面对联邦和各州要求提高留级率和毕业率的压力，数十所学院和大学正在开发分析工具，以帮助学生在从课程到社会活动的各个方面做出更好的决定。
普渡大学已经通知其7300大一新生一个新的Web应用程序，可以帮助他们更好地适应新环境的校园生活。在西拉斐特，印第安纳，管理员，学校查看软件作为一个重要的工具，一个机构，其毕业率徘徊在50％左右。
这款名为“预测”(Forecast)的软件旨在通过分析学生在课堂和校园中花费的时间，以及他们完成课程的频率，来预测学生表现不佳的危险。“我们正在研究学生参与度如何影响校园成功的总体预测，”普渡大学首席数据官布伦特·德雷克(Brent Drake)说。
分析作为一种药膏
普渡大学是几十更高学府之一，从民办高校到大型公立大学，也正在转向数据，以提高他们的学生保留率和毕业率。出席四年制学校的学生是全国平均水平的六年毕业率大约为54％，根据国家信息中心的学生研究中心。表现不佳的学校在30年代低百分比后，平均性能更高的机构为70％左右。在51.5％，普渡大学是在中游。
高德纳公司(Gartner)的分析师格伦达•摩根(Glenda Morgan)表示:“留用率和毕业率确实是个问题。”“数据被视为解决方案之一，这是采用学习分析的一大驱动力。”
普渡大学认为，在预测潜在的药膏，他们落后前提示学生采取纠正措施其中。解析由前普渡大学学生的行为产生的骨料和匿名数据，该软件可以，除其他事项外，生成柱状图是说明了等待太久注册课程的危险和卷入的活动早的好处。
例如，普渡大学发现，学生谁注册课程启动后的2.95的平均GPA之前，有显著下降取舍，以2.65为那些谁注册上课后一到七天，平均为2.52对于那些谁等待三周加入课程。“过去两周的标志，GPA跌下悬崖，”德雷克说。“你身后的一切。”
当然，常识可能会导致同样的结论:晚上课的学生必须仓促地完成作业，最后很晚才加入学习小组，只是通常没有足够的时间来适应他们的环境。
但《预测》也揭示了一些不那么明显的见解，包括发现那些与朋友一起上课或在课上结交朋友的人往往会获得更高的分数。
德雷克表示:“我们试图利用这个工具向学生展示数据，以及这些数据与他们在校园里的成功之间的关系，这样他们就可以做出更明智的决定。”
在一个学期的课程中，该软件将解析学生在学校的财务系统中注册课程、访问课程作业并在学习管理系统中完成作业所产生的大量数据。它还记录了学生登录校园Wi-Fi网络或刷卡进入食堂的频率。它将通过分析学生是否花时间与同学和教师在一起来推断学生是否成功。
Forecast将使用这些数据为学生生成新的模块和图表。德雷克说:“我们将以图形的形式把数据推回去，向学生展示他们的行为和结果之间的一般关系。”德雷克说，从总体上看，各种数据描绘出一幅学生参与的图景，这可能是成功的先兆。
自我造成的伤口
这个国家平庸的毕业率是自己造成的伤害。摩根说，几十年来，学校衡量成功的标准是招生人数，很少关注学生毕业。相反，重点是自然减员，学术成功是适者生存的问题。学校一心想要淘汰弱者。许多大学校长会用不同的方式欢迎新生:“向左看，向右看。”你们中有一个人明年不会来了。”
这种态度在今天的高等教育市场是行不通的。辍学被认为是学校收入的损失，曾经的学生发现自己没有学位，而且负债累累。据摩根说，高辍学率对那些部分依靠成绩获得国家资助的院校来说尤其痛苦，因为这些院校把留级率和毕业率都考虑进去了。
根据全国州议会会议的数据，印第安纳州是大约30个实行绩效资助模式的州之一。因此，普渡大学获得的州拨款部分取决于其总体毕业率、准时毕业率(四年)、授予的学位数量、在高需求专业授予的学位数量及其转学指标。德雷克说，在过去两年的预算周期中，普渡大学基础拨款的6.5%是基于绩效的。
这一切的结果是，如果预测是成功地让学生更多地参与到他们的功课，它可以加强学校的筹资前景。
成功的算法
学习分析也成为了小型学校的优先事项，比如马里斯特学院(Marist College)。纽约州波基普西(Poughkeepsie)的一所私立文科学校有6500名学生，其中4800名是本科生。
