Digitale Lerntools haben eine beneidenswerte Fähigkeit: Sie können fast alles zählen. Dazu gehören Logins, Klicks, Lernminuten, abgerufene Videos, bestandene Quizfragen und natürlich Abschlüsse. Moderne Systeme dokumentieren sogar, wann eine lernende Person gezögert, eine Antwort geändert oder den KI-Coach um einen weiteren Hinweis gebeten hat. Wenn ich jedoch wissen möchte, ob jemand anschließend tatsächlich etwas besser kann, wird das Dashboard plötzlich bemerkenswert schweigsam.
Nächste Woche startet die Zukunft Personal Europe in Köln. Das ist ein fester Termin in meinem Kalender. Ich rechne dort mit vielen messbaren Erfolgen, die Anbieter demonstrieren. Lernwege werden personalisiert, Skill-Gaps geschlossen, KI-Kompetenzen aufgebaut und Beschäftigte bis zur Prüfung motiviert. Vermutlich wird auch wieder irgendwo auf den Ständen oder Bühnen – für Learning & Development gibt es zwei Bühnen in Halle 5.1 – ein Kreisdiagramm zu sehen sein, das zeigt, dass 87 Prozent der Teilnehmenden irgendein Angebot als "hilfreich" bewerteten. Die restlichen 13 Prozent hatten wahrscheinlich die Kamera ausgeschaltet.
Wirkungsnachweis ist gefragt – Learning Analytics fällt trotzdem zurück
Dabei ist der Nachweis von Wirkung keineswegs aus der Mode gekommen und wird immer wieder nachdrücklich gefordert. Im "L&D Global Sentiment Survey 2026" von Donald H. Taylor erreicht das Thema "Showing Value" sogar den höchsten Wert seit Beginn der Umfrage vor 13 Jahren. Gleichzeitig fällt Learning Analytics so stark ab wie kein anderes abgefragtes Thema.
Das bedeutet jedoch nicht, dass weniger Unternehmen Learning Analytics einsetzen. In der Umfrage wurde gefragt, welche Themen 2026 im Bereich "Workplace Learning" besonders "hot" sein werden. Gemessen wurde also die Temperatur eines Trends, nicht seine Verbreitung. Bemerkenswert bleibt die Kombination trotzdem: Wirkung zu zeigen, wird wichtiger, während Learning Analytics als Trendthema an Glanz verliert. Vielleicht erscheint die Arbeit mit Daten schlicht weniger aufregend als der nächste KI-Coach. Wirkungsmessung hat im Corporate Learning ungefähr den Glamour einer Steuererklärung. Alle wissen, dass sie nötig ist. Doch kaum jemand möchte damit auf die große Bühne.
In einer Umfrage des Plattformanbieters Talent LMS in den USA erklärten immerhin drei Viertel der 101 befragten HR-Verantwortlichen, dass ihre L&D-Strategie an Unternehmenskennzahlen ausgerichtet sei. 62 Prozent nannten eine verbesserte Arbeitsleistung als vorrangige Erfolgskennzahl. Nur zwei von zehn betrachteten die Messung des Lern-ROI als Herausforderung.
Vielleicht ist das Messproblem also längst gelöst. Vielleicht haben wir es einfach wegdefiniert.
Denn "verbesserte Arbeitsleistung" ist noch keine Messmethode. Der Begriff sagt nichts darüber aus, wie die Verbesserung erfasst wurde, welcher Ausgangswert galt und ob sich der Effekt tatsächlich auf das Lernangebot zurückführen lässt. Beim Verkaufstraining mag das noch funktionieren, wenn anschließend mehr verkauft wird. Aber vielleicht wurde gleichzeitig das Produkt billiger. Vielleicht hat die Führungskraft gewechselt. Oder eine KI erledigt inzwischen den schwierigsten Teil der Aufgabe. Ein Vorher-Nachher-Vergleich ist noch kein Wirkungsnachweis, wenn sich zwischen den beiden Zeitpunkten auch der Rest der Arbeit verändert hat.
