteil.
Denn in Unternehmen mit mehreren tausend Lernenden ist es
unmöglich, manuell den Fortschritt jedes einzelnen im Blick zu
behalten. Automatisierte Benachrichtigungen übernehmen diese
Aufgabe und sorgen dafür, dass kein Signal unbemerkt bleibt.
Wichtig ist dabei, dass die Schwellenwerte klug gewählt werden.
Eine verpasste Aufgabe ist noch kein Alarmsignal. Aber eine
Kombination aus längerer Inaktivität, wiederkehrenden
Fehlversuchen und fehlenden Login-Aktivitäten über mehrere Tage
hinweg deutet sehr wohl auf ein Risiko hin. Interessant wird es
außerdem, wenn verschiedene Datenquellen miteinander kombiniert
werden. Angenommen, das LMS meldet abnehmende Aktivität und
gleichzeitig zeigt das HR-System erhöhte Fehlzeiten am
Arbeitsplatz. In dieser Konstellation entsteht ein viel
deutlicheres Risiko-Muster. Mit Predictive Analytics können
solche Datenpunkte automatisch verknüpft und interpretiert
werden. Für die Verantwortlichen heißt das: Sie erhalten keine
losgelösten Zahlen mehr, sondern konkrete Risikoindikatoren.
Natürlich stellt sich hier die Frage, wie Lernende auf ein
solches System reagieren. Niemand möchte das Gefühl haben,
permanent überwacht zu werden. Der entscheidende Punkt liegt
deshalb in der Transparenz. Studierende oder Mitarbeitende
sollten wissen, dass es ein Frühwarnsystem gibt – und dass es
nicht dazu dient, zu bestrafen, sondern zu unterstützen. Wenn
klar kommuniziert wird, dass das Ziel eine frühzeitige Hilfe ist,
entsteht Akzeptanz. Genau dann wird Analytics nicht als
Kontrollinstrument empfunden, sondern als Service. Ein positiver
Nebeneffekt solch proaktiver Ansätze liegt darin, dass Lernenden
rechtzeitig kleine Impulse gegeben werden können, statt große
Korrekturen nachholen zu müssen. Wenn man nach der dritten
fehlgeschlagenen Übung ein individuelles Micro-Learning-Modul
zuspielt, verhindert man möglicherweise schon das Scheitern an
der späteren Abschlussprüfung. Das entlastet nicht nur die
Studierenden, sondern auch die Organisation, weil weniger
Nachschulungsmaßnahmen notwendig sind. Praktisch zeigt sich diese
Dynamik in Unternehmen, die Power Automate in Kombination mit MS
Teams nutzen. Hier wird nicht nur ein „Störfall“ gemeldet,
sondern direkt ein Handlungsprozess gestartet. Ein Tutor bekommt
eine Aufgabe im Teams-Kanal zugewiesen – mit dem Hinweis, eine
kurze Check-in-Session mit dem betroffenen Lernenden anzubieten.
Aus einem bloßen Datenpunkt ist so innerhalb weniger Sekunden
eine konkrete Maßnahme geworden. Das unterscheidet proaktives
System-Design von der klassischen Reporting-Mentalität. Es lohnt
sich an dieser Stelle, den Unterschied zwischen „Alarmierung“ und
„Erschlagen mit Daten“ klar zu machen. Ein Report, der hundert
Spalten enthält, führt nicht automatisch zu Aktion. Ein gezielter
Alarm hingegen, der genau im Moment einer kritischen Entwicklung
ausgelöst wird, erzeugt eine Handlung. Genau das ist es, was
viele klassische Learning-Analytics-Projekte verpassen: Sie
dokumentieren Rückblicke, anstatt Eingriffe im Moment der
Entstehung zu ermöglichen. Mit Predictive Analytics lassen sich
zudem Szenarien testen. Systeme lernen aus historischen Daten.
Wenn man sieht, dass ein bestimmtes Verhalten in der
Vergangenheit oft zu einem Kursabbruch geführt hat, kann man
dieses Muster für die Zukunft nutzen. Daraus entsteht eine Art
Prognosekraft: Nicht nur feststellen, was war, sondern
vorhersehen, was wahrscheinlich passieren wird. In der Praxis
bedeutet das, dass ein Student, der heute bestimmte Signale
zeigt, bereits in eine Risikogruppe eingeordnet wird – lange
bevor er tatsächlich abbricht. Die Konsequenz liegt auf der Hand:
Learning Analytics verändert seine Rolle von einer reinen
Beobachtung hin zu einem aktiven Steuerungsinstrument. Statt
Schadensbegrenzung am Ende wird proaktive Unterstützung am Anfang
möglich. Lehrkräfte, Tutoren und Administratoren erhalten damit
die Chance, Probleme zu adressieren, bevor sie überhaupt kritisch
werden. Genau das ist der Unterschied zwischen einem Werkzeug,
das stapelweise Berichte erzeugt, und einem System, das
tatsächliche Lernerfolge sichern kann. Wenn wir diese Denkweise
akzeptieren, dann wird klar, dass Predictive Analytics nicht
Luxus, sondern Grundbedingung für ernsthafte Lernunterstützung
ist. Die Kosten entstehen nicht dadurch, dass man ein solches
System aufsetzt – die eigentlichen Kosten entstehen, wenn man es
nicht tut und Lernende zu spät verliert. Und damit öffnet sich
die nächste zentrale Frage. Denn um Risikomuster zuverlässig zu
erkennen, braucht es die richtigen Metriken im Dashboard. Nicht
jede Zahl gehört dorthin, nicht jede Visualisierung erzeugt
Handlungswert. Welche Werte sind wirklich entscheidend für ein
Power-BI-Dashboard, das nicht blendet, sondern Orientierung gibt?
Genau dort setzen wir als Nächstes an.


