Wie Sie mit Learning Analytics Ihre Schulungen optimieren

Big Learning Data und der Lernprozess

Learning Analytics

© Maxie McCoy

Frau Weber hat 5 Versuche benötigt, um den Abschlusstest zur neuen Produkt-Schulung zu bestehen. Dabei hat sie vor allem für die dritte Frage des Tests deutlich mehr Zeit benötigt als ihre Kollegen. Ein Beispiel, das sowohl die Möglichkeiten als auch die Gefahren von Learning Analytics zeigt, denn die Interpretation der gewonnen Daten kann völlig unterschiedlich ausfallen. Es könnte sein, dass Frau Weber z.B. einen Anruf von einem Kunden erhalten hat, während sie die Frage beantwortet hat und sie aus diesem Grund mehr Zeit benötigt hat. Ebenso steht die Anzahl der Versuche in keinem Kontext – vielleicht hat Frau Weber zwar 5 Versuche benötigt, dafür war ihr Endergebnis und damit ihr Lernerfolg aber viel höher als bei den Kollegen.

Mit dem Erheben von personen- und inhaltsbezogenen Lernaktivitäten können Sie zum Einen den Lernfortschritt Ihrer Mitarbeiter überwachen und – z.B. im Fall von Frau Weber – rechtzeitig eingreifen, um Hilfestellungen zu bieten. Andererseits mahnen Datenschützer aber auch zur Vorsicht, denn das Erheben, Speichern und Auswerten von personenbezogenen Daten bedarf der richtigen Auswertung und Interpretation.

Mit Learning Analytics den Lerner unterstützen

Unter dem Begriff Learning Analytics wird eine Methode verstanden, mit der Unternehmen den Lernprozess analysieren und Lernaktivitäten nachvollziehen können. Jeder Lerner hinterlässt bei der Bearbeitung eines Lerninhalts „digitale Spuren“, sei es z.B. durch das Ankreuzen einer Antwortmöglichkeit oder durch die Verweildauer in einem Lehrmittel. Diese Informationen können mit einem Learning Management System bzw. dem darin integrierten Berichtswesen, aufbereitet, visualisiert, verwaltet und interpretiert werden. Dadurch erhalten die berechtigten Personen Einblick in Lernfortschritte und Interaktionen mit den Lerninhalten, so dass Sie beispielsweise die Qualität einzelner Lernbausteine optimieren können. Sinn und Zwecks der Datenanalyse ist es daher vor allem, den Lerner in seinem Lernprozess zu unterstützen und ein bestmögliches Lernerlebnis zu schaffen.

Das Potenzial von Big Learning Data nutzen

Die gewonnenen Kenntnisse über den Lernprozess sind aber auch dann hilfreich, wenn im Unternehmen immer wieder die Frage nach dem „Was bringt uns der Einsatz einer E-Learning Software?“ auftaucht. Learning Analytics liefert klare Belege für die Notwendigkeit der Personalentwicklung und zeigt aktuelle Schwachstellen sowie den Schulungsbedarf. Aus diesem Grund bezeichnet auch der NMC Horizon Report den „zunehmenden Fokus auf der Messung von Lernprozessen“ als mittelfristigen Trend für die betriebliche Aus- und Weiterbildung.

Die Datenmengen sorgen aber auch dafür, dass Druck sowohl auf die betroffenen Personaler als auch die Lerner selbst ausgeübt werden kann und die Daten überinterpretiert werden, um eine Leistungsbeurteilung des Mitarbeiters lediglich aufgrund der Lerndaten vorzunehmen. Am Beispiel von Frau Weber wird klar, dass eine Vielzahl an Schlussfolgerungen möglich ist, warum sie mehrere Versuche für den Test benötigt hat. Es darf aber auch nicht vergessen werden, diese eine Einzelergebnis in den Gesamtkontext einzuordnen. Dazu zählt auch das generelle Verständnis von Lernen: durch mehrfaches Üben (und somit zwangsweise auch durch das Scheitern und das Fehler machen) und durch die ständige Wiederholung wird der größte Lernerfolg erzielt, nicht durch das einmalige Durchklicken eines Kurses oder ein 100% richtiges Testergebnis.

Datenschutz und Learning Analytics: eine schwierige Kombination?

Nein, keinesfalls, denn durch verschiedene Rollen- und Berechtigungstypen ist es unter anderem möglich, nur bestimmten Personen den Zugang zu den lernbezogenen Daten zu ermöglich. Darüber hinaus dienen die Berichte in einem Learning Management System wie Avendoo® vor allem dazu, den Lerner zu unterstützen und zu fördern und dazu, die Qualität der Lerninhalte zu optimieren. Wird also z.B. eine Frage in einer Prüfung immer wieder falsch beantwortet, so kann dies ein Indiz dafür sein, dass die Fragestellung nicht konkret genug ist, der Kontext nicht stimmt oder die Übersetzung fehlerhaft ist. Anhand dieser Auswertung hat der Autor dann die Möglichkeit, seine Prüfung zu verbessern.

Learning Analytics sinnvoll nutzen

Die Frage nach dem Grad der Auswertung ist für Learning Analytics ein entscheidender Punkt, aus diesem Grund sollte auch – sofern vorhanden – der Betriebsrat zu diesem Thema informiert und von Anfang an eingebunden werden. Nur so kann Ängsten und Sorgen vorgebeugt werden und Klarheit in Bezug auf die gespeicherten Daten geschaffen werden. Daher ist frühzeitig zu klären, welche Daten tatsächlich nützlich sind, um den Lernprozess voranzubringen und welche nicht. Um Fehlentscheidungen und falsche Rückschlüsse auszuschließen, gehört zur Nutzung von Learning Analytics daher auch ein entsprechendes Vorwissen der verantwortlichen Personen und diese benötigen die Fähigkeit, große Informationsmengen kontextuell richtig interpretieren zu können.

Generell steht bei dem Thema Lernerfolgskontrolle noch die Frage im Raum, was mit den gewonnenen Erkenntnissen am Ende tatsächlich passiert. Das reine Erheben der Daten verfehlt den Zweck von Learning Analytics. Aus den Ergebnissen müssen konkrete Handlungsmaßnahmen abgeleitet werden, damit die Aus- und Weiterbildung dauerhaft optimiert und effizienter wird – sowohl für das Unternehmen als auch die Lerner.

Weitere Methoden der Lernerfolgskontrolle

Neben dem reinen Reporting gibt es noch weitere Möglichkeiten und Methoden, um mehr über den Lernprozess zu erfahren und um diesen optimieren zu können. So können zum Beispiel Interviews mit den Lernern durchgeführt werden oder aber es werden Frage- bzw. Feedbackbögen (siehe dazu: 11 Tipps für ein erfolgreiches Feedback) ausgearbeitet und den Lernern im Anschluss an einen Kurs zur Verfügung gestellt. Größter Unterschied: Bei diesen Möglichkeiten entscheidet der Lerner selbst, welcher Daten er bereit ist, Preis zu geben.

 

Ein Blog-Beitrag von Jennifer Jordan