2012 年，美国联邦政府教育部参与了一项耗资2 亿美元的公共教育中的大数据计划。这一计划旨在通过运用大数据分析来改善教育。联邦教育部从财政预算中支出2500 万美元，用于理解学生在个性化层面是怎样学习的。
美国的高校如何利用大数据呢？据报道，比如在印第安纳的鲍尔州立大学（Ball State University），监测学生是否用他们的校园卡刷卡参加星期六晚上在学生中心举办的校园晚会/聚会。当一名学生的校园卡刷卡识别机制显示他停止参加俱乐部或其他社交活动时，一名学生服务专家就会跟进，打电话或发电子邮件去了解这名学生在做什么。这所高校还用校园卡刷卡监测学生去就业中心和参加学生领导力项目的情况。
该校甚至为今年2015级有资格申请联邦佩尔奖学金（Pell Grants）的1200名低收入大一新生设计了一款手机应用程序。这款程序将基于大学检测器获得的学生活动信息，给予学生积分点的奖励。这些学生能用这些积分点在校园书店里买书和其他用品。美国11所大型公立大学组成的新联盟“大学创新联盟”（University Innovation Alliance）正在寻求帮助这些学生。这一联盟将利用大数据分析技术改善经济上最需要帮助的大学生的毕业率。
曾经，署名为胡乐乐的作者撰文写过一篇文章提到国外大数据的使用，“美国堪萨斯州卫奇塔州立大学（Wichita State University）的招生人员都能判定，学校新一届本科生有多少比例能获得学业成功，有多少学生辍学或面临学业挣扎。这个准确性令人惊奇——这个软件确定学生会成功的准确率高达96%，远远高于顾问人工预测的82%。该软件如何能做到这一点呢？答案很简单——运用大数据——包括一名学生的论文成绩、学习时间以及来自家庭的财务投入，等等。卫奇塔州立大学仅仅是越来越多地使用大数据预测学生学业成功与失败的众多美国高校之一。这些高校将大数据科学应用于包括招生录取在内的各种各样管理实践之中。”
其他还能实现什么呢？胡乐乐介绍以下的几类利用途径。
“学生获得。高校使用现有学生和已毕业学生的历史学业成绩和人口统计学数据，创建最有可能入学的申请者的个人档案；然后与社交媒体的数据整合在一起，算出这些学生对本校的感情分数；最后，用统计分析现在的学生和可能入学的学生的社交网络，确定出哪些可能是潜在新生的申请者。
学生课程专业选择。基于学生的高中学业成绩、来自调查和社交媒体的学生的兴趣领域，以及学生的天资/倾向考试结果，高校创建学生的详细档案。然后把这些档案与已经毕业的学生以及在校的高一届或几届的在读学生的档案比较，依据他们选择了的课程专业，得出这些学生应该选择哪些课程专业的建议。另外，整合关于未来劳动力技能需要和工资的外部数据，帮助学生在主修和辅修专业选择上有丰富的信息。
学生学业有效性。持续监控学生的考试成绩，并与单个学生以及相似学生群体之前的考试成绩进行比较，整合学生的社交媒体和教师的记录，创建学生行为和倾向/偏好的更详细档案。得出学生和课程的具体建议，比如个别或小组辅导、追加问题课程领域的学习材料，或者甚至改变课程与专业。这有利于学生的发展。
学生保留率。在学生学业有效性、财务和社会等大数据的基础上进行分析，得出学生消耗的可能性分数，并给高校提出是否允许保留这个学生的建议。对那些面临辍学和退学危险的学生提出具体的帮助建议。与此同时，授权教师对这些学生做出他们自己的建议。
教学有效性。用大数据测量教师的表现。教师的教学表现数据可以通过学科、学生人数、学生人口统计学、学生行为分类、学生的愿望高低和其他变量来测量获得，让教师与适合他们的学生和班级相匹配，确保学生和教师都能互相喜欢。这有利于教师的表现。”