Mit der Zunahme multimedialer Lernumgebungen wächst das Volumen der dabei generierten Interaktionsdaten und damit das Interesse an deren Nutzung. Learning Analytics zählen zu den Technologien, die derartige Bildungsdaten zur Optimierung von Lehr-Lern-Prozessen verwenden. Obwohl die Bezeichnung ein ausgewogenes Verhältnis von ‚Learning‘ und ‚Analytics‘ nahelegt, weist das Forschungs- und Anwendungsfeld nur eine geringe Anbindung an den Terminus ‚Learning‘ auf. Zudem liegt bislang keine eindeutige Evidenz für Verbesserungen der Lehr-Lern-Prozesse vor. Gleichwohl besteht der hartnäckige Glaube an die Wirksamkeit von Learning Analytics. Dieser Datenoptimismus birgt das Risiko der Apophänie, also der Wahrnehmung nicht existierender Muster und Bedeutungen, wodurch pädagogische Fehlsteuerungen begünstigt werden. Zugleich wird die pädagogische Praxis vermehrt mit Learning Analytics konfrontiert und in die Verantwortung genommen, deren Einsatz reflektiert zu gestalten. Vor diesem Hintergrund befasst sich die Dissertation empirisch sowie theoretisch-konzeptionell mit den Potenzialen und Grenzen von Learning Analytics aus hochschuldidaktischer Perspektive. Untersucht wurde ein reales Anwendungsszenario im Masterstudium Wirtschaftspädagogik an der Universität Graz in einem sequenziell quantitativ-qualitativ vertiefenden Mixed-Methods-Design über fünf Studiensemester (226 Studierende; vier Lehrende). In jedem Semester wurden unterschiedliche Schwerpunkte gesetzt, aus denen sich Potenziale und kritische Aspekte offenbarten. Auf dieser Basis wurden Implikationen für Lehrende und Lernende abgeleitet, um einen pädagogisch reflektierten und verantwortungsvollen Einsatz in der Hochschullehre zu ermöglichen und einen bewussten Umgang mit Bildungsdaten zu initiieren.