Die richtigen Metriken in Power BI


Nicht jede Zahl gehört ins Dashboard – und genau hier trennt sich
nützliche Analyse von dekorativem Statistik-Spielzeug. Die
entscheidende Frage lautet: Welche KPIs haben echten
Handlungswert? Power BI kann beliebig viele Metriken darstellen,
aber wenn ein Dashboard mehr Fragen aufwirft als es beantwortet,
dann wurde es falsch gebaut. Im Alltag bedeutet das oft: weniger
ist mehr. Denn während Tabellen, Diagramme und Filter leicht zu
erstellen sind, ist es deutlich schwieriger, daraus
zielgerichtete Botschaften zu destillieren. Am Anfang lohnt es
sich, mit den klassischen Metriken zu arbeiten, die in fast jedem
E-Learning-Setting auftauchen: Completion Rates, Quiz-Scores und
Drop-off-Raten. Diese Werte sind einfach zu verstehen und direkt
mit Ergebnissen verknüpft. Eine Completion Rate zeigt, wie viele
Teilnehmende einen Kurs abgeschlossen haben. Quiz-Scores machen
den Grad des Verständnisses deutlich, und Drop-off-Raten zeigen
an, an welchen Punkten Lernende den Kurs abbrechen. Alle drei
liefern etwas Unterschiedliches – Verbindlichkeit, Wissensstand
und Motivation – und das macht sie für Dashboards wertvoll. Das
Problem entsteht erst, wenn jede denkbare Kennzahl gesammelt und
als Chart visualisiert wird. Zu viele Grafiken haben denselben
Effekt wie ein chaotisches Whiteboard: man sieht vieles
gleichzeitig, aber nichts davon sticht hervor.
Entscheidungsträger fühlen sich dann nicht informiert, sondern
überfordert. Das ist auch der Grund, warum Power BI zwar
unendlich viele Visualisierungsmöglichkeiten hat, aber ein gutes
Dashboard selten mehr als eine Handvoll Kernelemente enthalten
sollte. Ein häufig gemachter Fehler ist es, Spielereien zu bauen,
die zwar bunt aussehen, aber keinen Erkenntniswert haben. Ein
praktisches Beispiel dafür sind Heatmaps zu Abbruchpunkten. Statt
komplizierte Verlaufsdiagramme mit zehn Filteroptionen zu
erzeugen, reicht oft eine einfache visuelle Darstellung, die
zeigt: Hier, genau an dieser Stelle im Kurs, verlieren wir die
meisten Lernenden. Solch eine Heatmap beantwortet eine klare
Frage – wo ist der Knackpunkt? – und gibt eine direkte
Handlungsbasis. Man weiß sofort, wo man eingreifen sollte.
Verglichen damit sind dekorative, aber abstrakte Charts wie
„durchschnittliche Klickanzahl pro Modul über alle Gruppen
hinweg“ optisch interessant, aber schwer in eine Maßnahme zu
übersetzen. Die wahre Stärke von Power BI liegt ja nicht darin,
einfache CSV-Dateien schöner darzustellen, sondern Datenquellen
zu kombinieren. Ein LMS allein liefert oft nur Aktivitätswerte.
Erst wenn man diese mit HR-Daten, Feedback-Umfragen oder
Performance-Kennzahlen kombiniert, entsteht Tiefe. Stellen wir
uns ein Szenario vor: Drop-off-Raten in einem Compliance-Kurs
werden mit Mitarbeiter-Fluktuation in derselben Abteilung
verbunden. Plötzlich ergibt sich ein neues Muster. Der Abbruch
ist nicht zufällig verteilt, sondern konzentriert sich bei Teams
mit besonders hoher Arbeitslast. Solche Einsichten entstehen nur,
wenn das Dashboard mehr kann als eine Plattform isoliert
abzubilden. Erfahrungswerte zeigen außerdem, dass Dashboards, die
auf unternehmensweiten Metriken basieren, deutlich wertvoller
sind als solche, die auf individueller Ebene im Detail verlieren.
Denn Führungskräfte wollen nicht wissen, ob eine einzelne Person
zweimal weniger eingeloggt war, sondern welche Bereiche
strukturell Lernprobleme haben. Genau hier hilft Power BI mit
hierarchischen Visualisierungen, die das große Ganze zeigen, ohne
Details zu verlieren. Man kann also Abteilungen vergleichen,
Programme gegeneinander stellen und trotzdem im Einzelfall bis
zum Rohdatensatz zurückspringen. Dabei spielt Drill-Through eine
entscheidende Rolle. Aggregierte Werte wie „80 Prozent
Kursabschluss“ sind auf Führungsebene hilfreich. Aber wenn
Problemsituationen sichtbar werden, braucht es die Möglichkeit,
in die Tiefe zu gehen. Power BI erlaubt genau das: ein Klick und
man sieht, welche Teams diese Quote nach unten ziehen, welche
Module auffällig sind oder welche Aufgaben ungewöhnlich hohe
Fehlversuchsraten haben. Aggregation ohne Drill-Through ist wie
ein Stadtplan ohne Straßen: hübsch, aber unbrauchbar, wenn man
wissen will, wo genau das Problem liegt. Ein Beispiel aus dem
Alltag macht das greifbarer. In einem Unternehmen zeigte das
Power-BI-Dashboard eine aggregierte Zufriedenheitsrate im
Training von 75 Prozent. Klingt solide. Per Drill-Through stellte
man aber fest, dass die Werte massiv auseinanderdrifteten: Einige
Teams lagen knapp über 90 Prozent, während andere unter 50 waren.
Diese Erkenntnis ging im Durchschnitt vollkommen unter. Erst die
Analyse in der Tiefe machte sichtbar, dass bestimmte Teams
technisch schlecht angebunden waren und dadurch deutliche
Nachteile hatten. So wurde klar, dass nicht das gesamte Programm
schlecht lief, sondern einzelne Faktoren lokal Probleme
verursachten. Das zeigt die Kernlogik: Dashboards müssen
Entscheidungsfelder aufzeigen, nicht nur Zahlen dekorieren. Mit
den richtigen Metriken kann Power BI genau das leisten. Es macht
sichtbar, wo Handlungsbedarf besteht, ohne Entscheidungsträger
mit Nebensächlichkeiten zu beschäftigen. Wer sich dabei an
Handlungsorientierung hält, vermeidet, im Rauschen zu versinken.
Denn was bringt ein Chart, das keinen klaren nächsten Schritt
suggeriert? In der Regel gar nichts. Hinzu kommt noch ein
psychologischer Aspekt. Entscheidungsträger akzeptieren Zahlen
leichter, wenn diese verständlich und in relationalem Kontext
dargestellt werden. Ein Diagramm, das zeigt, dass Team A eine um
15 Prozent höhere Abschlussrate hat als Team B, erzeugt sofort
Handlungsdruck. Im Vergleich dazu wirkt eine Zahl wie
„Durchschnittliches Log-in-Zeitfenster: 17 Minuten“ abstrakt und
ohne direkte Konsequenz. Gute Dashboards sprechen also die
Sprache der Entscheidung, nicht die Sprache der Rohdaten. Einen
weiteren Effekt sieht man in der Balance zwischen Übersicht und
Detail. Wenn ein Manager sein Dashboard öffnet, sollte innerhalb
von Sekunden klar sein: Wo läuft es gut, wo müssen wir ran? Genau
dafür eignen sich KPIs wie Completion Rate, Abbruchquote und
Lernergebnisse in Verbindung mit Cluster-Darstellungen. Alles,
was diesen Kern überfrachtet, sollte erst im zweiten Layer über
Drill-Through erreichbar sein. So funktioniert das Prinzip von
Klarheit auf der Oberfläche, Tiefe bei Bedarf. Interessant ist
außerdem, dass gerade bei Lernplattformen Visualisierung oft
stärker wirkt als reine Zahlenreihen. Ein Balken, der rot
markiert ist, weil die Abbruchrate in einem Kurs über 30 Prozent
liegt, motiviert stärker zur Handlung als eine Zahl in einer
Tabelle. Power BI lässt diese Art visueller Ampelsignale zu und
macht dadurch Muster auf einen Blick sichtbar. Gerade bei Themen
wie Lernabbrüchen oder Fehlversuchen kann das den Unterschied
machen, ob ein Problem überhaupt aufgegriffen wird oder in den
Report-Zahlen übersehen bleibt. Und genau hier wird die
Mini-Payoff offensichtlich. Power BI ist nicht nur ein
Präsentationswerkzeug, sondern ein Handlungsverstärker. Durch
gezielt ausgewählte Metriken, kluge Kombinationslogik und
Drill-Through-Optionen verwandelt es abstrakte
Lernplattform-Daten in konkrete Managementaufgaben. Statt
ungenutzten Tabellenbergen entstehen klare Einsichten: Hier gibt
es ein Problem, hier sollten wir handeln. Mit diesen Grundlagen
ausgestattet, bleibt die Frage: Welche Strategien setzen wir
danach um? Denn Metriken und Dashboards sind nur das Fundament.
Die Wirkung entsteht erst, wenn die Daten zur Basis für konkrete
Interventionen werden. Genau darum geht es im nächsten Schritt –
wie wir aus Zahlen Maßnahmen entwickeln, die tatsächlich wirken.


