Laut dem LinkedIn Learning Report sagen 94 % der Mitarbeiter, dass sie länger in einem Unternehmen bleiben würden, wenn dieses in ihre Weiterbildung und Entwicklung investieren würde. Schulung und Entwicklung sind effektiv, wenn sie strategisch umgesetzt werden, was die Entwicklung von Inhalten, die Art der Durchführung und die Integration von Technologie beinhaltet (Harward & Taylor, 2014). Deskriptive Analysen können verwendet werden, um verschiedene Ebenen des Engagements, der Teilnahme und der Testergebnisse zu verfolgen. Diese Art von Wissen ermöglicht es L&D-Fachleuten, Muster zu erkennen, die ihnen dabei helfen, die Schulungen zu finden, die für die Mitarbeiter am vorteilhaftesten sind. 

Warum sind Entwicklung und Weiterbildung so wichtig? 

Programme zur Mitarbeiterentwicklung und –schulung sind wichtig für das Wachstum sowohl auf persönlicher als auch auf Unternehmensebene. Diese Programme ermöglichen es nicht nur den Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten zu entwickeln, sondern auch den Unternehmen, die Produktivität ihrer Mitarbeiter zu steigern und die Unternehmenskultur zu verbessern. 

• Entwicklung und Weiterbildung steigern die Leistung der Mitarbeiter 

Maßnahmen zur Mitarbeiterschulung und -entwicklung sind entscheidend für die Verbesserung der Leistung der Mitarbeiter. Laut The International Journal of Business and Management sind 90 % der Mitarbeiter der Meinung, dass Schulungs- und Entwicklungsprogramme ihre Arbeitsleistung verbessern.  

Die Mitarbeiter können sich durch Weiterbildungsmöglichkeiten auf zusätzliche Aufgaben vorbereiten, sei es durch Cross-Training oder durch einen Wechsel. L&D-Programme, die ihnen die Fähigkeiten vermitteln, die sie jetzt und in Zukunft benötigen, sorgen für Zufriedenheit.   

Mitarbeiter können von Schulungs- und Entwicklungsprogrammen profitieren, die ihnen helfen, ihre Stärken auszubauen und gleichzeitig die in ihren Leistungsbeurteilungen aufgezeigten Defizite zu beheben. In diesen Beurteilungen werden häufig Kenntnisse, Fähigkeiten und Kompetenzen genannt, die ein Mitarbeiter verbessern sollte, und Schulungs- und Entwicklungsprogramme können ihm dabei helfen, diese Anforderungen zu erfüllen. 

• Weiterbildung und Entwicklung steigern die Produktivität der Mitarbeiter 

Ein weiterer Bereich, in dem sich der Wert von Aus- und Weiterbildung zeigen kann, ist die Produktivität der Mitarbeiter.

Unternehmen, die umfangreiche Weiterbildungsprogramme anbieten, haben ein um 218 % höheres Einkommen pro Mitarbeiter als Unternehmen ohne formale Weiterbildung.

Nach Angaben der Association for Talent Development (ATD) haben Unternehmen, die umfassende Schulungsprogramme anbieten, ein um 218 % höheres Einkommen pro Mitarbeiter als Unternehmen, die keine formalisierten Schulungen durchführen. Mitarbeiter, die an hervorragenden Schulungsprogrammen teilnehmen, erbringen eine höhere Leistung. Nach Angaben von HR Technologists können Unternehmen die Wirksamkeit ihrer Mitarbeiterentwicklungs– und Schulungsprogramme anhand der folgenden Kennzahlen beurteilen: 

– Durchführung von Beurteilungen vor und nach der Schulung: Befragung der Mitarbeiter über ihre Erwartungen an Schulungs- und Entwicklungsprogramme und darüber, ob die Bemühungen des Unternehmens diese Erwartungen erfüllt haben 

– Messung der Resultate der Leistung: Bewertung von Arbeitsergebnissen zur Ermittlung von Verbesserungspotenzialen 

– Daten auswerten: Lerndaten wie die für einen Kurs aufgewendete Zeit oder die Abbruchquoten, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie sich die Mitarbeiter mit den Inhalten beschäftigen 

Mit Hilfe von Schulungsmaßnahmen und Entwicklungsinitiativen, die auf einem besseren Verständnis der Prozesse und klar definierten Zielen beruhen, können die Teammitglieder die Aktivitäten sowohl einzeln als auch in Gruppen bewältigen. Da die Mitarbeiter mit den für ihren Arbeitsbereich erforderlichen Fähigkeiten vertraut sind, brauchen sie weniger Zeit, um Lösungen für Probleme zu finden. Durch das Angebot von Schulungs– und Entwicklungsmaßnahmen können sich Arbeitgeber auf die Kenntnisse und Fähigkeiten konzentrieren, die sie ihren Mitarbeitern vermitteln wollen. Im Rahmen von Lern– und Entwicklungsinitiativen zur Produktivitätssteigerung können Mitarbeiter in neuen Fertigkeiten geschult oder bestehende aktualisiert werden. Die sich schnell entwickelnde Technologie von heute verlangt regelmäßig nach neuen Kenntnissen und Fähigkeiten, und Schulungs– und Entwicklungsprogramme bieten diese Chance. Diese Initiativen fördern die Kreativität und die Bereitschaft, Risiken einzugehen, um Prozesse mit weniger Aufsicht zu verbessern. 

• Weiterbildung und Entwicklung tragen zur Verbesserung der Unternehmenskultur bei 

Ein weiterer Vorteil von L&D-Programmen für Mitarbeiter ist die Verbesserung der Unternehmenskultur. Bessere Aufgabenverwaltung und Teamarbeit verringern den Bedarf an ständiger Überwachung. Das Engagement eines Unternehmens für die Förderung des Lernens und der Entwicklung jedes einzelnen Mitarbeiters zeigt sich in einem Schulungsprogramm, das auf die Fähigkeiten und Werte des Einzelnen ausgerichtet ist. Ein Unternehmen, das sich auf Innovation und die Überwindung persönlicher Hürden konzentriert, ist für Spitzenkräfte attraktiver. Individuelle Interessen und Hintergründe sind ein wichtiger Faktor bei der Entwicklung ganzheitlicher Schulungs– und Entwicklungsprogramme, die das Lernen auf der Grundlage individueller Interessen und Hintergründe fördern. Das Verständnis für die Kultur und die Werte anderer Mitarbeiter verbessert die Teamarbeit und trägt dazu bei, eine integrative und kooperative Belegschaft zu schaffen. 

