Adaptive Lernumgebungen gehören zu den moderneren Ansätzen des eLearnings. Es wird primär das Ziel verfolgt, das Lernverhalten von Trainingsteilnehmern bzw. Gruppen von Trainingsteilnehmern aus Ist-Daten einer im Rahmen eines Trainings genutzten Business Process Plattform zu rekonstruieren, um mit diesen Fortschritts- und Kontextinformationen schon während des Lernvorgangs die Lernkurve positiv zu beinflussen. Application Usage Mining (AUM) ermöglicht hier eine Rekonstruktion des Lernfortschrittes eines Teilnehmers. Automatisiert wird das AUM mit Hilfe des generischen Enterprise Tomography Ansatzes. Der Enterprise Tomograph fungiert als domänenspezifische semantische Suchmaschine im Voll- und Delta-Raum auf Basis einer datenerzeugenden Business Process Plattform und kann hier die Rolle eines Frühwarnsystems einnehmen. Kontextbasierte Lernmetriken werden zeitnah ermittelt und bilden die Grundlage für ein adaptiertes Trainingszenario. Auf diese Weise entsteht ein Regelkreis, der den Lernvorgang automatisiert, beschleunigt und qualitativ positiv beeinflußt. Adaptive Lernumgebungen sind optimal für Cloud Umgebungen geeignet und können somit große Teilnehmerkreise adressieren.