Strategien entwickeln, die tatsächlich wirken


Daten ohne Aktion sind Werkzeuge ohne Handwerker – sie liegen
bereit, aber verändern nichts. Die spannende Frage ist daher: Wie
wählt man die passende Intervention, wenn ein Problem erkennbar
wird? Denn nicht jede Maßnahme passt zu jeder Situation. Wenn
Analytics nur sagt: „Hier gibt es Schwierigkeiten“, ist das
hilfreich, aber noch nicht die Lösung. Der entscheidende Schritt
folgt erst, wenn daraus eine konkrete Strategie entwickelt wird,
die auch wirklich zu den Ursachen passt. Interventionsstrategien
in Learning Analytics sind immer kontextabhängig. Das bedeutet,
dass man nicht einfach ein Standardpaket an Maßnahmen über alle
Kurse oder Lernenden legen kann. Lernprobleme entstehen aus ganz
unterschiedlichen Gründen. Manchmal fehlt schlicht das
Verständnis, manchmal ist die Motivation weg, manchmal blockieren
äußere Faktoren wie Zeitknappheit oder technische Probleme. Erst
wenn klar ist, was genau den Fortschritt verhindert, kann eine
passende Strategie greifen. Genau hier liegt eine der größten
Gefahren in Analytics-Projekten: Man beobachtet ein Symptom und
greift sofort zu einer pauschalen Antwort. Die Konsequenz ist
dann häufig, dass Maßnahmen ins Leere laufen. Nehmen wir ein
Beispiel. Ein Kurs zeigt hohe Fehlerraten in Tests. Die
naheliegende Reaktion wäre, zusätzliche Übungsaufgaben
bereitzustellen. Klingt logisch – doch was, wenn das Problem
nicht im fehlenden Verständnis liegt, sondern darin, dass die
Lernenden keine Motivation haben, das Material überhaupt
ernsthaft zu bearbeiten? In diesem Fall schafft man mehr
Material, das niemand nutzt. Das eigentliche Problem bleibt
bestehen. Der Unterschied zwischen Verständnis und Motivation ist
entscheidend. Mehr Aufgaben wirken nur, wenn Studierende das
Gefühl haben, dass sie durch Wiederholung weiterkommen. Fehlt
dagegen die Motivation, braucht es ganz andere Strategien –
Anreizsysteme, Gamification-Elemente oder individuelle Tutorien,
mit denen jemand persönlich begleitet wird. Wer hier die falsche
Intervention wählt, verschärft das Problem eher, statt es zu
lösen. Ein gutes Beispiel für diese Logik ist der Kontrast
zwischen individuellem Tutoring und spielerischen Elementen wie
Ranglisten oder Badges. Wenn ein Lernender an konkretem Inhalt
scheitert, weil er ein Konzept nicht versteht, bringt es wenig,
ihm Symbole oder Auszeichnungen zu geben. Hier hilft vor allem
eine Eins-zu-eins-Sitzung oder eine gezielte Erklärung. Umgekehrt
macht ein Tutoring wenig Sinn, wenn das Problem nicht fehlendes
Wissen ist, sondern dass jemand gar nicht erst anfängt, weil die
Motivation fehlt. In diesem Fall können spielerische Anreize
tatsächlich dazu führen, dass er sich mit dem Material
beschäftigt. Damit zeigt sich: Dieselbe Symptomatik – geringe
Leistung – kann völlig unterschiedliche Ursachen haben, und nur
eine kontextbezogene Intervention schafft Fortschritt. Das klingt
im ersten Moment selbstverständlich, doch in der Realität wird
dieser Unterschied oft ignoriert. Viele Systeme reagieren
standardisiert. Lernende, die schwächeln, bekommen automatisch
mehr Material. Das wirkt auf den ersten Blick fleißig und
konsequent, aber es erhöht nur die Last, ohne die Ursache zu
beheben. Eine schlecht gewählte Intervention ist nicht harmlos –
sie kann Lernfrust massiv verstärken. Wir kennen dieses Muster
auch aus HR-Learning-Projekten. Dort zeigt sich häufig das
Spannungsfeld zwischen Mikro-Learning-Impulsen und langen
Nachschulungsprogrammen. Mikro-Learning ist leicht zugänglich,
dauert wenige Minuten und eignet sich ideal für kleine
Wissenslücken oder wiederholende Festigung. Lange
Nachschulungsprojekte hingegen haben ihre Stärke in
systematischem Aufbau oder komplexeren Themen. Wer einem
Mitarbeiter wegen simpler Verständnisprobleme ein mehrwöchiges
Programm aufdrückt, blockiert Zeit und erzeugt Frust. Andersherum
bringt ein drei-Minuten-Video niemandem etwas, wenn es wirklich
um tiefgreifendes Fachwissen geht. Das Beispiel macht klar, dass
es nicht die „beste“ Intervention gibt, sondern immer nur eine
passende Intervention für das jeweilige Problem. Genau an diesem
Punkt trennt sich Learning Analytics, das Wirkung entfaltet, von
solchen Projekten, die im Sand verlaufen. Wenn man Daten zwar
sammelt, aber daraus nur pauschale Reaktionen ableitet, vertut
man die Chance auf echten Mehrwert. An dieser Stelle wäre es naiv
zu denken, dass Daten die Arbeit völlig übernehmen. Daten zeigen
nur Muster, aber die Entscheidung über die richtige Intervention
bleibt eine menschliche Aufgabe. Lehrkräfte, Lernbegleiter oder
HR-Verantwortliche müssen ableiten, ob es sich um ein
inhaltliches, ein motivationales oder ein organisatorisches
Problem handelt. Das klingt nach zusätzlichem Aufwand, ist aber
gerade der Kern, warum gute Analytics-Systeme unterstützen, statt
alles zu ersetzen. Damit verbunden ist eine Erkenntnis, die sich
wie ein roter Faden durch alle erfolgreichen Projekte zieht: Die
Passung zwischen Problem und Intervention ist der entscheidende
Erfolgshebel. Es bringt nichts, immer dieselbe Lösung auf
unterschiedliche Herausforderungen zu werfen. Wer stattdessen
genau hinsieht, Daten nutzt, um die Ursache zu verstehen, und
dann eine passgenaue Strategie wählt, erzielt deutliche
Verbesserungen. Zur Verdeutlichung lässt sich auch eine falsche
Intervention betrachten. In einem Unternehmen bemerkte man, dass
viele Mitarbeitende ein IT-Training nicht abschlossen. Die
sofortige Lösung war: mehr Termine, mehr Reminder-Mails, mehr
Pflichtveranstaltungen. Das Ergebnis war paradoxerweise noch
niedrigere Abschlussquoten, weil die zunehmende Zwangsstruktur
Widerstand hervorrief. Erst als man durch Analyse verstand, dass
die Teilnehmenden schlicht das Gefühl hatten, die Trainings seien
nicht praxisnah, kam man auf die Idee, praxisorientierte Übungen
einzubauen. Das führte binnen kurzer Zeit zu besseren Ergebnissen
– nicht weil mehr gedrängt wurde, sondern weil die eigentliche
Ursache adressiert wurde. Solche Fälle zeigen, dass die Wahl der
Intervention immer Risiken birgt. Eine falsche Maßnahme kostet
nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern kann echte Rückschritte
hervorrufen. Lernende fühlen sich entmutigt, wenn sie zusätzliche
Aufgaben erhalten, obwohl sie eigentlich Motivation brauchen.
Oder sie langweilen sich, wenn man ihnen Gamification-Elemente
anbietet, obwohl sie gezielt fachliche Hilfe bräuchten. Die
Möglichkeit, maßgeschneiderte Maßnahmen abzuleiten, ist das
eigentliche Ziel von Learning Analytics. Mit den richtigen Daten
lassen sich diese Entscheidungen fundierter treffen. Das bedeutet
nicht, dass jede Entscheidung automatisch richtig wäre. Aber es
heißt, dass wir nicht mehr blind reduzieren, sondern mit größerer
Präzision reagieren können. Genau hier liegt der Fortschritt:
Daten eröffnen die Chance, Interventionen individuell anzulegen,
statt Einheitslösungen zu produzieren. Damit entwickelt sich das
Bild: Daten sind der Ausgangspunkt, Intervention ist die
Umsetzung. Erst in dieser Kombination entsteht Wirkung. Wer Daten
ohne Handlung nutzt, bleibt beim Werkzeugkasten. Wer Handlung
ohne Daten definiert, bleibt beim Bauchgefühl. Die wirkliche
Verbesserung liegt in der Verbindung. Mit den richtigen Daten und
klaren Überlegungen lassen sich Strategien entwickeln, die
Lernverhalten tatsächlich verändern. Das ist kein theoretisches
Konstrukt, sondern gelebte Praxis in Organisationen, die
kontinuierlich Evaluationsschleifen einbauen. Sie analysieren,
entscheiden, setzen um, überprüfen – und justieren nach. Nur so
bleibt der Lernprozess nicht statisch, sondern verbessert sich
nachhaltig. Und dennoch bleibt die Frage: Wenn das so klar ist,
warum scheitern dann immer noch viele Projekte? Warum sehen
Unternehmen trotz guter Daten und scheinbar passender Maßnahmen
manchmal keinen messbaren Fortschritt? Genau das ist die nächste
Baustelle – wenn Daten zwar korrekt erhoben und genutzt werden,
aber der Unterschied in der Realität ausbleibt.