Bewährte Methoden zur Durchführung effektiver Schulungen in einer Organisation 

Die Leitung einer L&D-Abteilung ist eine schwierige Aufgabe. Sie erfordert eine sorgfältige Planung, die Vorwegnahme eines breiten Spektrums von Anforderungen der Organisation und der Mitarbeiter und die Reaktion auf diese Anforderungen mit der geeigneten Lösung. Sie erfordert auch ein breites Spektrum an Fähigkeiten, von Führung und strategischem Denken bis hin zu Ressourcenmanagement und Leistungsbewertung. 

• Zuhören, um die tatsächlichen Probleme und Bedürfnisse des Unternehmens zu erkennen 

Oft besteht der erste Schritt bei der Entwicklung und Durchführung von Schulungen darin, ein Unternehmensproblem zu identifizieren und festzustellen, ob Schulungen der richtige Weg sind, um es zu lösen. Dieser Prozess wird als Diagnostik und Bedarfsermittlung bezeichnet. Wenn Sie zuhören, um Bedürfnisse aufzudecken, fungieren Sie als Leistungsberater und strategischer Partner, der Hindernisse für das Erreichen von Unternehmenszielen identifiziert und sein Fachwissen zur Beseitigung von Barrieren einsetzt. 

• Anpassung der Schulung an die Bedürfnisse des Unternehmens 

Die strategische Ausrichtung, die Abstimmung der Schulungsprogramme auf die Unternehmensziele, ist die wichtigste Kompetenz hervorragender Schulungsorganisationen. Schulungsleiter können sicherstellen, dass die Schulung für die Berufe und Ziele der Lernenden relevant ist, indem sie Schulungsprogramme so gestalten, dass sie den Bedürfnissen des Unternehmens entsprechen, anstatt lediglich allgemeine Inhalte von der Stange zu erwerben.

• Schulungen ansprechend und interaktiv gestalten 

Menschen lernen nicht, wenn sie kein Interesse am Lernen haben. Eine der wichtigsten Praktiken bei der Entwicklung von Inhalten besteht darin, das Lernen ansprechend und interaktiv zu gestalten. Erstellen Sie Programme, die die Aufmerksamkeit der Lernenden wecken, sie bei der Stange halten und die Interaktion zwischen den Lernenden, zwischen Ausbildern und Lernenden sowie zwischen Lernenden und Inhalten fördern. Dies ist der erste Schritt zur Verbesserung der Ergebnisse. 

• Anpassung der Schulungsmaßnahmen an die spezifischen geschäftlichen oder kulturellen Gegebenheiten des Unternehmens 

Neben der Anpassung der Schulung an die Anforderungen Ihres Unternehmens und die beruflichen Aufgaben Ihrer Lernenden ist auch die Kultur Ihres Unternehmens zu berücksichtigen. Wenn Ihr Unternehmen neue Technologien nur langsam annimmt und die Lernenden zögern, neue Softwareprogramme zu nutzen, ist die Implementierung eines Virtual-Reality (VR)-Schulungsprogramms möglicherweise keine gute Option für Ihr Unternehmen, unabhängig davon, wie nützlich ein solches Programm in einem anderen Unternehmen oder einer anderen Branche ist. 

• Lernergebnisse messen  

Angesichts des ständigen Drucks, die Betriebskosten zu senken, ist es für die Ausbildungsabteilung wichtiger denn je, eine gewisse Rentabilität des investierten Budgets nachzuweisen. Die Bewertung von Schulungen ist auch für die Prozessverbesserung wichtig. Indem Sie feststellen, wo die Ausbildung erfolgreich war und wo sie versagt hat, können Sie Änderungen an Ihren Programmen vornehmen und zukünftige Ergebnisse verbessern. 

Wie Learning Analytics die betriebliche Weiterbildung verändern kann 

Die Konzepte der Unternehmen für die berufliche Weiterbildung entwickeln sich weiter. Lange Lehrbücher und zeitaufwändige persönliche Sitzungen sind nicht mehr notwendig. Stattdessen liegt das Augenmerk auf der Schaffung dynamischer Online-Erfahrungen, auf die der Einzelne von überall aus zugreifen kann und die an seine spezifischen Bedürfnisse angepasst werden können.  

In dieser neuen Welt des Lernens in Unternehmen hat die Analytik folgende Aufgaben: 

– Schärfung der Identifizierung des beruflichen Entwicklungsbedarfs 

– Unterstützung der Unternehmen bei der Ermittlung des Erfolgs 

– Abstimmung der Weiterbildungsmaßnahmen auf die Bedürfnisse des Unternehmens 

– Förderung der aktiven Beteiligung und des Engagements

– Gezielte und personalisierte Unterstützung beim Lernen zu bieten 

Der Einsatz von Learning Analytics wie EDLIGO wird dazu beitragen, Produktivität und Effizienz zu steigern und Unternehmen beim Lernen ihrer Mitarbeiter zu unterstützen. Der technologische Fortschritt beschleunigt sich und erhöht die Erwartungen von Lernenden und Lehrenden.  

Learning Analytics kann bei der Ermittlung der Wirksamkeit von Schulungsprogrammen sehr nützlich sein.   

Erfahren Sie also, wie Learning Analytics die Weiterbildungsprogramme von Unternehmen verbessern kann. 

• Priorisierung von Lern– und Organisationsergebnissen 

Mitunter können Daten ein zweischneidiges Schwert sein. Moderne unternehmenseigene LMS und andere Technologien können einerseits die Datenerfassung einfacher machen als je zuvor. Andererseits kann es eine große Herausforderung sein, die riesige Menge an verfügbaren Daten zu analysieren.  

Hier kann eine gut definierte Datenstrategie eine große Hilfe sein. Auf der Grundlage Ihrer Bedürfnisse, Ziele, Mission und Vision sollten Sie in der Lage sein, die Daten zu bestimmen, die für Ihr Unternehmen am wichtigsten sind, und die Elemente zu priorisieren, mit denen sich Ihre Mitarbeiter zuerst beschäftigen sollen. Die neuesten Technologien und KI-Fortschritte machen die Priorisierung von Fähigkeiten und Kompetenzen einfach und effektiv. EDLIGO bietet eine KI-gestützte Lösung, die gezielte Lernempfehlungen gibt, die die besten Ergebnisse für die Mitarbeiter und das Unternehmen garantieren. 

