当学习者所进行的各种学习活动数据被记录以后，就可以通过数据分析来确定学习者的能力现状、学习开展方式、学习效果如何、如何改善等个性化学习信息，并针对这些信息制定出更加适合学习者的学习策略与方案。通过对学习者学习过程的跟踪，能够实现从学习策略、目标与方案设定、过程反馈，到效果评估、学习改善等比较完整的学习管控闭环。
制定更加有效的学习目标、策略方案
大数据能够为我们提供学习者的详细数据，通过数据分析，我们可以了解到哪些学习策略与方案对学习者更加有效。比如，可以确定哪些学习内容有助于技能发展，哪些模块或元素可能无关紧要。
据此，我们可以为学习者提供更加有效的学习策略、目标和方案建议，或者直接为其提供相应的方案。对于组织而言，这不仅能够节约学习方面的资源投入，还将提升学习效率，带来更好的学习效果。
提供及时、有效的学习反馈
大数据可以为学习者提供及时且有效的学习反馈。除了掌握学习进度、学习目标完成情况等较为宏观方面的反馈，学习者也能通过大数据了解较为微观的方面。如一位特定的学习者能够看到自己未达到某个特定知识/技能点要求的分析，哪些地方需要加强或改善，得到纠正问题的解决办法。
进行深入的学习效果评估
大数据为组织评估学习效果、进行行为转化，甚至改善工作成果，均提供了有利条件。因此，利用大数据将可以有效解决以往的学习评估延伸至行为层面及业务结果层面所面临的困难。
提供更加个性化的改善方案
实际上，组织利用大数据后，对于学习目标、策略方案的制定开始变得个性化。未来如果我们对特定学习者的学习过程、学习效果了解得更加深入，我们就有机会了解到学习者的学习内容、形式偏好、面对学习挑战的反应等，进而为其定制学习挑战程度与学习形式。
（来源：中国教育信息化在线,作者：李宏涛）
