教师经常会使用标准的考试分数和测试数据来指导自己的教学计划。然而，这种测试无法立即给予学生实时“可操作”的反馈。随着新的数字化学习资源和学习技术的普及，能够超越传统方法的新的测量方式正在出现。例如数据挖掘技术可以追踪学生的学习轨迹和学习时长，从而为学生和教师提供可操作的反馈。大数据和新的证据模型可以为教育工作者和学生提供更及时的信息反馈。

个性化学习中学习的意义体现在可视的环境中，可以将学习的轨迹通过技术记录下来，为了记录完整的学习轨迹，所有与学习有关的表现都作为一种技能经过量化输入数据库。以此，将可视化行为作为简单和复杂工作技能的证明。将学生的一切行为或复杂品质等数据量化并输入数据库以后，便形成了完整且全面的数据库，提升了个性化学习的效率，帮助学习者调整学习路径和速度，为教师和学习者提供更及时的信息反馈。如果没有全面的数据库帮助，教师不会有一个完整的关于学生知道什么和能够做什么的认知。他们也无法使用学习分析和非认知数据，为每个学生定制学习并推送个性化的学习建议。学习分析系统应用模型，可以回答学生何时准备好进行下一个知识点学习、课程学习哪里落后、何时遇到困难未完成课程学习、哪些年级的学生不喜欢***预，给学生的最好的课程是什么以及学生是否需要教师提供帮助等。

NETP指出，从入学开始，每个学生都能有一个学习量表，用来通知学生是否有申请人学的资格、课程的完成度以及是否满足毕业的要求等。在讨论个性化学习方面，NETP指出，个性化学习能够实现支持学生在他们特别感兴趣的领域学习。并不是所有的学生都能学习俄语阅读，也不是每个学生都能在海湾上进行缝合手术的练习。虽然应该呼吁学生追求更先进的学习，但报告表明，学习应根据个人水平定制学习资料，给予不同学生不同的个性化的学习建议。如同企业根据客户资料定制产品一样，每个学生都遵循着自己的计划，传统公共教育模式下的共同学习不再存在。NETP解释说，一个在线系统收集关于学生如何学习的信息可以比手工方法更多更详细。系统可以捕捉到他们输入和输出的证据，通过对每个学生选择或输入的信息、学生尝试次数的提示和类型反馈信息等进行分析，了解他们解决问题的方法，获得的知识和运用的策略等。这也使为每个学生推送个性化的学习建议成为可能。