• Ermöglichung einer besseren und umfassenderen Datenerfassung 

Da so viele Daten zur Verfügung stehen, wird oft nur eine begrenzte Menge der von Unternehmen gesammelten Lerndaten verwendet. Zu den Arten von Informationen, die erfasst werden können, gehören Akzeptanz, Engagement, Zeit für Aufgaben, Aktivitätsniveau und Fortschritt.  

Es ist wichtig, dass Ihr Unternehmen die Daten im richtigen Kontext analysiert und interpretiert. Einzelne Datenpunkte sind für sich genommen nicht sehr aussagekräftig und können von Ihren Stakeholdern leicht falsch interpretiert werden. Daten werden zu wichtigen Informationen, wenn Sie auf einer Geschichte aufbauen und die Ziele Ihres Unternehmens mit einbeziehen. So erhalten Sie Einblicke, die Ihnen helfen, Wissen in Maßnahmen umzuwandeln und Ergebnisse zu erzielen.  

Mit EDLIGO können Sie longitudinale, vergleichende oder progressive Analysen über maßgeschneiderte, intuitive und benutzerfreundliche Dashboards anzeigen und analysieren. 

• Verstärkung der Notwendigkeit einer starken Datensicherheit 

Da die Menge der gesammelten Daten zunimmt, machen sich die Lernenden Gedanken darüber, wie sie verwendet und gesichert werden. Unternehmen können verschiedene Maßnahmen ergreifen, um solide Standards für die Datenverwaltung und -sicherheit zu schaffen, darunter:  

– Sammeln Sie nur die Informationen, die für Ihre strategischen Ziele sinnvoll und relevant sind.  

– Bewahren Sie wichtige Daten nur für einen kurzen Zeitraum auf  

– Sicherstellen, dass Sie mit Technologieanbietern zusammenarbeiten, denen die Sicherheit ebenso wichtig ist wie Ihnen  

Unternehmen sind letztlich für den Datenschutz und die Sicherheit der von ihnen erfassten Daten verantwortlich. Maßnahmen wie diese können von Vorteil sein.  

Die Technologie von EDLIGO ist GDPR-konform, hat hohe Sicherheitsstandards und basiert auf Forschungsergebnissen mit der patentierten Spitzenfunktion.

• Personalisierte Lernerfahrungen ermöglichen 

Das Arbeitsumfeld ist ein wichtiges Element für Unternehmen. Berufstätige möchten in einem Umfeld arbeiten, in dem Karriereförderung und Entwicklung Priorität haben. Eine der Maßnahmen, die für eine personalisierte und hochrelevante Mitarbeiterentwicklung eingesetzt werden kann, ist die Personalisierung von Weiterbildungsmaßnahmen. Personalisiertes Lernen für die Mitarbeiterentwicklung ermöglicht es den L&D-Teams, die Lernenden besser auf die Unternehmensziele auszurichten und sie weiterzubilden oder umzuschulen, um Kompetenzdefizite auszugleichen.  

Die Stärke des individualisierten Lernens für die Mitarbeiterentwicklung besteht in der Fähigkeit, den Lernenden zu helfen:  

– einen maßgeschneiderten Ansatz, der auf ihre Interessen, Fähigkeiten, ihr derzeitiges Leistungsniveau und ihren künftigen Bedarf abgestimmt ist  

– Eigenverantwortung und Kontrolle über ihren Lernprozess, was das Interesse, das Engagement und den Wunsch, aktiv nach Lernressourcen zu suchen, erhöht.   

Personalisiertes Lernen kann sowohl für Unternehmen als auch für Lernende von großem Nutzen sein. Um personalisiertes Lernen anbieten zu können, sind Daten erforderlich, die Aufschluss über die Lernstile und Vorlieben Ihrer Mitarbeiter geben.  

Mit EDLIGO können Sie die Lernbedürfnisse Ihrer Mitarbeiter ermitteln und herausfinden, welche Fähigkeiten sie entwickeln sollten. Sie können Empfehlungen aussprechen, wie Kompetenzlücken am effizientesten geschlossen werden können, und Sie können das kontinuierliche Lernen und eine wachstumsorientierte Einstellung fördern. Mit EDLIGO können Sie personalisierte Lernpfade ableiten, ohne die Kosten und die Komplexität zu erhöhen, und die Lernpfadinterventionen und -fortschritte analysieren. 

• Messung des ROI der Lern- und Entwicklungsmaßnahmen 

Eine positive Lernkultur in Unternehmen führt zu engagierteren, leistungsfähigeren und anpassungsfähigeren Belegschaften. Lernen und Entwicklung befähigen Mitarbeiter, ihre Karriere selbst in die Hand zu nehmen. Sie helfen Managern, innovative Wege zu finden, um ihre Mitarbeiter zu fördern. Datengestützte Erkenntnisse werden von L&D genutzt, um Lernprogramme neu zu erfinden. Wenn Sie Ihren Mitarbeitern zuhören und in sie investieren, erzielen Sie die beste Rendite aus dem Lernen.  

Mit EDLIGO können Sie den ROI Ihrer Lern- und Entwicklungsstrategie messen und maximieren, Ihre Mitarbeiter um- und weiterbilden, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, und Empfehlungen aussprechen, wie Qualifikationslücken möglichst effektiv geschlossen werden können. 

Unternehmen profitieren von den Informationen und Erkenntnissen, die Learning Analytics im Rahmen einer ständig datengestützten Umgebung liefert, um ihre Weiterbildungsstrategien zu optimieren. Wenn Ihr Unternehmen noch nicht damit begonnen hat, Learning Analytics zu nutzen, um die Effektivität und den ROI Ihrer Schulungsprogramme zu verbessern, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, damit zu beginnen.  