Wenn Daten keinen Unterschied machen


Warum scheitern selbst gut geplante Learning-Analytics-Projekte?
Auf dem Papier sehen viele von ihnen hervorragend aus: neue
Systeme, klare Kennzahlen, aufwendige Dashboards. Und trotzdem
bleibt der erhoffte Effekt oft aus. Lernende zeigen keinen
Fortschritt, die Abbruchquoten sinken nicht, und auch der ROI
lässt sich nicht nachweisen. Das klingt paradox, weil scheinbar
alles „richtig“ gemacht wurde. Der eigentliche Grund liegt häufig
nicht in schlechter Technik oder fehlenden Daten, sondern in der
Art und Weise, wie Ergebnisse interpretiert und bewertet werden.
Ein zentrales Problem ist die zu schnelle Schlussfolgerung. Daten
werden erhoben, einmal ausgewertet, und die ersten sichtbaren
Trends werden sofort als belastbare Ergebnisse gedeutet. Trotz
aller guten Absichten entsteht so eine trügerische Sicherheit.
Aber Einmalmessungen sind Momentaufnahmen, sie erfassen nicht die
Entwicklung eines Prozesses, sondern nur einen zufälligen
Ausschnitt. Wenn Entscheidungen allein darauf basieren, laufen
Projekte in die falsche Richtung. Genau das passiert oft in
Unternehmen, die viel Geld in Lernplattformen investieren. Ein
typisches Szenario: Ein neues Portal wird eingeführt,
Mitarbeitende registrieren sich, die ersten Statistiken sehen
solide aus. Nach einigen Monaten blickt man auf Teilnahmequoten
und denkt: „Das läuft stabil.“ Doch nach einem Jahr zeigt sich,
dass der Lernerfolg kaum messbar gestiegen ist. Noch schlimmer:
Die erhofften Verbesserungen beim Wissenstransfer oder bei der
Bindung von Mitarbeitenden sind ausgeblieben. Das Unternehmen hat
investiert, aber keinen klaren Nutzen erzielt. Warum geschieht
das? Ein Grund ist, dass man Evaluation oft als nachträgliche
Formalität betrachtet und nicht als integralen Bestandteil. Es
reicht aber nicht, zu Beginn und am Ende ein paar Parameter zu
vergleichen. Wer verstehen will, ob Lernprozesse tatsächlich
besser werden, muss sie kontinuierlich überprüfen. Sonst entsteht
eine Illusion: Zahlen suggerieren Fortschritt, während die
Realität stagniert. Man kann das mit einem GPS-Gerät vergleichen,
das keine Satellitenupdates mehr empfängt. Die Anzeige zeigt
weiterhin eine Route, aber sie stimmt nicht mehr mit der
aktuellen Position überein. Wer sich darauf verlässt, fährt am
tatsächlichen Ziel vorbei. Genauso entstehen Verzerrungen, wenn
Lernprojekte einmalig gemessen und danach als erfolgreich erklärt
werden. Das Dashboard zeigt sichere Werte, aber in Wahrheit
basiert es auf veralteten oder unvollständigen Daten. Fehler in
der Datenerhebung verstärken diesen Effekt. Schon kleine
Messabweichungen können zu falschen Interpretationen führen. Wenn
beispielsweise nur die Teilnehmerzahlen erfasst werden, aber
nicht die tatsächliche Nutzungstiefe, entsteht leicht die
Annahme, dass ein hoher Anteil der Mitarbeitenden aktiv lernt.
Dabei haben vielleicht viele nur kurz eingeloggt, um die Pflicht
zu erfüllen, ohne den Kurs zu bearbeiten. Die rein formale Zahl
„Registriert“ erzeugt ein gutes Gefühl, sagt aber nichts über den
Lernerfolg aus. Hier wird deutlich, wie wichtig saubere
Evaluation ist. Modelle wie ADDIE, die ursprünglich aus der
Didaktik stammen, betonen genau diesen Aspekt. Evaluation ist
dort kein Anhängsel, sondern integraler Projektbestandteil. Nach
der Analyse, dem Design, der Entwicklung und der Implementierung
folgt nicht bloß ein Abschluss, sondern eine permanente Prüfung.
Erst wenn Feedbackschleifen eingebaut sind, wird das Modell
vollständig. Übertragen auf Learning Analytics heißt das: Nicht
nur erheben, sondern immer wieder prüfen, vergleichen und
korrigieren. Ein Praxisbeispiel verdeutlicht das. Ein Unternehmen
führte ein umfangreiches Compliance-Training ein. Nach dem ersten
Quartal zeigte sich eine Abschlussquote von fast 80 Prozent. Für
die Geschäftsführung klang das überzeugend. Die Zahlen landeten
im Report und wurden als Beweis für den Erfolg genutzt. Doch
schon in Gesprächen mit Mitarbeitenden stellte sich heraus, dass
viele die Inhalte nur im Schnellverfahren durchgeklickt hatten.
Einen echten Wissenszuwachs gab es kaum. Als das Thema einige
Monate später relevant wurde, zeigten Tests, dass zentrale
Inhalte nicht verstanden waren. Das Unternehmen hatte also hohe
Quoten – und dennoch keinen Nutzen. Ein klassischer Fall von
Fehlinterpretation durch fehlende Evaluation. Genau an diesem
Punkt wird deutlich, warum Loop-Feedback unverzichtbar ist. Ein
einzelner Durchlauf, egal wie gründlich dokumentiert, liefert
immer nur eine temporäre Sicht. Erst wenn nach der Umsetzung
kontinuierlich überprüft wird, wie sich Verhalten und Ergebnisse
verändern, entsteht ein realistisches Bild. Feedbackschleifen
machen sichtbar, ob Maßnahmen tatsächlich Verbesserung bringen
oder nur Zahlen kosmetisch verändern. Das Problem ist auch
kulturell. Viele Organisationen wollen schnelle Resultate
vorzeigen. Gerade wenn viel Geld in ein Projekt gesteckt wurde,
steigt der Druck, schon früh Erfolge zu melden. Dadurch werden
Zwischenzahlen gerne als endgültige Belege präsentiert. Aber
diese kurzfristige Sichtweise verhindert nachhaltige
Entwicklungen. Daten werden zu schnell gefeiert, statt weiter
hinterfragt. Doch nur durch ständiges Nachjustieren wächst ein
Lernszenario wirklich. Anders gesagt: Daten ohne kontinuierliche
Überprüfung erzeugen keine Fortschritte, sondern Illusionen. Wer
sich mit einmaligen Ergebnissen zufriedengibt, riskiert, Geld und
Zeit in Programme zu investieren, die langfristig überhaupt
nichts verändern. Der eigentliche Wert von Learning Analytics
liegt nicht in hübschen Dashboards, sondern in der Fähigkeit,
über längere Zeiträume hinweg Muster zu erkennen und Konsequenzen
abzuleiten. Ein Beispiel aus einem internationalen Konzern
unterstreicht das. Dort wurden zunächst alle Trainings
digitalisiert und ein großes Dashboard präsentiert. In den ersten
Monaten sahen die Zahlen stabil aus. Doch in Relation zur
Mitarbeiterentwicklung ergaben sich keinerlei Verbesserungen bei
den Skills, die eigentlich gestärkt werden sollten. Erst ein
später ergänztes Feedbacksystem zeigte, dass viele Mitarbeitende
die Inhalte oberflächlich konsumierten und schnell wieder
vergaßen. Die ursprüngliche Bewertung, das Projekt sei
erfolgreich, hielt einer tieferen Prüfung nicht stand. Hier zeigt
sich die Bedeutung von Langzeitmessungen. Kurzfristige Daten sind
oft trügerisch, langfristige Beobachtungen enthüllen dagegen
echte Trends. Ein Kurs, der am Anfang viele Teilnehmende
begeistert, kann nach einigen Monaten gar keine Wirkung mehr
entfalten. Nur wer regelmäßig evaluiert, sieht solche
Entwicklungen rechtzeitig. Im Kern bedeutet das, dass Learning
Analytics nicht mit der Auswahl der richtigen Metriken endet.
Auch wenn gute KPIs und saubere Visualisierungen entscheidend
sind – der entscheidende Faktor bleibt die kontinuierliche
Schleife von Datenerhebung, Evaluation, Handlung und erneuter
Prüfung. Ohne diesen Zyklus ist jedes Projekt unfertig. Wer
diesen Kreislauf ignoriert, baut auf Sand. Ein Dashboard kann
beeindrucken, Statistiken können Sicherheit suggerieren. Doch
ohne Loop-Feedback bleiben Fortschritte eingebildet. Die Gefahr
ist groß, dass Entscheidungsträger auf Basis trügerischer Daten
falsche Prioritäten setzen, Lernende unnötig belasten oder
Ressourcen auf irrelevante Maßnahmen verschwenden. Darum gilt:
Evaluation ist kein Punkt am Ende, sondern der rote Faden in
jedem Projekt. Nur wenn Ergebnisse ständig überprüft und
zurückgespielt werden, wird aus Learning Analytics ein Werkzeug,
das Lernende wirklich unterstützt. Alles andere bleibt Fassade.
Und damit stellt sich die nächste wichtige Frage: Selbst wenn wir
Daten regelmäßig prüfen, wie vollständig ist das Bild überhaupt?
Denn ein LMS allein zeigt nur einen kleinen Ausschnitt. Um
Lernprozesse wirklich zu verstehen, muss man verschiedene
Datenquellen miteinander kombinieren. Genau dort setzen wir im
nächsten Schritt an.


