Der Beitrag präsentiert Zwischenstände eines Forschungsprojektes zur datengetriebenen Entwicklung eines Learning-Dashboards. Projektziel ist es, die Steuerung von digitalen Selbstlernkursen zu optimieren. In einem ersten Schritt wurden dazu Lerndaten von 1.172 Studierenden analysiert, um Aufschluss über relevante Variablen zur Entwicklung des Dashboardes zu erhalten. Hier werden im Rahmen der Konferenz erste Erkenntnisse zu quantitativ identifzierbaren Lernstrategien, Drop-Out-Quoten sowie eine Analyse des Einflusses von Vorwissen und (Lern-) Persönlichkeiten auf den Lernerfolg diskutiert.