Unternehmen brauchen Daten auf ihrer Seite, wenn sie sich darauf vorbereiten, Entscheidungen für die Zukunft ihrer Schulungsprogramme zu treffen. Sie ermöglichen es uns, grundlegende Fragen zur Wirksamkeit professioneller Lern- und Entwicklungsprogramme zu beantworten und Projekte auf die nächste Stufe zu heben, um langfristiges Engagement, Bindung und Erfolg zu fördern. Es geht darum, Organisationen in die Lage zu versetzen, die Datenerfassung mit den Schulungszielen zu verknüpfen, Pläne zu erstellen, die auf spezifische strategische Bedürfnisse ausgerichtet sind, und Learning Analytics-Lösungen zu implementieren, die maximale Ergebnisse liefern. 

Learning Analytics ist der Prozess des Sammelns, Messens, Analysierens und Berichtens von Daten über Lernende und ihren Kontext, um die Lernergebnisse zu verbessern. Dazu gehört die Nutzung von Daten, um zu verstehen, wie die Lernenden mit den Lernmaterialien umgehen, um Bereiche zu identifizieren, in denen die Lernenden Schwierigkeiten haben, und um Möglichkeiten zur Verbesserung von Lehrmethoden und -materialien zu ermitteln.

Learning Analytics stützt sich auf eine Vielzahl von Datenquellen, darunter Leistungsdaten von Studierenden, Daten aus Lernmanagementsystemen (LMS) und andere Formen digitaler Daten, die von Lernenden erzeugt werden. Diese Daten werden dann mit verschiedenen Techniken wie prädiktiven Modellen, maschinellem Lernen und Datenvisualisierung analysiert, um Muster und Trends im Verhalten und in der Leistung der Lernenden aufzudecken. 

Ziel von Learning Analytics und KI ist es, Lehrkräfte und Institutionen dabei zu unterstützen, datengestützte Entscheidungen zur Optimierung des Lernprozesses und zur Verbesserung der Lernergebnisse zu treffen. Durch die Nutzung der durch Learning Analytics gewonnenen Erkenntnisse können Pädagogen besser verstehen, wie Lernende lernen, und ihren Unterricht auf die individuellen Bedürfnisse abstimmen, was letztlich zu besseren Lernergebnissen für alle Lernenden führt. Learning Analytics ermöglicht es Lehrkräften, Einblicke in das Verhalten, die Leistung und das Engagement von Schülern zu gewinnen, die dann dazu genutzt werden können, fundierte Entscheidungen über die Gestaltung von Lehrplänen, Lehrmethoden und die individuelle Lernunterstützung zu treffen. 

Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Lernmanagementsystemen, Schülerakten und Online-Lernaktivitäten, kann Learning Analytics Muster und Trends erkennen, die Lehrkräften helfen zu verstehen, wie Schüler lernen und wie sie ihre Lernerfahrungen optimieren können. 

Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine entscheidende Rolle bei Learning Analytics, da sie die Echtzeitverarbeitung großer Datenmengen ermöglicht. KI-Algorithmen können das Verhalten von Schülern analysieren und vorhersagen, Schwachstellen und Stärken identifizieren und sogar personalisierte Lernpfade für Schüler erstellen. Durch die Integration von KI und Learning Analytics können Pädagogen umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, die eine datengestützte Entscheidungsfindung im Bildungswesen unterstützen.

Ein wesentlicher Vorteil von KI und Learning Analytics im Bildungswesen ist die Möglichkeit, Schüler mit Schwierigkeiten zu erkennen und zu unterstützen. Durch die frühzeitige Identifizierung gefährdeter Schüler können Pädagogen eingreifen und gezielte Unterstützung anbieten, was die Ergebnisse der Schüler verbessern und Schulabbrüche verhindern kann. KI-gestützte Learning Analytics können beispielsweise Schüler identifizieren, die in einem bestimmten Fach im Rückstand sind oder sich mit bestimmten Konzepten schwer tun, und zusätzliche Ressourcen oder personalisierte Lernpläne empfehlen, um ihnen zu helfen, ihren Rückstand aufzuholen.

Ein weiterer Vorteil von KI und Learning Analytics ist ihre Fähigkeit, personalisierte Lernerfahrungen zu unterstützen. Mithilfe von Datenanalysen können Pädagogen Lernaktivitäten auf die individuellen Bedürfnisse, Vorlieben und Lernstile der Schüler abstimmen. Dieser Ansatz trägt dazu bei, dass die Schüler das richtige Maß an Unterstützung und Herausforderung erhalten, was das Engagement, die Motivation und die Leistung steigern kann.

Learning Analytics und KI haben ein erhebliches Potenzial, das Bildungswesen zu verändern, indem sie datengestützte Entscheidungen und personalisierte Lernerfahrungen ermöglichen. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Daten und maschinellem Lernen können Pädagogen Muster erkennen, Ergebnisse vorhersagen und den Lernerfolg verbessern. Die Integration von KI mit Learning Analytics hat das Potenzial, die Bildung zu revolutionieren und gerechtere und effektivere Lernerfahrungen für alle Schüler zu schaffen.

EDLIGO ist einer der führenden Anbieter im Bereich Learning Analytics und bietet Bildungseinrichtungen weltweit fortschrittliche Analysetools und -lösungen. Mit der EDLIGO Learning Analytics Plattform können Pädagogen verwertbare Einblicke in die Lernmuster, das Engagement und die Leistung der Schüler gewinnen.

Die Plattform nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um personalisierte Lernpfade zu erstellen, gefährdete Schüler zu identifizieren und die Wirksamkeit von Lehrmethoden zu messen. Durch die Nutzung der von EDLIGO Learning Analytics können Lehrkräfte datengestützte Entscheidungen treffen, um den Lernprozess zu optimieren und die Ergebnisse der Schüler zu verbessern.

Insgesamt ist EDLIGO’s Learning Analytics-Lösung  ein wertvolles Werkzeug für jede Bildungseinrichtung, die die Ergebnisse ihrer Schüler verbessern und in der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Bildungstechnologie an der Spitze bleiben möchte.

Künstliche Intelligenz in der Bildung

Künstliche Intelligenz, Robotik und „Deep Learning“ sind bahnbrechende Technologien, die die Art und Weise verändern, wie Menschen denken, lernen, leben und arbeiten. Für Pädagogen ist es jetzt an der Zeit, darüber nachzudenken, wie sich neue Technologien und KI-basierte Lernanalysen auf das Lehren, Lernen und das Umfeld auswirken werden, das die Schüler in den kommenden Jahren vorfinden werden.