Ein Dashboard macht aus Korrelation noch keine Kausalität
Auch der aktuelle Fosway-Report "Digital Learning Realities" zeichnet kein Bild einer Branche, die Daten grundsätzlich scheut. Analytics ist dort zur zweitwichtigsten Priorität für die Verbesserung der Lernerfahrung aufgestiegen. Das ist erfreulich. Allerdings macht ein Dashboard aus einer Korrelation noch keine Kausalität. Zwar können digitale Systeme Lernaktivitäten, Testergebnisse, Kompetenzdaten und Informationen aus dem Arbeitsprozess zusammenführen. Ob sich dadurch das Verhalten, die Zusammenarbeit, die Fehlerquote oder das Geschäftsergebnis verändern, liegt jedoch meist (noch) außerhalb ihres Sichtfelds.
Ein Klick belegt zunächst einmal nur, dass geklickt wurde. Eine ausgewiesene Lernzeit kann beispielsweise auch bedeuten, dass ein Browserfenster lange geöffnet war. Ein bestandener Test zeigt lediglich die Leistung in diesem Test – und nur dann mehr, wenn die Aufgaben das relevante Wissen oder Können tatsächlich erfassen. Sinkt nach einer Schulung die Fehlerquote, ist das ein wichtiger Befund. Der kausale Wirkungsnachweis liegt darin jedoch noch nicht automatisch vor.
Genau hier wird aus Messen Interpretation. Das Dashboard meldet: Kurs abgeschlossen. Die Personalentwicklung übersetzt: Kompetenz aufgebaut. In der Vorstandsvorlage steht schließlich: Geschäftsergebnis verbessert. So ist aus einer Zeile im LMS auf dem Weg durch drei Powerpoint-Folien eine Erfolgsgeschichte geworden.
Mit KI dürfte diese Verwandlung noch eleganter gelingen. Ein digitaler Lerncoach hinterlässt schließlich eine eindrucksvolle Datenspur: Dialoge, Nachfragen, Empfehlungen, Übungsversuche und Feedbackschleifen. Ein Agent kann daraus innerhalb von Sekunden einen Bericht formulieren, der ausgesprochen wissenschaftlich aussieht. Er kann Muster schneller erkennen und Prognosen berechnen. Ebenso effizient kann er alte Kurzschlüsse neu formulieren. Die Zahl der Datenpunkte steigt. Ihr Beweiswert muss deshalb jedoch nicht zwangsläufig mitsteigen.
Wirkung von Lernangeboten: Drei Fragen für den Messebesuch
Deshalb werde ich auf der "Zukunft Personal" nicht zuerst fragen, wie viele Kennzahlen ein Lernsystem anzeigt. Mich interessiert, welche Behauptung damit überprüft werden soll. Welches konkrete Problem bestand vor dem Lernangebot? Welche Veränderung wurde erwartet? Und welche Daten könnten zeigen, dass ausgerechnet das Lernangebot diese Veränderung ausgelöst hat?
Für den Rundgang durch die Messehallen schlage ich einen kleinen Test vor. Immer wenn an einem Stand oder auf einer Bühne die Wörter "wirksam", "messbar", "personalisiert" oder "datengetrieben" fallen, stellen Sie bitte folgende drei Fragen:
Was hat sich im Vergleich zum Ausgangszustand verändert?
Woran lässt sich erkennen, dass das Lernangebot diese Veränderung verursacht hat?
Wurde der Effekt später im Arbeitsalltag noch einmal überprüft?
Wer diese Fragen mit drei konkreten Antworten versehen kann, hat vermutlich einen interessanten Anbieter gefunden. Wer hingegen ein neues Dashboard gezeigt bekommt, darf ein Feld auf seinem persönlichen Wirkungs-Bingo ankreuzen.
Ich werde in Köln jedenfalls nicht nach dem Anbieter mit den meisten Kennzahlen suchen. Mich interessiert das System, dessen Anbieter sagen kann, welche seiner Wirkungsannahmen sich nicht bestätigt haben. Das wäre für mich der überzeugendere Nachweis von Datenreife.
Über die Kolumnistin: Gudrun Porath ist freie Journalistin. Sie beobachtet unter anderem für das Haufe Personal-Portal und die Zeitschrift "personalmagazin - neues lernen" die Trends auf dem E-Learning-Markt.
