Selbstreguliertes Lernen (SRL), also das systematische Ausrichten von Gedanken, Gefühlen und Verhalten auf selbstgewählte Lernziele, ist von entscheidender Bedeutung für akademischen Erfolg in der Schule, an der Universität und im Berufsleben. Insbesondere im E-Learning ist die Regulation des eigenen Lernprozesses wichtig, da hier dem Lerner typischerweise eine hohe Eigenverantwortung zukommt. Defizite in der SRL-Kompetenz können zu Prokrastination, Unzufriedenheit und schlechteren Leistungen führen. In der SRL-Forschung wurde eine Vielzahl unterschiedlicher Interventionen entwickelt, um Selbstregulationsprozesse beim Lernen zu unterstützen oder die SRL-Kompetenz zu fördern. Empirische Untersuchungen konnten zeigen, dass Trainings in der Lage sind, das Lernverhalten zu verbessern und akademische Leistungen zu erhöhen. Allerdings steigt bei solchen Trainingsmaßnahmen mit zunehmenden Teilnehmerzahlen der zeitliche und personelle Aufwand linear an, weshalb dieser Ansatz ungeeignet erscheint, um sehr große Gruppen von Lernern (z.B. alle Studienanfänger einer Universität) zu erreichen. In der vorliegenden Arbeit wurde daher ein web-basiertes Training (WBT) zur Steigerung der SRL-Kompetenz von Studierenden entwickelt und in drei empirischen Studien evaluiert. Die Zielgruppe des Trainings waren angehende Studierende von MINT-Studiengängen, die einen Mathematikvorkurs besuchten. Das WBT besteht aus drei Lektionen zu jeweils etwa 90 Minuten und enthält Videos, Präsentationen, Übungen, Spiele und Gruppendiskussionen. Im Rahmen der empirischen Studien wurden die Effekte des WBT mit anderen SRL-Interventionen wie einem Lerntagebuch, Peer-Feedback-Gruppen sowie einem digitalen Lernassistenzprogramm verglichen. In Studie 1 nahmen 211 angehende Studierende teil, die einen Mathematikvorkurs besuchten. Dieser Vorkurs fand ausschließlich online statt und verfolgte das Ziel, innerhalb von vier Wochen das mathematische Schulwissen zu wiederholen. Die TeilnehmerInnen wurden randomisiert einer von vier Bedingungen zugewiesen, in denen sie entweder das WBT bearbeiteten (Gruppe T), ein Lerntagebuch führten (Gruppe D), beide Interventionen erhielten (Gruppe TD) oder keine davon (Kontrollgruppe C). In einem Prä-Post-Evaluationsdesign konnte dabei festgestellt werden, dass die TeilnehmerInnen des WBT signifikante Zuwächse im deklarativen Wissen über SRL, im selbstberichteten SRL-Verhalten sowie in ihrer Selbstwirksamkeitserwartung aufwiesen. Für die Mathematikleistung zeigte sich ein leicht negativer Effekt des WBTs. Das Lerntagebuch hatte keinen signifikanten Einfluss auf die eingesetzten Maße. Zeitreihenanalysen der Tagebuchdaten bestätigten den positiven Trend im SRL-Verhalten und fanden große Interventionseffekte insbesondere für die ersten beiden Lektionen. In Studie 2 wurde das WBT erweitert mit einer Peer-Feedback-Intervention. Dabei wurden die TeilnehmerInnen des WBT in Gruppen zu jeweils fünf Personen eingeteilt und erhielten im Anschluss an jede Lektion eine Peer-Feedback-Aufgabe. Im Rahmen dieser Aufgaben gaben sich die TeilnehmerInnen gegenseitig Feedback zu ihrem Zeitplan, ihren Lernstrategien und ihren Zielen. Zudem führten die TeilnehmerInnen ein Lerntagebuch. Diese Versuchsbedingung (Gruppe TDP) wurde verglichen mit einer Gruppe, die neben dem Lerntagebuch nur das normale WBT (ohne Peer-Feedback) bearbeiteten (Gruppe TD), einer Gruppe mit Lerntagebuch (Gruppe D) und einer Kontrollgruppe ohne Interventionen (Gruppe C). Es zeigten sich signifikant positive Effekte des WBTs auf deklaratives SRL-Wissen, SRL-Verhalten und Selbstwirksamkeitserwartung. In der Bedingung mit zusätzlichem Peer-Feedback waren die genannten Effekte noch größer. Zudem zeigte sich hier ein signifikant positiver Effekt auf die Mathematikleistung. Die reine Tagebuchbedingung zeigte hingegen keine signifikanten Effekte. Studie 3 verfolgte das Ziel, das Lerntagebuch zu einem digitalen Lernassistenten weiterzuentwickeln, indem es um dynamische, interaktive Elemente erweitert wurde. In einem interdisziplinären Projekt wurden Methoden aus dem Bereich Learning Analytics (LA) verwendet, um den Nutzern visuelles und textuelles Feedback auf ihr im Lerntagebuch berichtetes Lernverhalten anzubieten. Die fertiggestellte Software PeerLA erlaubt es, Lernziele zu definieren, einen Zeitplan festzulegen und den Erfolg im Nachhinein zu bewerten. Auf Basis dieser Bewertungen werden dann bei zukünftigen Zielen mit Machine Learning-Algorithmen Vorschläge berechnet, wie viel Zeit für welche Aufgabe eingeplant werden sollte. Zudem werden die eigenen Daten (z.B. Zeitinvestment oder Lernfortschritt) visualisiert und mit den Daten anderer Nutzer zum Zweck einer sozialen Bezugsnorm verglichen. Die Ergebnisse einer ersten Pilotstudie zeigten eine überwiegend gute Akzeptanz der Software durch die Nutzer. Zusammenfassend kann das im Rahmen der vorliegenden Arbeit entwickelte WBT als effektive und effiziente Intervention zur Verbesserung des selbstregulierten Lernens von Studierenden betrachtet werden. Die positiven Effekte können dabei durch die Hinzunahme von Peer- Feedback-Interventionen noch gesteigert und auf objektive akademische Leistungsmaße ausgeweitet werden. Während ein reines Lerntagebuch in zwei Studien keine Belege für eine Verbesserung des Lernverhaltens zeigte, wurde in einem interdisziplinären Ansatz ein aussichtsreiches Konzept für eine digitale Lernassistenz-Software entwickelt.