Статья посвящена обзору исследований в области аналитики сотрудничества (Collaboration Analytics) и их применению для анализа совместного обучения в высшем образовании. На основе систематического поиска и сопоставления работ выявлены ключевые конструкты сотрудничества - участие, координация и когнитивная регуляция, а также подходы к их теоретической интерпретации. Показано, что в университетской практике наиболее востребованы данные об активности студентов в цифровых платформах (логи сообщений, временные метки, сетевые связи), результаты содержательного анализа коммуникации (кодирование дискурса, семантические карты), а также мультимодальные индикаторы взаимодействия (например, временные ряды действий и распределение ролей в группах). Для их обработки активно применяются методы сетевого анализа, эпистемической сетевой аналитики (ENA), машинного обучения и визуализации цифровых следов. Эти подходы позволяют преподавателям диагностировать командную динамику, формировать более точную обратную связь и поддерживать развитие метакомпетенций студентов. В качестве сравнительного контекста рассмотрены исследования корпоративной аналитики, что позволило выявить модели мониторинга и визуализации вклада участников, потенциально применимые в университетской среде. Практическая значимость результатов состоит в том, что обзор даёт преподавателям и исследователям в области образования инструменты для осмысленного выбора аналитических методов и индикаторов, а также очерчивает направления возможного переноса корпоративных практик в университетские модели совместного обучения. Для читателей интерес статьи заключается в систематизации разрозненных исследований и выявлении перспективных подходов, которые могут повысить качество групповой работы студентов и её оценки.