测量、收集、分析和报告学生进步数据的工具的可用性，催生了“学生成就分析”研究领域。将学生成就提升为高等教育的首要任务，加上学习管理系统和工具的使用，允许课程和机构层面的数据集成，催生了越来越多的分析方法。如今，对学生参与度和绩效数据的细致分析，正在完善高等教育机构对学生成就的衡量标准。
随着教职工解决学生成绩压力的增大，使用分析作为早期预警和主动拓展的工具变得至关重要。加州大学伯克利分校伯克利在线咨询项目和加州大学欧文分校的学生成就综合分析( COMPASS) 项目都设计了学习分析工具，可以为教师提供信息，在学生学习目标没有达到时积极主动地提供帮助和干预。
为学生提供学习分析的应用程序也变得越来越普遍。如爱荷华大学的“成功要素”( EoS) 学习分析平台，以可视化数据分析促使学生能够访问并跟踪他们的个人数据，为其成功提供模型。学习分析的使用虽然可能为学生成功增添机会，但也伴随着重要数据质量问题的警示，对数据隐私的关注，以及对学生使用有风险的技术工具影响的伦理考虑。而且，学习分析数据不能提供影响学生成功的全部信息。
高等教育学习分析的使用引发了学生数据隐私和学习分析伦理问题。高等教育机构需要制定可接受使用数据的政策、维护家庭教育权和隐私权法案以及其他与学生隐私相关的政策。为此，国际开放和远程教育委员会制定了一套有关道德规范的实践指南。
实践案例：
（1）Siyaphumelela南非五所大学正在共同努力，提高学校收集和分析学生数据的能力，并将其与学校的研究、信息技术系统、学术发展、规划和学校内的学术部门相结合，以提高学生的成功。
（2）结合机器和人类智能进行干预在过去整整三个学期里，马里兰大学巴尔的摩分校(University of Maryland, Baltimore County)利用Blackboard Predict实施了一项预测分析试点“助推”活动，通过辅导或建议来增强对学生的支持能力。
（3）伯克利在线咨询 伯克利在线咨询(Berkeley Online Advising)是加州大学伯克利分校(University of California,Berkeley)为学术顾问开发的一个平台，该平台综合了来自多个校园服务的学生数据，生成并显示有关学生学业进展的报告，并为顾问提供了以用户为中心的新工具，以记录他们与学生面对面和虚拟互动的数据。
（4）COMPASS（学生成功的综合分析）加州大学欧文分校（University of California, Irvine）的COMPASS(学生成功综合分析)项目是一个跨功能的项目，专注于本科生的成功，为校园顾问、教师和管理人员提供相关的学生数据，目的是提供可操作的信息，以提高学生的产出。
（5）成功要素(Elements of Success, EoS)成功要素是爱荷华大学(University of Iowa)的一个学习分析平台，使用Canvas的数据，提供详细的表现反馈，实时告知学生他们的表现如何，以及在他们还有足够的时间改变课程学习轨迹时如何采取适当的行动。
（6）大学代数课程的预测建模亚利桑那州立大学（Arizona State University）在其大学代数课程中使用商业自适应学习工具(ALEKS)。利用ALEKS的数据，亚利桑那州立大学创建了一个每日预测模型，以识别有可能无法通过大学代数考试的学生。教师可以访问显示当前预测的仪表板，使他们能够更好地支持学生。