In einer zunehmend digitalen und sich rasant verändernden Arbeitswelt, wird lebenslanges Lernen immer wichtiger für den beruflichen Erfolg (OECD, 2021). Technologische Entwicklungen und der Trend zum digitalen Lernen und Arbeiten, schaffen neue Möglichkeiten für die berufsbegleitende Weiterbildung.... Learning Companions (LCs), also digitale, natürlich-sprachige Agenten (Chatbots oder sprachbasierte Assistenten), die eine freundschaftsähnliche Beziehung zu ihrem menschlichen Nutzer aufbauen, stellen einen innovativen Lösungsansatz dar, um Menschen vielfältig, individualisiert sowie zeit- und ortsunabhängig beim Lernen zu unterstützen (Khosrawi-Rad et al., 2022). Da eine hohe Motivation einen positiven Effekt auf den Lernerfolg und dessen Nachhaltigkeit hat (Hawlitschek & Merkt, 2018), jedoch gleichzeitig, insbesondere im digitalen Raum ein großes Problemfeld darstellt (Limarutti et al., 2021), forcieren wir den Einsatz eines LCs in seiner Rolle als Motivator. [Aus Einleitung]

Wissen bekommt in unserer Gesellschaft eine immer stärkere Bedeutung und stellt Individuen und Organisationen vor verschiedenste Herausforderungen. Der gesamtwirtschaftliche Anteil materieller Güter wird gegenüber wissensintensiven Dienstleistungen zurückgehen, d.h. es bedarf zukünftig immer stärker gut aus- und weitergebildeter Experten, die miteinander die Innovationskraft von Organisationen steigern und kundenspezifische Lösungen entwickeln. Ausgehend von den für Experten benötigten Kompetenzen sogenannter Wissensarbeiter fokussiert diese Arbeit die Begleitung und Bewertung von kollaborativer Teamarbeit. Als Forschungsobjekt dienen Virtual Collaborative Learning-Veranstaltungen, in denen die zukünftigen Experten als Lernende teilnehmen. Sie werden in virtuellen Klassenräumen von Lernbegleitern beobachtet und bewertet, um sie bei der Entwicklung neuer Kompetenzen zu unterstützen und so die Erreichung der Lernziele zu gewährleisten. Da die Lernbegleitung bislang manuell durchgeführt wird, ist eine zeitnahe Beurteilung und Intervention nicht möglich. Mit Learning Analytics sollen Lösungen vorgeschlagen werden, die die Lernbegleiter in ihrer Arbeit unterstützen und den Aufwand reduzieren. Hierzu thematisiert diese Dissertation in sechs kumulativen Beiträgen, wie die zugrundeliegenden Daten verfügbar gemacht werden können und welche Beobachtungen anhand welcher Kriterien mittels ausgewählter Methoden der Learning Analytics durchgeführt werden sollten. Im Rahmen des Design Science Paradigmas werden verschiedene qualitative und quantitative Forschungsmethoden zur Datenerhebung und -auswertung angewendet. Im Ergebnis entsteht ein beispielhafter Katalog von Learning Analytics Methoden, die sich auf spezifische Erkenntnisziele der Beobachtungen von kollaborativer Gruppenarbeit beziehen. Ebenso wird der Einsatz einer ausgewählten Methode evaluiert. Die gewonnenen Erkenntnisse können zukünftig auf vergleichbare kollaborative Lehrangebote in der Ausbildung von Wissensarbeitern, aber auch zur Analyse und Unterstützung der virtuellen Zusammenarbeit im geschäftlichen Umfeld transferiert werden.