2013年，Thirsk开始试验开放学术分析计划(Open Academic Analytics Initiative)，这是一款分析应用程序，可以收集学生的gpa、SAT分数和人口统计数据，并将其与学生在线提交作业和与导师互动的频率信息进行关联。和普渡大学的预测一样，马里斯特的应用程序旨在分析学生在浏览学校各种软件系统时产生的点击印象。
该软件会对一些细节进行评估，比如学生多快会点击作业来复习，多快会完成作业，以及他们是否会与同学聊天来完成团队作业。瑟斯克说:“我们很早就能看出哪些学生落后了。”然而，数据是匿名的，直到一个教员决定一个问题值得注意。那时，学校官员可以选择对学生进行干预。
瑟斯克说，他的算法可以预测学生是否会在课程的前两周获得最低的C或更低的分数，有85%的把握。
马里斯特的项目已被拥有约4万名学生的北卡罗莱纳州立大学采用。北卡罗来纳州教育技术服务主任卢·哈里森(Lou Harrison)表示，尽管存在一些误报，但马里斯特的模型仍有80%的准确率。哈里森说:“我们并没有对他们的模型做太多的调整，结果证明这个模型具有相当的预测性。”
以下是其他一些学校在学术分析方面取得成功的例子:
- 奥斯丁·皮艾州立大学克拉克斯维尔，田纳西州，于2011年建立了一个发动机自动告知其可能成功的学生根据自己过去的表现给定的类，以及那些谁了类在过去的表演。
- 乔治亚州立大学使用预测模型，从2012年到2014年，将其六年毕业率从48%提高到51%。
- 巴尔的摩的约翰霍普金斯大学与几所学校在马里兰大学系统使用类似的方案。
Gartner分析师摩根表示，到2018年，全球30%的高等教育机构将采用分析策略。
隐私问题
收集大量数据是公共和私营企业每天都在做的事情，目的是收集见解，例如，帮助医院改善医疗保健，使市政当局能够建设智能城市，帮助企业开展有针对性的营销活动。
电子前沿基金会(Electronic Frontier Foundation)的高级律师李田(Lee Tien)说，尽管这些举措可能很有用，但为使这些举措成为可能而收集数据的努力引发了对隐私的担忧，高等教育中的分析项目也引发了类似的担忧。仅仅拥有数据就会给组织带来潜在的道德挑战。最大的问题之一是，虽然当前数据的使用可能是合法的，但在未来，它可以用于其他目的，而不是最初的目的。
“有这必然驱动器收集更多的数据，并查看所有的数据收集的机会，”田说。“大数据引来了大数据，所以我们会看到任务蠕变？我们看到，由于有这样的信念，即数据有助于保持他们看到的一切作为机会得到更多的数据？”
然而，那些谁负责在普渡大学，圣母和北卡罗来纳州的分析计划坚持认为他们是激光专注于提高学生的学习成果。
在普渡大学，预测是该校学习分析之旅的第二阶段。乔·格里·麦卡特尼(CIO Gerry McCartney)表示，2009年推出的早期版本“信号”(Signals)在很大程度上依赖于教员的输入，教员建立了评分模型，并在学生有危险时发出警告。信号为预测提供了模板，也为圣母学院和其他学校的举措提供了模板。
随着分析工作变得越来越复杂，麦卡特尼说，“我们对学生有了更多的了解，我们可以制作出更丰富的指南。”
谨慎的做法
因为它可以学到很多关于学生，普渡大学在行使谨慎与预测。参与是自愿的，学生必须登录才能访问该工具德雷克说。
在这一年中，普渡大学将在推出新软件模块时给学生们发邮件提醒。
根据如何工具票价，普渡可能开始推动提醒学生，提醒他们时，他们都在脱落的危险。它还将发展预测的移动版本，其中学生将能够下载到他们的智能手机。
不管这些工具看起来多么有前途，学习分析学的科学仍然是不完美的。学业上的成功取决于几个因素，从学生的天资和对某一特定课程的兴趣到社会经济和文化状况。高等教育仍在寻找正确的模式。
马里斯特的瑟斯克说，他可以肯定的一件事是，那些不接受某种形式的分析的学校将会落后于潮流。瑟斯克说:“没有以某种形式开展这类工作的学校没有提供巨大的价值。”“如果你不知道每门课程都在进行什么，那你怎么能说你有一个很棒的学位项目呢?”
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这个故事，“校园大数据”最初是由首席信息官 。