KI hat jede Branche verändert, und das Bildungswesen ist keine Ausnahme. Künstliche Intelligenz wird jetzt in Schulen und Hochschulen eingesetzt, um die Lehrmethoden zu verbessern und das Engagement der Schüler zu steigern. Laut Prescient and Strategic Intelligence wird der Markt für künstliche Intelligenz im Bildungsbereich bis 2030 voraussichtlich 25,7 Milliarden USD erreichen. Um auf dem Laufenden zu bleiben, ist es daher wichtig, ein besseres Verständnis für dieses Thema zu erlangen.

KI-basierte Lernanalytik

Learning Analytics ist ein aufstrebender Bereich, in dem hochentwickelte und fortschrittliche Analysewerkzeuge eingesetzt werden, um Lernen und Bildung zu verbessern. Viele Anwendungen von Learning Analytics und KI wären ohne die Verwendung umfangreicher, kontinuierlicher Echtzeitdaten nicht möglich.

Es gibt zwar viele Definitionen von Learning Analytics, aber das Learning Analytics Roadmap Committee (LARC) der UW-Madison hat es kontextbezogen definiert als die Durchführung von Aktivitäten, die darauf abzielen, die Ergebnisse der Studierenden zu verbessern, indem sie die Struktur, den Inhalt, die Bereitstellung oder die Unterstützung der Lernumgebung beeinflussen. Learning Analytics bezieht sich auf die Sammlung und Analyse von Daten über Lernende und ihre Umgebung, um die Lernergebnisse zu verstehen und zu verbessern. Regierungen, Universitäten und Anbieter von Massive Open Online Courses sammeln Daten über Lernende und deren Lernverhalten, um personalisierte Empfehlungen zu geben und die Lernergebnisse zu verbessern.

Learning Analytics hat das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie wir Auswirkungen und Ergebnisse in Lernumgebungen bewerten, und ermöglicht es Anbietern, neue Strategien zu entwickeln, um Spitzenleistungen beim Lehren und Lernen zu erzielen, während sie gleichzeitig den Studierenden neue Informationen zur Verfügung stellen, um ihnen zu helfen, die besten Bildungsentscheidungen zu treffen.

In einem unserer Interviews erklärte, Iouri Kotorov, ein leitender Dozent für internationale Wirtschaft, Pädagoge und strategischer Unternehmensberater, dass „Learning Analytics den Hochschulen dabei hilft, Daten effektiv für die Entscheidungsfindung zu nutzen. Die Lernanalytik hilft den Hochschulen bei der Bewertung der Wirksamkeit des Unterrichts und bei der Überprüfung des Lernerfolgs der Studierenden. Außerdem können sie Lehrenden und Studierenden Daten über ihre Lehr- und Lernleistung zur Verfügung stellen, was ihre Lehr- und Lernerfahrungen persönlicher und ansprechender machen kann.“

Analyselösungen bieten eine bequeme Möglichkeit, Daten zu nutzen. Einrichtungen nutzen die Analytik, um ihre Daten zu erforschen und zu untersuchen und ihre Erkenntnisse in Einsichten umzuwandeln, die ihnen letztlich helfen, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Die deskriptive Analyse verwendet statische Daten aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Kursbewertungen, Umfragen zum Studienabbruch, Studenteninformationssysteme, LMS-Aktivitäten und E-Portfolio-Interaktionen. Diese Strategie wertet die Vergangenheit der Studierenden aus und versucht, durch die Analyse der Daten Muster in ihrer Lernentwicklung aufzudecken. Die deskriptive Analyse gibt Aufschluss über das Geschehene und die gegenwärtige Situation und ermöglicht Ihnen strategische Entscheidungen über die optimale Lehrmethode für jeden einzelnen Studenten.

Sie können die deskriptive Analyse zum Beispiel nutzen, um herauszufinden, wie viel Ihre Klasse über die Lektion gelernt hat. Nach der Analyse der Daten stellen Sie vielleicht fest, dass Sie durch den Einsatz von Scaffolding-Strategien oder differenzierten Lernprozessen in Ihrem Unterricht mehr Schüler erreichen können. Einige Universitäten und Distrikte verfügen über deskriptive Analysetools, die direkt in das Managementsystem des Lehrers integriert sind.

Die prädiktive Analyse kann auf Daten aus denselben Quellen zurückgreifen, konzentriert sich aber auf die Messung des tatsächlichen Lernens. Die Daten können von intelligenten Agenten, aufgabenspezifischen Spielen, Protokolldateien, Simulationen, die den Lernprozess erfassen sollen, und direkter Beobachtung stammen. Dieser Ansatz liefert den Lehrkräften nicht nur Daten, die sie für ihre Entscheidungen nutzen können, sondern auch alternative Vorschläge, um den Unterricht effektiver zu gestalten. Auf der Grundlage der gesammelten Schülerdaten generiert das Analysetool Vorschläge für verschiedene Bildungsressourcen und -tools, die eingesetzt werden können, um eine größere Wirkung auf die Schüler zu erzielen. Die präskriptive Analyse bietet Schulen und Lehrkräften Einblicke in das Wissen der Schüler sowie anpassbare Bildungsstrategien auf der Grundlage der Schülerleistungen.

In einem unserer Interviews erklärte  Gabriele Riedmann de Trinidad, Gründerin und Geschäftsführerin der Platform 3L GmbH, dass „Learning Analytics eine hyperindividualisierte Unterstützung für jede Person ermöglicht, es ist der leistungsstärkste und wirtschaftlichste Weg für eine Organisation, das erwartete Lernniveau zu erreichen und sich gleichzeitig um jeden Einzelnen zu kümmern. In Anbetracht der enormen individuellen Lücken, die Schüler aufgrund von COVID-bedingten Schulschließungen haben, ist Learning Analytics höchstwahrscheinlich die einzige Möglichkeit, individuelle Unterstützung zu geben, um die Lücken zu schließen. Angesichts des anhaltenden Lehrermangels könnte Learning Analytics der „digitale Partner“ für hochwertiges individualisiertes Lernen sein.“

Die Nutzung von Big Data ist für die Bildung von Vorteil und umfasst verschiedene Aspekte von Learning Analytics, die den Bildungsprozess genau untersuchen, um das Lernen zu verbessern. Durch die sorgfältige Analyse von Big Data lassen sich nützliche Informationen ermitteln, die Bildungseinrichtungen, Studierenden und Lehrkräften zugute kommen. Zu diesen Vorteilen für die Beteiligten gehören gezielte Kursangebote, die Entwicklung von Lehrplänen, Lernergebnisse und Verhalten der Studierenden, personalisiertes Lernen, verbesserte Leistungen der Lehrkräfte und Beschäftigungsmöglichkeiten nach der Ausbildung.

