Цифровизация профессионального образования требует новых подходов к оценке качества обучения и своевременного выявления трудностей у студентов. Статья показывает, как анализ цифровых следов обучающихся помогает понять реальные процессы усвоения материала и организовать адресную поддержку. Исследование проводилось в шести учреждениях среднего профессионального образования на протяжении двух учебных лет и охватывало данные студентов различных специальностей. Анализ выявил, что успеваемость студента определяется не временем, проведённым в электронной среде, а регулярностью и системностью учебной работы. Были выделены четыре устойчивых профиля учебного поведения - от систематических отличников до пассивных наблюдателей, каждый из которых требует особого педагогического подхода. Предложенные методы позволяют уже в первый месяц обучения определять студентов группы риска и организовывать поддержку, что существенно улучшает образовательные результаты. Проверка на практике показала, что своевременная помощь - будь то персонализированные рекомендации или работа с тьютором - заметно повышает успеваемость тех, кто испытывает затруднения. Обсуждаются возможности встраивания такой аналитики в повседневную работу преподавателей через информационные панели и системы раннего предупреждения, а также ограничения подхода, связанные с переносом методики между разными учебными заведениями и с этическими аспектами работы с персональными данными. В результате предложена система, которая превращает данные об активности студентов в основу для управленческих решений и индивидуальных образовательных маршрутов.