Обработка и анализ данных в современных системах онлайн-обучения происходят в несколько этапов: 2

1. Дескриптивный (описательный) этап. 2 Эксперт мониторит процессы, собирает информацию, выявляет и оценивает проблемы. 2 Это база, без которой невозможны остальные этапы. 2
2. Диагностический этап. 2 Эксперт использует полученную информацию, чтобы найти причину возникшей проблемы. 2
3. Предиктивный этап. 2 На нём прогнозируются возможные сценарии развития событий. 2 Здесь могут использоваться большие данные (Big Data), сценарное моделирование, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных. 2
4. Прескриптивный этап. 2 Аналитика помогает найти решение. 2 Здесь также могут использоваться инструменты Data Science: машинное обучение, сценарное моделирование, математическая оптимизация. 2

Обработка данных предполагает их очистку и преобразование в соответствующий формат для анализа. 1 Для этого можно использовать инструмент администратора базы данных или конкретный инструмент предварительной обработки. 1

Анализ данных предполагает сбор, анализ и интерпретацию информации, создаваемой учащимися при взаимодействии с материалами курса, оценками и другими ресурсами. 3 Это даёт сведения о поведении учащихся, уровне их вовлечённости и результатах. 3

На основе анализа данных можно выявить закономерности и тенденции, которые помогают оптимизировать содержание, дизайн курса и даже методы обучения. 3