Zentrale Vorteile der KI-basierten Lernanalyse

1.  Vorteile für Studierende

Lernanalysen haben das Potenzial, den Studierenden detailliertere Informationen über ihre Leistungen zu liefern. So können Lernanalysen den Studierenden helfen, ihr Verhalten auf konstruktive Weise zu erkennen und zu reflektieren, um ihre Fortschritte bei der Erreichung ihrer Lernziele zu steuern.

Förderung der Studentenbindung

Die Analyse von Studierendendaten kann genutzt werden, um vorherzusagen, welche Studierenden nicht in der Lage sein werden, das nächste Studienjahr zu absolvieren.

Nach Angaben des National Student Clearinghouse Research Center kehren im Durchschnitt 30 % der Studenten, die im Herbst ein College besuchen, im zweiten Jahr nicht mehr zurück.

Die Auswirkungen der Analytik auf den Verbleib sind positiv. Sobald ein gefährdeter Schüler identifiziert wurde, können spezifische Maßnahmen wie Beratung oder Nachhilfe eingesetzt werden, um ihn zu ermutigen, in der Schule zu bleiben und seine Ausbildung abzuschließen.

Lernergebnisse, Verhalten und Prozesse der Schüler

Ein weiterer wichtiger Vorteil von Big Data und Text Mining besteht darin, dass Schulen und Lehrkräfte in der Lage sind, die Lernergebnisse der Schüler im Bildungsprozess zu ermitteln und zu bestimmen, wie die Leistungen der Schüler verbessert werden können.

Die Interaktionen der Lernenden mit technologischen Hilfsmitteln wie E-Learning und mobilem Lernen können den Lehrkräften helfen, die Lernerfahrungen der Studierenden durch Datenanalyse zu verstehen.

Durch die Bewertung der Auswirkungen auf die Lernergebnisse bietet die Verwendung von Daten Ansätze zur Verbesserung des studentischen Lernens und der Leistung in der akademischen Bildung. Die Lernanalyse ermöglicht es den Lehrkräften, verschiedene Formen von Wissen zu bewerten und die Lehrinhalte nach Bedarf zu ändern.

Studierende in die Lage versetzen, die Verantwortung für ihr Lernen zu übernehmen

Eine weitere wichtige Anwendung von Learning Analytics besteht darin, den Studierenden mehr Informationen darüber zu geben, wie sie vorankommen und was sie tun müssen, um ihre Bildungsziele zu erreichen. Lernanalysen können es den Studierenden ermöglichen, ihre Ausbildung selbst in die Hand zu nehmen, indem sie ihnen ein besseres Verständnis ihrer aktuellen Leistungen in Echtzeit vermitteln und sie bei der Entscheidungsfindung über ihre Lerninhalte unterstützen.

Personalisiertes Lernen

Lehrkräfte können Learning Analytics nutzen, um die Häufigkeit der Anmeldungen von Studierenden anhand der vom Lernmanagementsystem erfassten Daten zu untersuchen. Die Lehrkräfte können sehen, wie die Studenten im Unterricht interagieren und wie engagiert sie insgesamt sind, wie schnell sie lernen und welche Noten sie erzielen. Anhand dieser Elemente lässt sich vorhersagen, ob ein Student erfolgreich sein wird. Die Lernanalyse ermöglicht es den Studierenden, relevante Daten in Echtzeit zu erhalten, sie zu prüfen und einzubeziehen und Echtzeit-Feedback zu erhalten.

2.   Vorteile für Lehrkräfte

Laut McKinsey kann die Technologie Lehrern helfen, 30 % ihrer Zeit für Aktivitäten zu verwenden, die das Lernen der Schüler unterstützen.

Durch das Sammeln von mehr Informationen über die Erfahrungen der Studierenden kann eine Einrichtung möglicherweise Probleme erkennen und beheben, über die sich die Studierenden Sorgen machen. Dozenten und Tutoren können mithilfe von Analysen die Fortschritte ihrer Studenten während eines Moduls verfolgen und die Ergebnisse über mehrere Module hinweg vergleichen, so dass sie ihre Anweisungen anpassen können, wenn sie zum Beispiel feststellen, dass einige Studenten durchfallen.

Verbesserte Leistung der Lehrkräfte

Mit Hilfe von Learning Analytics lässt sich die Leistung von Lehrkräften bewerten. Die Verwendung von Daten ermöglicht es den Lehrkräften, ihre Ausbildung zu verbessern, damit sie besser auf die Arbeit mit den Studierenden in einer technologischen Lernumgebung vorbereitet sind.

Analysten können Online-Aktivitäten auswerten, indem sie Daten erfassen, die aus der Nutzung von Technologien und Recherchetools in Online-Bibliotheken durch die Lehrkräfte stammen. Die Verwendung dieser Daten kann Lehrkräften dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen sie sich verbessern können, um eine bessere Interaktion zwischen Lehrkräften und Schülern im Klassenzimmer zu ermöglichen.

Mit Hilfe der Learning-Analytics-Daten kann ein Dozent das Verständnis der Studierenden für den Inhalt in Echtzeit messen, überwachen und darauf reagieren. Vor der endgültigen Benotung können Lehrkräfte Analysen und Daten nutzen, um ihre Lehrmethoden zu ändern und auf die Bedürfnisse der Schüler einzugehen. Dies ist ein großer Fortschritt für Lehrkräfte, da es ihnen dabei helfen kann, implizite Vorurteile zu überwinden, die sie möglicherweise über das Engagement oder die Leistung ihrer Schüler haben.

Verbesserte Qualität der Lehre

Learning Analytics liefert Lehrkräften mehr Informationen über die Qualität der Lehrinhalte, der Aufgaben, die sie den Studierenden geben, und der verschiedenen Aktivitäten, die sie während des Lehrprozesses durchführen, sowie über ihre Lehr- und Bewertungsmethoden, so dass sie diese im Laufe der Zeit verbessern können.