Die Macht kombinierter Datenquellen


Ein einzelnes LMS liefert nur ein eingeschränktes Bild. Es zeigt
Ihnen vielleicht, wer sich eingeloggt hat, wie oft ein Video
gestartet wurde oder welche Quizfragen am häufigsten falsch
beantwortet wurden. Aber sobald Sie sich darauf verlassen, diese
Einzelquelle als „Wahrheit“ über den gesamten Lernprozess zu
betrachten, geraten Sie in eine ziemliche Schieflage. Denn Lernen
passiert nicht isoliert in einem System, sondern ist eingebettet
in Arbeit, Motivation, Umgebungsfaktoren und Rahmenbedingungen.
Wenn Sie nur den LMS-Datensatz heranziehen, sehen Sie maximal
einen Bruchteil davon. Schauen wir uns die Vielfalt möglicher
Datenpunkte genauer an. Sie haben die klassischen Quiz-Scores,
die harte Fakten über das Verständnis liefern. Dazu
Engagement-Daten wie Log-in-Häufigkeit, Abbrüche oder
Durchlaufzeiten. Und dann existiert die HR-Dimension:
Performance-Indikatoren, Zielvereinbarungen, Fluktuationsdaten
oder Krankenstände. Jeder Bereich klingt für sich plausibel und
nützlich. Aber ohne Verknüpfung bleiben diese Werte Inseln. Sie
liegen wie isolierte „Islands of Information“ nebeneinander. Das
ist ein Problem, weil Lernprozesse eben nie monokausal sind. Ein
schlechter Testscore heißt nicht automatisch, dass der Lernende
zu faul war – vielleicht war er überlastet, vielleicht fehlte
relevanter Kontext, vielleicht gab es organisatorische Hürden.
Viele Unternehmen unterschätzen genau diesen Punkt. Sie schauen
in die LMS-Daten und glauben, die Kernursachen verstanden zu
haben. Aber was, wenn ein Team in demselben Kurs
überdurchschnittlich schlecht abschneidet, weil es gleichzeitig
eine hohe Vor-Ort-Arbeitsbelastung hatte? Ohne HR-Daten bleibt
dieser Zusammenhang unsichtbar. Die Folge: Das Problem wird rein
als Lernschwäche interpretiert, obwohl es eine strukturelle
Belastung war. Genau hier entstehen falsche Interventionen. Ein
gutes Beispiel ist die Kombination von Trainingsdaten mit
HR-Systemen. Wenn Sie Kursabschlüsse nicht nur zählen, sondern
nebenbei sehen, welche Abteilungen die meisten offenen Stellen
haben, ergibt sich ein klareres Bild. Vielleicht liegt die
niedrige Quote gar nicht daran, dass Mitarbeitende unmotiviert
waren, sondern daran, dass in dieser Abteilung schlicht
Personalmangel herrschte und weniger Zeit für Trainings übrig
blieb. Solche Talentlücken werden erst sichtbar, wenn Lern- und
HR-Daten kombiniert werden. Das zeigt: Isolierte Systeme liefern
nette Statistiken, aber keine echten Einsichten. Im
Microsoft-Ökosystem wird genau an solchen Schnittstellen
gearbeitet. Power BI ist dabei der zentrale Hub – es zieht Daten
aus LMS, HR-Systemen und Feedback-Kanälen zusammen. Aber auch
Microsoft Teams und Viva Insights spielen eine Rolle. Teams-Daten
können Aufschluss darüber geben, wie intensiv Lerngruppen
zusammenarbeiten, während Viva Insights hilft zu verstehen, wie
Arbeitsbelastung und Lernzeit im Widerspruch oder Einklang
stehen. Sobald diese Quellen verbunden sind, öffnet sich
plötzlich ein Gesamtbild, das vorher unsichtbar war. Man könnte
es mit einem Puzzle vergleichen. Einzelne Datenquellen sind wie
vereinzelte Puzzleteile: erkennbar, aber nicht sinnvoll
interpretierbar. Erst wenn Sie mehrere Teile nebeneinanderlegen,
entsteht ein Sinnzusammenhang. Power BI übernimmt diese Rolle,
indem es Daten modelliert und visualisiert, sodass Korrelationen
sichtbar werden. Zum Beispiel: Ein Team mit vielen Überstunden
laut Viva Insights zeigt gleichzeitig niedrigere LMS-Completion
Rates. Plötzlich erkennt man, dass das Problem nicht didaktisch,
sondern organisatorisch ist. Ein weiteres Beispiel aus der
Praxis: Ein Unternehmen analysierte die Verbindung zwischen
Trainingsdaten und Vertriebsperformance. Isoliert betrachtet
zeigten die Trainingsdaten, dass alle Mitarbeitenden die
Pflichtkurse absolviert hatten. Die HR-Daten wiederum belegten
stabile Zielerreichung. Erst durch die Kombination zeigte sich,
dass diejenigen, die bestimmte optionale Kurse besucht hatten,
langfristig deutlich höhere Vertriebsergebnisse erreichten. Diese
Korrelation wäre in einer Einzelsicht völlig verschwunden. Der
Mehrwert entstand durch die Zusammenführung. Natürlich bringt die
Kombination auch Komplexität mit sich. Je mehr Datenquellen
integriert werden, desto schwieriger ist die saubere
Modellierung. Unterschiedliche Systeme nutzen verschiedene
Datenstrukturen, Metriken sind nicht immer kompatibel, und die
Gefahr von Fehlinterpretationen steigt. Aber die Realität ist
eben, dass wirkliche Einsichten selten aus einfachen Datensätzen
entstehen. Wer ernsthaft verstehen will, wie Lernen wirkt, muss
bereit sein, diese Komplexität in Kauf zu nehmen. Das kann
manchmal sogar unbequem sein. Wenn etwa HR-Daten und LMS-Zahlen
gemeinsam zeigen, dass ganze Abteilungen strukturell
unterversorgt sind, bedeutet das für Führungskräfte
Handlungsbedarf. Man kann sich dann nicht mehr mit der einfachen
Erklärung zufriedengeben, dass „die Lernenden nicht motiviert
waren“. Kombinierte Daten decken Ursachen auf, die viel tiefer
liegen. Das ist anstrengender, aber auch wirksamer. Hier wird
deutlich: Ein isoliertes LMS prägt den Blick stark in Richtung
Verhalten im System. Aber Lernen findet eben nicht nur online
statt. Informelle Wissensaustausche in Teams, das Arbeitsumfeld,
die allgemeine Zufriedenheit und organisatorische Hindernisse –
all das hat Einfluss auf Lernverhalten. Ohne diese Faktoren
mitzudenken, bleibt das Bild zwangsläufig unvollständig. Wenn man
alles zusammenführt, entsteht dagegen ein echtes 360°-Bild.
Stellen Sie sich vor, ein Manager sieht nicht nur, wie viele
Kurse abgeschlossen wurden, sondern gleichzeitig, wie Lernen die
Produktivität beeinflusst, welche Abteilungen Talentlücken haben
und ob Mitarbeitende sich überlastet fühlen. Ein solches
Dashboard liefert nicht nur Daten, sondern
Entscheidungsgrundlagen. Es zeigt, wo man eingreifen sollte, und
macht sichtbar, was bisher verborgen blieb. Ein Beispiel für
diese 360°-Sicht könnte sein: Ein Unternehmen bemerkt in den
LMS-Daten, dass ein Cybersecurity-Kurs ungewöhnlich viele
Abbrüche hat. Teams-Analysen zeigen, dass in derselben Abteilung
gerade ein Shift-Projekt lief, das viele Besprechungen
erforderte. Viva Insights dokumentiert parallel lange
Arbeitszeiten und wenig Fokuszeit. Kombiniert ergibt sich eine
klare Erklärung: Die Abbrüche liegen nicht an der Kursqualität,
sondern an fehlender Lernzeit. Daraus folgt eine konkrete
Maßnahme: Lernslots blocken, anstatt Inhalte weiter zu kürzen.
Man könnte sagen, dass kombinierte Datenquellen das Fundament für
Kausalzusammenhänge legen. Statt rohe Korrelationen isoliert zu
betrachten, lassen sie sich in einen Kontext einordnen. Das
reduziert Fehlinterpretationen und erhöht die Chance, die
richtige Maßnahme zu ergreifen. Genau das ist ja der eigentliche
Anspruch von Learning Analytics: nicht nur Zahlen berichten,
sondern Lernprozesse in einem realistischen Rahmen verstehen.
Theoretisch klingt das einfach, praktisch erfordert es aber
solide Governance. Denn je mehr Systeme integriert werden, desto
größer wird der Bedarf an Datensicherheit, Rollenverteilung und
Compliance. Wer HR-Daten mit LMS-Informationen zusammenführt,
muss besonders sorgfältig mit Datenschutz umgehen. Das bedeutet,
dass technische Möglichkeiten und regulatorische Anforderungen
immer Hand in Hand gehen müssen. Sonst wird aus der Chance ein
Risiko. Trotzdem ist der Schritt unverzichtbar. Ein LMS als
Einzelquelle liefert eine nette Basissicht, aber kein
vollständiges Bild. Erst im Zusammenspiel aus Lern-, HR- und
Collaboration-Daten entsteht ein echtes Verständnis für
Lernerfolge und deren Hürden. Deshalb gehört das Thema
Kombination von Datenquellen zu den wichtigsten Bausteinen für
nachhaltige Analytics-Projekte. Und genau hier setzt der nächste
Gedanke an. Wenn man einmal Datenströme verknüpft hat, warum
sollte man dann deren Auswertung manuell vornehmen? Viel
sinnvoller ist es, Systeme so zu gestalten, dass sie Probleme
bereits automatisch erkennen und direkt Handlungen anstoßen. Wie
das in einer Microsoft-365-Umgebung konkret funktioniert, schauen
wir uns im nächsten Schritt an.


