Ziel des Learning Analytics ist es, Lernprozesse sichtbar zu machen, sie besser zu verstehen und zu unterstützen. Während Learning Analytics oft aus einer institutionellen Sicht oder aus Dozentensicht betrachtet wird, mit dem Ziel, Messzahlen für das Lernen zu erhalten, Probleme zu erkennen oder die Lehre zu verbessern, bietet Learning Analytics gerade auch für Lernende und die Unterstützung des Lernprozesses ein großes Potenzial.

Klassische Learning-Analytics-Szenarien basieren auf Aktivitätsdaten, welche üblicherweise aus webbasierten Lernanwendungen, oder auch aus sozialen Netzwerken, gewonnen werden können. Durch den Einsatz mobiler Geräte, und mit Hilfe von sensorbasierten Verfahren, können persönliche Daten erfasst, analysiert und zur Unterstützung von Lernprozessen verwendet werden. Es können Lernzeiten und der Verlauf verschiedener Lernaktivitäten über die Zeit gemessen, aber auch Konzentrationsfähigkeit oder Stimmung bestimmt werden. Werden diese Werte mit dem Lernerfolg verknüpft, entstehen Informationen, welche Lernenden beispielsweise Unterstützung bei der Planung von Lernzeiten oder zur Anpassung der Lernsituation geben.

Anwendungsfelder für sensorbasiertes, adaptives Lernen unter Nutzung von Learning Analytics können die Analyse und das Einüben neuer Arbeitsabläufe in Industrie- und Handelsunternehmen sein, aber auch Lerner-Unterstützung im Dienstleistungs- und Projektbereich, und können natürlich auch klassische Bildungsangebote unterstützen.