在采用大班制的传统教学课堂上，由于学生人数有限，数据体量小，大数据的思维和技术运用不多。但是到了互联网教学时代，一门课程参与学习的学生人数要大大超出以往，比如美国的edx平台上，有的课程参与的学生人数将近10w+。对于这种情况，老师的答疑辅导就要改变思路，不能像以前那样，需要借助互联网思维和大数据技术，学生的学习过程也将发生改变。
针对海量学生群体，可以预测分析学生数据帮助他们提高学习成绩，也可以监测学生的作业完成度。有的在线教育公司建立起跨校学习数据库，通过这些海量数据，能够看到学生的分数、出勤率、辍学率和保留率的主要趋势。通过使用100多万名学生的相关记录和700万个课程记录，这家公司的软件能够让用户探测性地知道导致辍学和学习成绩表现不良的警告性信号。
美国一家公司计划基于pentaho的开源商业分析平台(businessanalyticsplatform)开发了一个分析模型，通过收集分析学生的学习习惯，例如点击线上阅读材料、是否在网上论坛中发言、完成作业的时长，来预测学生的学业情况，及时干预帮助问题学生，从而提升毕业率；美国另一家公司则计划基于pentaho的开源商业分析平台(businessanalyticsplatform)的分析模型，通过收集分析学生的学习习惯，例如阅读材料点击率、网上论坛中发帖率、完成作业的时长等指标，以此来预测学生的学业情况，并及时干预帮助问题学生。
针对日渐增长的教师群体，可用大数据标准化测评判断老师发展情况。通过教师的自查报告及学年内的各项教学结果的反馈来获得教师的成长结果，帮助教师利用大数据分析科研、教学和成果上的缺陷和不足。当然大数据归根结底只是一种技术，学校教育的目的在与学生的不断成长和学校教学质量提升。