面对背景多元的学生，大专学府近年也善用数据分析工具来采集信息，以更有效地评估学习成效，提升教育素质和工作效率。
以义安理工学院为例，学院借助tableau等平台让数据呈现方式更“一目了然”，并共享信息。为此，学院针对教职员展开不同的培训，例如引导他们设计“分析仪表”（dashboard）、如何应用数据等。
义安理工学院学习与教学卓越中心的主导数据策略师王金炎向《联合早报》指出，收集学生数据的做法不算新，但随着数据分析工具越来越先进，院方现在能采集不同数据放在同一个平台，以更有互动性的图表来呈现，不像之前仅以excel的列表形式。数据分析可用于了解学生反馈和表现、检讨课程等。
他举例说，学院在2016学年推出“远程学习”（即自习）模式，学生所修读的部分单元有远程学习的内容。“但教员关注，这样的学习是否会影响成绩，数据分析就可派上用场。我们对比学生在远程学习推行前和推行后的整体成绩，发现他们在前后取得的成绩是相近的，这显示减少面对面教学的时间并不会对学习素质有负面影响。
“此外，我们也向学生展开调查，以了解他们对这个教学模式的看法，看他们是否认为会从中培养对学习的自律、掌握实用技巧等。我们分几个学期收集反馈，给予良好评价的学生比率有所上升，这些以数据支撑的观察对我们是一种正面的反馈。”
王金炎说，院方也能集各院系和部门的不同数据来进行全面分析，这类数据可包括学生对学科的反馈、毕业生就业调查、成绩和出席率等。
同时，院方可根据需要，锁定不同类别学生的数据，以了解他们的学习特点。例如，有高平均分或低平均分的学生，或者来自工艺教育学院或中学背景的学生对不同学习方式的接受度和表现可能有所不同。院方因此也能留意需要帮助的学生，及时提供所需的辅助。同样的，针对高能力的学生规划合适的项目，促进他们发挥潜能。
淡马锡理工学院则与本地数据分析与科技公司azendian solutions合作，利用数据分析来辨识需要额外辅助的学生、找出课程需改进的范围等。
淡马锡理工策略与素质拓展处院长翁炳光受询时指出，以往的数据来自不同系统，采用数据分析平台后，院方可通过分析仪表集合数据来进行解读，了解学生的表现是否受特定因素影响，例如出席率、学习的参与感。
他说：“譬如，我们可了解哪一类的学习活动能吸引学生，提高他们对学习的参与感。当我们发现学生在某些科目需要更多协助时，则可添加更多辅助材料或面对面指导。我们相信应善用数据来作决策，以便为学生提供更完善的教学。利用仪表呈现数据，分析工作也更有效率，点按图表就可解读数据，减少打印文件的必要。”
学生以工作人士居多的新跃社科大学前年设立一个部门来推展数据分析工作。该部门会与教职员和学生分享一些实用的观察。例如，约两成半工半读的学员在入学第一年不及格，其中一个原因是学生在一个学期内修读太多单元，为此校方会建议学生量力而为。
跃大也利用数据来辨识学习可能欠佳的“高风险”学生，及早给予他们辅助和适当的提醒，例如：提醒他们交作业、建议他们减少选修单元。校长张起杰教授说：“数据分析的应用越来越广，校方相信可善用数据来提升学习素质，帮助学生更有效地学习。”