Probleme automatisch erkennen und handeln


Was, wenn Ihre Systeme automatisch Lernprobleme entdecken
könnten, noch bevor jemand einen Report anfordert? Die Idee
klingt nach Zukunftsmusik, ist aber längst praktischer Alltag in
vielen Organisationen, die Microsoft 365 und die Power Platform
nutzen. Statt manuell durch Dashboards zu klicken, lassen sich
Prozesse so gestalten, dass Warnungen sofort ausgelöst werden.
Das Ziel ist nicht mehr „zu beobachten“, sondern in Echtzeit
handeln zu können, wenn Lernende in Schwierigkeiten geraten. Die
Grundidee basiert auf einem klaren Setup: Die Integration von
Microsoft Power Platform, speziell Power Automate, in bestehende
Lernsysteme. Schon heute erfassen Learning-Management-Systeme
jede Menge Signale – Logins, Quiz-Ergebnisse, Abbruchpunkte. Mit
Power Automate können diese Signale so verarbeitet werden, dass
sie automatisch zu Handlungen führen. Beispiel: Sinkt die
Aktivität eines Lernenden über einen definierten Zeitraum hinweg
deutlich ab, stößt das System einen Prozess an. Kein aufwendiger
Import, kein manuelles Scrollen durch eine Excel-Tabelle, sondern
ein automatisierter Workflow. Das Problem, das damit gelöst wird,
ist offensichtlich: Manuelles Monitoring skaliert nicht in großen
Organisationen. Wenn Hunderte oder gar Tausende Lernende parallel
in Kursen unterwegs sind, ist es schlicht unmöglich, dass
Lehrkräfte oder Administratoren jeden einzelnen Verlauf prüfen.
Selbst wenn man ein komplett aufgebautes Dashboard in Power BI
hat, bleibt es ineffizient, wenn eine Person regelmäßig selbst
hineinsehen muss, um Probleme zu erkennen. Automatisierung
koppelt die Überwachung vom Menschen ab und sorgt dafür, dass
kritische Veränderungen nicht ohne Reaktion bleiben. Ein
anschauliches Szenario: Ein Power Automate-Flow ist so
konfiguriert, dass er prüft, ob ein Lernender innerhalb von zehn
Tagen keine Aktivität mehr zeigt. Wird diese Bedingung erfüllt,
erstellt der Flow automatisch eine Benachrichtigung. Diese
Nachricht landet direkt in Microsoft Teams beim zuständigen
Tutor. Der Tutor muss also nicht aktiv suchen, sondern erhält die
relevanten Informationen dann, wenn sie nötig sind. Gleichzeitig
lässt sich der Flow erweitern: Er kann eine To-do-Aufgabe im
Planner hinzufügen oder sogar einen Eintrag im CRM-System
erzeugen, falls es sich um externe Lernende handelt. Technisch
betrachtet ist die Verknüpfung erstaunlich simpel. Power Automate
kann mit einem LMS über APIs kommunizieren, prüft bestimmte
Schwellenwerte und löst bei Bedarf Aktionen in Microsoft Teams
aus. Der Tutor sieht direkt in seinem Chatfenster: „Achtung,
Lernender X war seit zehn Tagen nicht aktiv.“ Zusätzlich kann
eine Adaptive Card eingebunden werden, mit der sofort Optionen
verfügbar sind – etwa eine Chatnachricht an den Lernenden oder
die Terminierung einer kurzen Sprechstunde. Der entscheidende
Vorteil besteht darin, dass nicht nur ein Alert erscheint,
sondern gleich ein Startpunkt für konkrete Handlung. Im Vergleich
dazu wirkt der klassische Ansatz altmodisch. Früher bedeutete
Analytics: Ein Administrator exportiert CSV-Dateien, erstellt
Berichte und verteilt sie per Mail. Lehrkräfte schauen irgendwann
hinein – vielleicht eine Woche später – und versuchen dann
Maßnahmen einzuleiten. Dieser Prozess ist langsam, fragmentiert
und abhängig von individueller Motivation. Mit Automatisierung
entsteht dagegen ein Echtzeit-System: Anomalien werden nicht
gesammelt, sondern sofort gemeldet. Aus einem manuellen
Dashboard-Check wird eine aktive Handlungsstrategie. Besonders
interessant ist das wachsende Feld rund um AI Builder in der
Power Platform. Hier geht es nicht nur darum, feste Regeln wie
„zehn Tage inaktiv“ zu definieren, sondern Muster durch
maschinelles Lernen zu erkennen. Das System kann historische
Daten auswerten und Prognosen ableiten: Wer wahrscheinlich den
Kurs abbrechen wird, wer zusätzliche Unterstützung benötigt, oder
welches Modul besonders anfällig für Abbrüche ist. Diese
Predictive Alerts erweitern die Logik erheblich. Sie melden nicht
nur, wenn ein Problem sichtbar ist, sondern warnen, bevor es
überhaupt kritisch wird. Ein greifbares Beispiel: Historische
Daten zeigen, dass Lernende, die drei Mal hintereinander
denselben Quiztyp nicht bestehen, mit 60 Prozent
Wahrscheinlichkeit den Kurs abbrechen. AI Builder kann dieses
Muster erkennen und automatisch ein Signal ausgeben, sobald ein
aktueller Lernender genau diesen Verlauf zeigt. Im System kommt
daher rechtzeitig eine Nachricht an – nicht erst nach dem
Abbruch, sondern in der Phase, in der noch gehandelt werden kann.
Genau das ist der Unterschied zwischen retrospektiver Analyse und
vorausschauender Unterstützung. Das Ganze lässt sich
organisatorisch je nach Bedarf skalieren. Manche Unternehmen
nutzen Automatisierungen zunächst nur für kleine Pilotgruppen –
etwa hochkritische Trainings wie Compliance oder
Arbeitssicherheit. Dort ist das Risiko groß, wenn Mitarbeitende
scheitern oder nicht teilnehmen. Andere weiten es Schritt für
Schritt auf die gesamte Lernlandschaft aus. Das Prinzip bleibt
identisch: Nicht mehr alles manuell prüfen, sondern Systeme die
fortlaufende Überwachung übernehmen lassen. Die Frage, die sich
bei vielen dabei stellt: Entsteht dadurch nicht ein Übermaß an
Benachrichtigungen? Ja, wenn man unbedacht jeden möglichen
Trigger automatisiert, droht tatsächlich eine Flut. Aber richtig
konzipiert, kann man mit Eskalationsstufen arbeiten. Erst wenn
ein Muster mehrfach bestätigt ist, geht der Alarm raus. Oder man
definiert Prioritäten – rote Meldungen bei hohem Risiko, gelbe
Hinweise bei leichten Abweichungen. Auch das ist in Power
Automate einfach abbildbar. Ziel ist nicht, Teams mit Nachrichten
zu überladen, sondern relevante Probleme sichtbar zu machen, und
zwar nur dann, wenn sie relevant sind. Der Nutzen liegt klar auf
der Hand. Statt Ressourcen für ständige Kontrolle zu binden,
werden Menschen genau dann aktiv, wenn es nötig ist. Tutoren
können sofort reagieren – eine Nachricht schicken, Lernressourcen
bereitstellen oder eine individuelle Session organisieren. Auf
Organisationsebene reduziert das sowohl Abbrüche als auch
Nachschulungsaufwände. Denn wer früh reagiert, vermeidet, dass
sich kleine Hürden zu großen Problemen entwickeln. Darüber hinaus
schafft Automatisierung auch Verlässlichkeit. In der klassischen
Welt hängt es stark von einzelnen Personen ab, ob Reports gelesen
und Konsequenzen gezogen werden. Mit automatisierten Flows wird
das Risiko eliminiert, dass ein Warnsignal übersehen wird.
Lernende profitieren, weil sie proaktiv Unterstützung erhalten,
und Organisationen, weil sie strukturell absichern, dass niemand
verloren geht. Im Alltag gilt: Je größer die Organisation, desto
größer der Effekt. Während ein Dozent in einem kleinen
Seminarraum durchaus individuell beobachten kann, wer abdriftet,
ist das in einem Unternehmen mit tausend Lernenden schlicht
unmöglich. Hier gleicht Automatisierung einem zusätzlichen
Sinnesorgan: Sie entdeckt Abweichungen, die Menschen bei dieser
Menge gar nicht mehr erfassen können. Genau das macht die
Integration in Microsoft 365 so wertvoll – Systeme arbeiten als
Unterstützung, nicht als Ersatz. Damit entsteht eine neue
Qualität in Learning Analytics. Wir reden nicht mehr nur über das
Beobachten von Zahlen, sondern über Systeme, die selbstständig
Handlungsmöglichkeiten eröffnen. Das ist mehr als Effizienzgewinn
– es ist eine Transformation der Logik von „sehen und später
reagieren“ hin zu „sofort wahrnehmen und direkt handeln“. Am Ende
stellt sich aber ein unausweichlicher Punkt: Wenn Daten
automatisch gesammelt, analysiert und proaktiv geteilt werden,
was passiert mit dem Thema Datenschutz? Gerade in
Bildungskontexten ist Vertrauen die entscheidende Währung.
Automatisierung klingt attraktiv – doch wie lässt sich
sicherstellen, dass Lernende dabei nicht das Gefühl von
Überwachung, sondern von Unterstützung erleben? Genau diese Frage
müssen wir im nächsten Schritt behandeln.


