在传统的公共教育模式中，学习评估是基于教师、辅导员或管理者的专业知识以及与学生日常交互的经验而展开，通常发生在学校或课堂。但随着数据类型的多样化，如行为数据、非认知数据和生物识别数据等，仅仅来自教师的学习评估是不全面的。更全面的学习评估需要大数据学习分析技术提供更为准确且有效的实时数据。教师虽然有自己的学习经验和方法来记录每个学生的优势和不足，但这些记录不易携带，难于分享，也难于进行快速分析。此外，虽然教师能够进行个性化的评估活动与互动，但这种课堂活动所反映出来的数据，通常是片面的和短暂的。教师和学习者在一起工作时，其他个体（政府、校长）不能系统地监控结果。教师“内心记录”不如那些用技术创建的记录方法，仅凭教师做出学习评估是不全面的。大数据学习分析技术比仅凭教师的学习评估更高效。用教育系统评估学生的成绩，大数据和新的证据模型可以进行转移测量，把重点放在真正重要的地方，并为教育工作者和学生提供更及时的信息反馈。国家教育技术计划（National Educational Technology Project，NETP）称，当与学习系统相结合时，基于技术的评估可以用来形成诊断并且改进学习和教学实践，同时确定学生所学到的内容。纽约市一所中学数学课程成功地实现了个性化学习。教师用以计算机为基础的关键算法评估学生个性化学习当中日常学习轨迹的实时发展。教师根据算法确定每个学生的个人学习轨迹。该技术通过学习分析为每个学生确定学习步骤。纽约市六所中学的一所学校报告说，学校的使命是“提供给学生一个满足他们特别需要、爱好和学习偏好的个性化、有效和动态的课堂教学”。可见，基于数据的评估有助于真正的实现个性化学习。

除了教师利用基于数据的学习分析进行评估以外，NETP让非教育工作者也参与到对学生的评估过程。该计划指出，虽然有很多教育工作者在努力，但仍不能随时对学生进行有意义的评估。然而，互联网对任何人都免费开放，技术可以为没有经验和兴趣的个人连接虚拟社区，帮助他们评估学生工作。尽管该计划承认这些非教育工作者缺乏专业知识，但却可以实现不同领域的人对学生进行评价。例如，科学家可以对在线科学博览会上的学生项目做出反馈，在线文学杂志的读者可以评论学生的写作等。