学习分析技术是指在学生日常学习中通过一定的技术手段全面采集数据并加以分析，获取学生学习知识的进度及深度，挖掘学生在学习过程中遇到的困难与问题，预测学生在未来一段时间的学习表现及发展规律的技术。

关于学习分析技术的研究近年来在教育教学研究领域中刚刚兴起，其核心是围绕教育领域中诸如知识传递、学生个性化学习、教师日常教学等行为的数据进行抓取、归类和分析，进而对后续行为进行判断乃至预测，为施教者和管理者提供较为直观的信息以供决策参考。

数据是实现教育、管理和服务精准化的基础，数据的数量和质量要求平台建设、采集手段和分析技术不断优化，而集成型管理平台、伴随式采集手段和动态化分析技术，是精准学习分析三个技术支撑。

集成型管理平台：

目前，不少高校开始尝试“一站式”服务体系的建设，搭建系统集成、资源共享的一体化学生事务管理平台。这种集成型管理平台可以实现数据的互联互通，涵盖学生从入学到毕业的全过程，覆盖思想、学习、工作、生活的全方位，既为学生完成各项学校事务提供了方便，又为学校进行事务的统计分析奠定了基础。

伴随式采集手段：

伴随式数据采集，采集的是动态的过程性数据，采集时对象无感知，数据的真实性和可靠性因而得到保证。如通过校园卡在餐厅用餐、借阅图书、等所产生的数据，形成了大学生的日常生活“轨迹”。

动态化分析技术：

基于伴随性数据采集手段，当下的数据被及时记录下来，并进一步依托动态分析技术得以被解释，从而反映出学生事务管理中的学生或事务的实时状态。例如：目前，不少高校在新生入学中使用的电子注册平台，就能够实时统计注册学生的各类信息，通过可视化界面进行动态呈现，取得良好成效。