Datenschutz und ROI messbar machen


Alles steht und fällt mit Vertrauen – ohne Datenschutz gibt es
kein Projekt. Das klingt nüchtern, aber es ist die harte
Realität. Sie können noch so ausgefeilte Predictive Analytics in
Ihr LMS integrieren, noch so smarte Power-BI-Dashboards bauen,
und die modernsten Automatisierungen per Power Automate
hinterlegen – wenn die Lernenden oder Mitarbeitenden den Eindruck
haben, dass ihre Daten unsicher verarbeitet werden, ist das ganze
Projekt zum Scheitern verurteilt. Vertrauen ist hier die Basis,
auf der alles andere aufbaut. Die rechtliche Grundlage ist in
Europa klar: DSGVO. Sie bestimmt, wie personenbezogene Daten
erhoben, gespeichert und verarbeitet werden dürfen. Wer Learning
Analytics betreibt, kann nicht einfach beliebig jede Interaktion
im System tracken und speichern. Es geht um hochsensible
Informationen, denn Lernfortschritte sind immer auch persönliche
Profile. Wenn ein System sichtbar macht, wer Inhalte mehrfach
nicht versteht oder Prüfungen wiederholt nicht besteht, dann
berührt das automatisch die Persönlichkeitsrechte. Deshalb ist
ein Analytics-Projekt nicht nur ein technisches Thema, sondern
auch ein juristisches und kulturelles. Weltweit stehen
Unternehmen vor demselben Dilemma, wenn auch mit
unterschiedlichen Standards. In den USA sind es andere
Rahmenwerke, in Kanada, Australien oder Asien gibt es jeweils
eigene Vorgaben. Der Kern bleibt aber: Ohne klare Regeln im
Umgang mit sensiblen Lern- und Profildaten entsteht Misstrauen.
Und Misstrauen ist Gift für jedes Lernprojekt. Wenn Mitarbeitende
glauben, dass jede Fehlleistung dauerhaft gespeichert und
möglicherweise für andere Zwecke genutzt wird, dann ändert sich
ihr Verhalten. Sie vermeiden ehrliches Feedback, umgehen Systeme,
oder melden sich gleich gar nicht mehr aktiv an. Damit verliert
Learning Analytics seinen Sinn. Es gibt dafür handfeste
Beispiele. Unternehmen haben ehrgeizige Analytics-Projekte
gestartet, inklusive Tracking aller Kursaktivitäten und
automatisierter Risikoprofile. Anfangs schien die Technik
beeindruckend, aber nach wenigen Monaten gab es massiven
Widerstand seitens der Mitarbeitenden. Gewerkschaften oder
Betriebsräte intervenierten, teils wurde medial diskutiert. In
mehreren Fällen mussten die Projekte zurückgefahren werden –
nicht weil die Technologie versagt hätte, sondern weil das
Vertrauen fehlte. Wer hier einen Fehler macht, verliert nicht nur
Daten, sondern auch die Unterstützung der Menschen, für die das
Projekt eigentlich gedacht war. Deshalb kommt Transparenz ins
Spiel. Organisationen müssen klar erklären, welche Daten erfasst
werden, wie sie verarbeitet werden und wofür sie genutzt werden.
Es reicht nicht zu sagen „wir tracken für Optimierung“. Lernende
wollen nachvollziehen können, dass es um konkrete Unterstützung
geht, nicht um Kontrolle oder potenzielle Sanktionen. Ein
Dashboard mag technisch faszinierend sein, aber wenn der Nutzer
denkt: „Jeder Klick könnte gegen mich verwendet werden“,
untergräbt das den ganzen Zweck. Transparenz bedeutet, vornherein
offen zu legen, wie lange Daten gespeichert bleiben, wer Zugriff
hat, und welche Art von Berichten erstellt wird. Das führt direkt
zur wirtschaftlichen Dimension – dem ROI. Denn die Frage der
Verantwortlichen lautet fast immer: Lohnt sich das alles?
Datenschutzkonforme Systeme sind teurer, weil sie
Verschlüsselung, Rollensteuerung und oft aufwendige
Cloud-Architekturen erfordern. Doch auf der Gegenseite stehen
Einsparungen, die durch funktionierende Lernprozesse entstehen.
Wenn Analytics rechtzeitig Abbrüche reduziert, teure
Nachschulungen verringert und Mitarbeiterfluktuation senkt, dann
amortisiert sich die Investition schnell. Der ROI besteht nicht
im bunten Dashboard, sondern in den messbaren Verbesserungen der
Lernleistung und den reduzierten Folgekosten. Die Kunst liegt
also darin, Datenschutz nicht als Kostentreiber zu betrachten,
sondern als Investment. Ein System, das sicherstellt, dass Daten
DSGVO-konform verarbeitet werden, schafft auch den Rahmen, in dem
Lernende Vertrauen entwickeln. Dieses Vertrauen wirkt sich direkt
auf die Nutzungsrate aus – und nur wenn Lernende aktiv
teilnehmen, können die Daten überhaupt ihre gewünschte Wirkung
entfalten. Projekte, die zwar billiger aufgesetzt sind, aber nach
Monaten von der Belegschaft boykottiert werden, haben am Ende
einen negativen ROI. Genau deswegen darf man die Rechnung nicht