Verbesserung des Lehrplans

Big Data ermöglicht es Lehrkräften, Änderungen und Modifikationen vorzunehmen, um die Lehrplanentwicklung im Bildungssystem zu verbessern, z. B. durch die Zuordnung von Daten zu Lehrplänen. Pädagogen können mithilfe der Analyse umfangreicher Daten Lücken beim Lernen und Verstehen der Schüler erkennen und beurteilen, ob Lehrplanänderungen erforderlich sind. Lehrkräfte können sich an der strategischen Bildungsplanung beteiligen, um sicherzustellen, dass der Lehrplan an die Bedürfnisse der Schüler angepasst wird, um ihr Lernpotenzial zu optimieren.

3.   Vorteile für Institutionen

Mit Hilfe von Lernanalysen können Studiengangsleiter oder andere Administratoren leichter erkennen, wie gut ihr Studiengang abschneidet. Abgesehen von der möglichen Notwendigkeit, spezifische Daten auf Fakultäts-, Studenten- und Kursebene aufzuschlüsseln, kann die Lernanalyse aussagekräftige Vergleiche zwischen verschiedenen Kursen ermöglichen.

Identifizierung der richtigen Kurse

Ein erster Vorteil, der sich aus dem Einsatz von Big-Data-Analysen im Bildungswesen ergibt, ist die Fähigkeit von Bildungseinrichtungen, gezielte Kurse zu identifizieren, die den Bedürfnissen und Präferenzen der Studenten für ihr Studienprogramm besser entsprechen. Durch die Untersuchung von Trends bei der Einschreibung von Studenten und ihren Interessen in verschiedenen Disziplinen können die Einrichtungen ihre Bildungs- und Lehrressourcen auf Programme konzentrieren, die die Einschreibung von Studenten in den am meisten benötigten Studienbereichen maximieren. Die Schulen können die Absolventenzahlen besser vorhersagen, um die Einschreibungen langfristig zu planen.

Beschäftigungsmöglichkeiten nach der Ausbildung

Durch den Einsatz von Big Data und künstlicher Intelligenz können Bildungseinrichtungen die Beschäftigungsmöglichkeiten für Absolventen nach dem Studium ermitteln und die Ausbildung besser auf die Bedürfnisse des Arbeitsmarktes abstimmen. Sie können auch die Beschäftigung von Absolventen, Arbeitslosigkeit oder ungewisse Situationen in Bezug auf Beschäftigungsmöglichkeiten vorhersagen.

Big Data kann Bildungseinrichtungen dabei helfen, die Karrieremöglichkeiten von Studenten besser zu verstehen und Lernprogramme für Studenten auf ihre berufliche Kompatibilität zu prüfen. In einer globalen Lernumgebung kann diese Art von Informationen nicht nur eine bessere Bildungs- und Berufsplanung erleichtern, sondern sich auch für Unternehmen als nützlich erweisen, wenn sie Einstellungs- und Budgetentscheidungen für Hochschulabsolventen verschiedener Fachrichtungen treffen.

Learning-Analytics-Forschungsgemeinschaft

Auch die Forschungsgemeinschaft profitiert vom Einsatz der Analytik im Bildungswesen. Forscher können Informationen austauschen und leichter zusammenarbeiten. Sie können Lücken zwischen der Industrie und der akademischen Welt erkennen, so dass die Forschung herausfinden kann, wie die Probleme zu lösen sind. Außerdem ist die nützliche Datenanalyse ein wichtiger Bestandteil der Fähigkeit von Wissenschaftlern, Wissen zu generieren und in den Forschungsdisziplinen weiter voranzukommen.

Um mehr über KI-gestützte Learning Analytics zu erfahren, hat das EDLIGO-Team führende Experten auf diesem Gebiet zu ihren Erfahrungen und Meinungen befragt.

Hier einige interessante Einblicke:

Dr. Juan Alejo Arenas Ruiz

Vizepräsident für digitale Kanäle und Wirtschaft an der Universidad Tecmilenio

1. Inwieweit verbessert Learning Analytics die Leistung von Lernenden und Bildungseinrichtungen?

In den letzten 10 Jahren haben wir eine Zunahme der Anwendungen und Lösungen gesehen, die entstanden sind, und das ist ein klares Zeichen für den Erfolg, den Learning Analytics hat. Die Entwicklung dieser Art von Anwendungen und die Investition von Ressourcen für ihre Entwicklung nehmen zu, sowohl aus öffentlicher als auch aus privater Sicht.

2. Wie kann der Bildungssektor kurzfristig von Learning Analytics profitieren?

Nach Ansicht von Experten zu diesem Thema liegt der Vorteil von Learning Analytics darin, dass es eine personalisierte Bildung entwickeln kann. In den letzten Jahrzehnten war es schwierig, das traditionelle Modell zu ändern. Das traditionelle Modell ist das Klassenzimmer, das nicht auf den Kopf gestellt wird und das versucht, viele Schüler in einem Klassenzimmer zu unterrichten, insbesondere jetzt, wo die Pandemie auftritt, in einem virtuellen Klassenzimmer. Die Lernanalytik konzentriert sich auf jeden einzelnen Schüler und strebt nach personalisiertem Lernen.

Die personalisierte Bildung ist eines der Ergebnisse des Einsatzes von künstlicher Intelligenz (KI). Daran schließt sich das Learning Mining an, d. h. die Anwendung von Data Mining auf dieses Problem. Data Mining ist ein Bereich der Informatik, der mit statistischen Algorithmen und KI arbeitet: maschinelles Lernen. Die meisten Algorithmen, die bei dieser Art von Lösung zum Einsatz kommen, analysieren die Schülerzahlen, ihr Surfverhalten, die Zeit, die sie mit Hausaufgaben und in sozialen Netzwerken verbringen. Mit all diesen Informationen sind die Data-Mining-Algorithmen in der Lage, Schlussfolgerungen zu ziehen und den Wissensstand der Schüler zu ermitteln, wodurch eine personalisierte Bildung möglich wird.

3. Wie wird die KI-basierte Lernanalyse Ihrer Meinung nach den Bildungssektor verändern?

KI-Algorithmen werden immer besser und werden ihre Entwicklung und auch ihr eigenes Selbstlernen weiter vorantreiben. Der Nutzen von KI wird aufgrund der unterschiedlichen Positionen, die dieses Thema hervorruft, kontrovers diskutiert. Die Voreingenommenheit, die oft in KI-Algorithmen zum Vorschein kommt, ist darauf zurückzuführen, dass Algorithmen trainiert werden und durch das lernen, was ihnen vorgesetzt wird. Wenn man Informationen erhält, die voreingenommen sind, dann ist das Ergebnis auch voreingenommen. Sie können nicht wie ein Mensch schlussfolgern.

