随着在线课程和对技术的更加重视成为高等教育的固定内容，数字教学软件的进步正在捕获有关学生学习方式的更复杂和有用的数据。

在线和数字学习空间中的大学正在建立内部数据团队，并与软件开发人员合作制作大数据模型，以查看各种数据集之间的关系，从而使他们能够增强课程，教师指导和许多因素与学生的成功越来越紧密相关。

“一段时间以来，我们只有学习管理系统，可以告诉我们学生何时登录，何时注销以及单击了哪些页面。但是，这种点击型内容仍然无法使我们了解学生如何吸引他们的内容，如果他们正在积极地从内容中学习，以及如果我们发现存在差距，我们可以在哪里帮助他们，”副教务长克里斯蒂·福特(Christi Ford)说。在马里兰大学大学学院。

专家表示，较新的学习分析方法正处于预测学生何时何地出现问题的开始阶段，因此为教育工作者在学生落后之前进行干预提供了空间。

“我们还利用数据对学生进行实时干预。西部州长大学计划开发副校长莎拉·德马克说：“如果我们发现某个学生可能正在某个特定领域挣扎，那么导师将看到这一点，并且他们知道这是他们需要联系的学生。”

其中一些发生在课程开始之前。不同的平台可以快速管理诊断程序，这些诊断程序提供有关学生了解的知识以及他们在上课前所掌握的技能的数据。有了先机，教师可以更快地使教学内容适应学生的需求，从而节省了原本会浪费的关键时间。

福特说：“教师系统中现在可用的分析不再需要教师等待(直到学生失败)期中或测验。”

在上课时，技术使教师可以加速学生的反馈。反馈是学与教的重要组成部分，但是，在传统的课堂中，交流容易受到一系列延迟的影响。当学生反馈缓慢时，学生会失去很难弥补的基础。对于讲师来说，无法掌握反馈回路会减慢过渡到更高级学科的能力。

“教师们真的很想缩短学生在与内容打交道时的反馈循环，”担任在线学习协会(OLC)资助总监的Nori Barajas-Murphy说，该协会是高等教育领导者的协作社区，旨在促进教育中的数字创新。“教师正在寻找能够为学生提供即时反馈的课件解决方案。”

一家主要的在线大学西部州长大学(WGU)机构研究副校长Jason Levin说：“我们正在非常细化地衡量学生的知识获得和学习情况。” 他补充说，WGU的数据模型可以“识别各个学习术语的弱点和优点”。

去年，OLC向WGU奖励了100,000美元，特别强调了其领导力和交流课程，该课程每月约有1,000名护理学生参加。WGU代表说，学生对新课程给予了很好的评价，但是WGU能够追踪课程与成功完成学位课程的学生之间的积极关系。

教学软件正在捕获的其他更有用的信息包括修订历史记录，学生登录或注销的数据集，引起最多讨论的内容，学生在课程中的学习倾向，低风险评估的结果以及多项提交。

DeMark说：“成为一所在线大学的好处之一是，我们可以捕获大量数据，因此我们知道哪些学生在上面花时间，以及它们如何等同于他们的表现。” “我们不仅知道他们在花时间在做什么，而且知道他们在回溯什么，以及他们如何使用我们提供的资源。因此，我们一直在使用学生参与度的数据来不断改进我们的课程，课程和评估。”

但是，针对课程和课程的动作珀利仍然只占一半。三分之二的学生因非学术原因而辍学或停学而没有成功完成在线课程，这对于像WGU这样的机构尤其重要，WGU为忙碌的成年人提供许多外部职责。

“数据分析的整体价值的一部分是知道学习者什么时候可以解决问题，然后培训并准备好非常好的学术和其他顾问，包括财政援助，学生服务，职业服务和求职等，所有这些这是其中的一部分。”马里兰大学大学Orkand主席兼高等教育创新实践教授Peter Smith说。

WGU的数据模型还结合了有关雇主想要的工作和技能的信息。根据莱文的说法，他们使用的软件可以从各个职位委员会中提取和汇总技能，并将其与自己的课程相匹配。

史密斯说：“在线环境中数据的价值在于，它为成人学习者生活的所有不同方面提供了高度个性化定制响应的更大潜力。” “这是一致性和改进的正义循环。”