zu kurzfristig betrachten. Welche Tools spielen dabei eine Rolle?
Innerhalb des Microsoft-Ökosystems sind Security & Compliance
Funktionen entscheidend. Mit der Kombination aus rollenbasierten
Zugriffskontrollen, klassifizierten Datenrichtlinien und
Verschlüsselung können Organisationen sicherstellen, dass
sensible Lerninformationen nicht beliebig verstreut werden.
Administratoren können festlegen, dass bestimmte Reports nur
anonymisiert vorliegen oder dass Lernfortschritte nur aggregiert
für Gruppen sichtbar sind. Diese technischen Möglichkeiten sind
kein Nice-to-have, sondern unverzichtbar, wenn Learning Analytics
nicht an Datenschutzfragen scheitern soll. Ein praktisches
Beispiel: Ein Unternehmen möchte Abbruchraten in Kursen
analysieren. Theoretisch könnten die Daten so aufbereitet werden,
dass sichtbar ist, welcher Mitarbeiter den Kurs nicht
abgeschlossen hat. Doch DSGVO-konform bedeutet, dass dies nur für
Tutoren oder verantwortliche Trainer sichtbar sein darf, nicht
für Management-Reports auf höheren Ebenen. Für Führungskräfte
reicht es zu sehen, dass eine Abteilung 25 Prozent Abbrecher hat.
Auf individueller Ebene bleibt die Auswertung geschützt. Genau
hier helfen Compliance-Funktionen, die Rollen differenzieren und
verhindern, dass die Daten zu breit offenstehen. Die Balance
zwischen Datenschutz und ROI wird oft als Widerspruch
dargestellt, ist aber in Wirklichkeit eine gegenseitige
Bedingung. Ohne verlässliche Sicherheitsmaßnahmen hat ein Projekt
keine Akzeptanz, also keinen ROI. Und ohne messbaren ROI fehlt
die Rechtfertigung, Sicherheitsmaßnahmen zu finanzieren. Es ist
kein Entweder-oder, sondern ein Sowohl-als-auch.
Sicherheitsmechanismen sorgen dafür, dass Projekte langfristig
nutzbar bleiben. ROI-Messungen wiederum zeigen, dass sich diese
Maßnahmen wirtschaftlich lohnen. Interessant ist, dass gerade das
Thema ROI oft unterschätzt wird. Viele Unternehmen setzen auf
Analytics, ohne am Anfang klare Erfolgskriterien zu definieren.
Wenn dann später die Frage nach messbaren Ergebnissen auftaucht,
fehlen belastbare Zahlen. Datenschutz wird dann schnell als
„Kostenfaktor“ betrachtet, weil der Nutzen nicht auf dem Tisch
liegt. Wer dagegen von Beginn an KPIs zur Erfolgsmessung
definiert – zum Beispiel verbesserte Abschlussraten, reduzierte
Nachschulungszeit oder verringerte Abbruchquoten – kann den ROI
mit konkreten Zahlen belegen. Dann wird auch klar, dass der
Datenschutz kein Bremsklotz ist, sondern ein Grundpfeiler für
Akzeptanz und Effektivität. Man darf auch nicht vergessen, dass
Datenschutzfragen kulturelle Nebeneffekte haben. Wenn eine
Organisation offen über Datennutzung kommuniziert, signalisiert
sie Respekt vor den Mitarbeitenden. Dieses Signal steigert die
Bereitschaft zur Mitarbeit und stärkt die Bindung. Im
Umkehrschluss wirkt ein intransparentes Projekt wie ein
verstecktes Kontrollinstrument – und schafft Misstrauen, das auch
in andere Bereiche ausstrahlen kann. Das Fazit dieses Teils ist
also schlicht: Sicherheit und Datenschutz sind kein Hemmschuh,
sondern die Bedingung dafür, dass Learning Analytics
funktioniert. Die technische Umsetzung über Security &
Compliance Tools ist machbar, aber die Haltung dahinter ist
mindestens genauso entscheidend. Vertrauen muss aktiv aufgebaut
werden, und nur so entsteht auch eine messbare Verbesserung. Und
wenn wir akzeptieren, dass Datenschutz und ROI keine Gegensätze
sind, sondern Hand in Hand gehen, bleibt eine letzte Frage offen:
Wie etabliert man einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess,
der beides dauerhaft verbindet – sichere Datenverarbeitung und
messbare Lernerfolge? Genau dort schließen wir im nächsten
Schritt an.


Fazit: Der Kreislauf der Verbesserung


Am Ende zeigt sich klar: Daten allein bringen nichts. Erst wenn
aus Sammlung, Anwendung und Evaluation ein geschlossener
Kreislauf wird, entsteht echte Verbesserung. Ein Dashboard mag
beeindrucken, aber ohne Handlung bleibt es eine Zahlenspielerei.
Genau hier setzt der praktische Nutzen an. Starten Sie klein,
nutzen Sie Ihre vorhandenen M365-Tools, und legen Sie erste
Verbesserungsloops an. Es muss nicht gleich das große Projekt
sein, entscheidend ist die regelmäßige Rückkopplung. Die
eigentliche Kraft von Learning Analytics liegt nicht im
Excel-Sheet, sondern in diesem kontinuierlichen Prozess, der
Lernen sichtbar macht und Schritt für Schritt verbessert.


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