Experten auf diesem Gebiet stellen fest, dass sich die KI weiterentwickelt, weil sie jetzt auch hybride Kombinationen ermöglicht. Bislang war der Ansatz der KI als Kollektor bekannt, jetzt gibt es bereits Hybridmodelle, bei denen der Kollektoransatz mit dem symbolischen Ansatz kombiniert wird, und das wird zu noch besseren Algorithmen führen, die näher an der Realität sind.

Kirsi Elina Kallio

Spezialist für Lernen und Entwicklung, CEO und Gründer von Kasvun Katalyytti Oy, Finnland, zukunftsorientierter Hochschullehrer an der HELBUS Helsinki School of Business

1. Inwieweit verbessert Learning Analytics die Leistung von Lernenden und Bildungseinrichtungen?

Die Bewertung von Lernergebnissen ist so etwas wie der „Heilige Gral“ für alle Fachleute und Einrichtungen des Bildungssektors. Lernen ist ein komplexer Prozess, der nicht durch Zahlen oder Statistiken vereinfacht werden kann. Mit Hilfe der Lernanalyse lassen sich jedoch einige Elemente dieses komplexen Phänomens verstehen. Mit Hilfe von Sofortstatistiken können Sie die Lernleistung bereits während des Lernens verbessern und anschließend die Lernergebnisse steigern.

2. Wie kann der Bildungssektor kurzfristig von Learning Analytics profitieren?

Es könnten mehr evidenzbasierte Entscheidungen über die Gestaltung von Lernaktivitäten getroffen werden.

3. Wie wird KI-basierte Learning Analytics Ihrer Meinung nach den Bildungssektor verändern?

Nicht die Analytik als solche. Entscheidend sind vielmehr die Themen, die Sie bewerten. Dazu brauchen Pädagogen ein systemischeres Verständnis aller Elemente, die sich auf Bildungsaktivitäten und Lernerfahrungen auswirken. Solche Elemente könnten zum Beispiel die Regeln und die Arbeitsteilung in Bildungseinrichtungen sein, die die Lernaktivitäten steuern.

Ángela Erazo Múñoz

Professorin an der Universidade Federal da Paraíba in João Pessoa, Lateinamerika

1. Inwieweit verbessert Learning Analytics die Leistung von Lernenden und Bildungseinrichtungen?

Das ist ein notwendiges und komplexes Thema. Ich bin kein Profi auf diesem Gebiet, daher kann ich keine quantifizierbare oder begründete Antwort darauf geben. Als Beobachter bin ich jedoch der Meinung, dass die verschiedenen Bewertungs- und Messinstrumente, die im Rahmen der Lernanalytik entwickelt wurden und werden, es uns effektiv ermöglichen würden, uns als Lehrende zu bewerten und zu verbessern sowie den Lernenden Lösungen anzubieten, um ihre Lernprozesse und ihre Wissensproduktion zu verbessern. Andererseits ist es in der Institution, in der ich arbeite, Sache jedes einzelnen Professors, eine individuelle und gruppenbezogene Bewertung jedes einzelnen Fachs vorzunehmen, wobei der Schwerpunkt auf dem jeweiligen Fachgebiet liegt. Im Bereich des Sprachunterrichts im Allgemeinen wurden große Fortschritte bei den Lernmaterialien gemacht und die Art der Formate, Materialien und Vorschläge wurden diversifiziert.

2. Wie kann der Bildungssektor kurzfristig von Learning Analytics profitieren?

Der Bildungssektor wird kurzfristig von Learning Analytics profitieren durch

– Durchführung von Forschungsarbeiten

– Entwicklung von Mess- und Überwachungssystemen, die sowohl für Schüler als auch für Lehrer einfach anzuwenden, zu verstehen und zu nutzen sind

– Schulung von Lehrern und Schülern für die beste Analyse und Suche nach Lösungen zur Verbesserung von Lernen und Lehren.

– Erfahrungen auf verschiedenen Ausbildungsebenen sammeln

– Verbreitung und Austausch von Informationen und Forschungsergebnissen zu diesem Thema

3. Wie wird KI-basierte Lernanalyse Ihrer Meinung nach den Bildungssektor verändern?

Aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet, glaube ich, dass es einen großen Wandel geben wird, und ich denke, dass die Pandemie diesen Prozess bereits beschleunigt hat. Im Bereich der Übersetzung und des Spracherwerbs zum Beispiel wurden dank der Erfahrungen mit künstlicher Intelligenz große Fortschritte erzielt. Heutzutage gibt es viele hochentwickelte Übersetzungsprogramme, die bei den Prozessen helfen, sowie verschiedene Möglichkeiten, Sprachen zu lernen, wie Anwendungen, Handbücher, Bücher, Lernplattformen usw.

KI-basierte Analytik ermöglicht es Ihrer Organisation, die Auswirkungen einer Reihe von Kennzahlen auf die Lernleistung zu messen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.

Wenn Sie in einer Schule, Universität oder Organisation für das Lernen zuständig sind und keine Daten nutzen, um Entscheidungen zu treffen, sollten Sie EDLIGO Learning Analytics in Betracht ziehen, um die Lernergebnisse zu verbessern.

EDLIGO hat sich als skalierbar erwiesen, von einem Team bis zur Unternehmensebene, von einem Klassenzimmer bis zur staatlichen Ebene.

– Verfolgen Sie die Ergebnisse Ihres Studiums und vergleichen Sie sie mit denen anderer Studenten.

– Visualisieren Sie die Realitäten auf jeder Ebene

– Lernfortschritte überwachen und steuern

– Gezielte akademische Unterstützung und Gestaltung personalisierter Lernerfahrungen

– Einen Qualitätssicherungsrahmen mit integrierter Datenanalyse und KI einrichten

Wenden Sie sich an das EDLIGO–Team oder vereinbaren Sie eine Demo, wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Learning Analytics Ihrer Organisation helfen kann, mithilfe von Daten und KI bessere Ergebnisse zu erzielen.