2012年，美國聯邦政府教育部參與了一項耗資2億美元的公共教育中的大數據計劃。這一計劃旨在通過運用大數據分析來改善教育。聯邦教育部從财政預算中支出2500萬美元，用于理解學生在個性化層面是怎樣學習的。
美國的高校如何利用大數據呢？據報道，比如在印第安納的鮑爾州立大學（BallStateUniversity），監測學生是否用他們的校園卡刷卡參加星期六晚上在學生中心舉辦的校園晚會/聚會。當一名學生的校園卡刷卡識别機制顯示他停止參加俱樂部或其他社交活動時，一名學生服務專家就會跟進，打電話或發電子郵件去了解這名學生在做什麼。這所高校還用校園卡刷卡監測學生去就業中心和參加學生領導力項目的情況。
該校甚至為今年2015級有資格申請聯邦佩爾獎學金（PellGrants）的1200名低收入大一新生設計了一款手機應用程序。這款程序将基于大學檢測器獲得的學生活動信息，給予學生積分點的獎勵。這些學生能用這些積分點在校園書店裡買書和其他用品。美國11所大型公立大學組成的新聯盟“大學創新聯盟”（UniversityInnovationAlliance）正在尋求幫助這些學生。這一聯盟将利用大數據分析技術改善經濟上最需要幫助的大學生的畢業率。
曾經，署名為胡樂樂的作者撰文寫過一篇文章提到國外大數據的使用，“美國堪薩斯州衛奇塔州立大學（WichitaStateUniversity）的招生人員都能判定，學校新一屆本科生有多少比例能獲得學業成功，有多少學生辍學或面臨學業掙紮。這個準确性令人驚奇——這個軟件确定學生會成功的準确率高達96%，遠遠高于顧問人工預測的82%。該軟件如何能做到這一點呢？答案很簡單——運用大數據——包括一名學生的論文成績、學習時間以及來自家庭的财務投入，等等。衛奇塔州立大學僅僅是越來越多地使用大數據預測學生學業成功與失敗的衆多美國高校之一。這些高校将大數據科學應用于包括招生錄取在内的各種各樣管理實踐之中。”
其他還能實現什麼呢？胡樂樂介紹以下的幾類利用途徑。
“學生獲得。高校使用現有學生和已畢業學生的曆史學業成績和人口統計學數據，創建最有可能入學的申請者的個人檔案；然後與社交媒體的數據整合在一起，算出這些學生對本校的感情分數；最後，用統計分析現在的學生和可能入學的學生的社交網絡，确定出哪些可能是潛在新生的申請者。
學生課程專業選擇。基于學生的高中學業成績、來自調查和社交媒體的學生的興趣領域，以及學生的天資/傾向考試結果，高校創建學生的詳細檔案。然後把這些檔案與已經畢業的學生以及在校的高一屆或幾屆的在讀學生的檔案比較，依據他們選擇了的課程專業，得出這些學生應該選擇哪些課程專業的建議。另外，整合關于未來勞動力技能需要和工資的外部數據，幫助學生在主修和輔修專業選擇上有豐富的信息。
學生學業有效性。持續監控學生的考試成績，并與單個學生以及相似學生群體之前的考試成績進行比較，整合學生的社交媒體和教師的記錄，創建學生行為和傾向/偏好的更詳細檔案。得出學生和課程的具體建議，比如個别或小組輔導、追加問題課程領域的學習材料，或者甚至改變課程與專業。這有利于學生的發展。
學生保留率。在學生學業有效性、财務和社會等大數據的基礎上進行分析，得出學生消耗的可能性分數，并給高校提出是否允許保留這個學生的建議。對那些面臨辍學和退學危險的學生提出具體的幫助建議。與此同時，授權教師對這些學生做出他們自己的建議。
教學有效性。用大數據測量教師的表現。教師的教學表現數據可以通過學科、學生人數、學生人口統計學、學生行為分類、學生的願望高低和其他變量來測量獲得，讓教師與适合他們的學生和班級相匹配，确保學生和教師都能互相喜歡。這有利于教師的表現。”