Este estudio emplea modelos de Machine Learning
(ML) para predecir la adaptabilidad de los estudiantes en entornos
de educación virtual. A través de variables como el género, nivel
educativo, condiciones financieras y acceso a tecnología, se construyó
un modelo predictivo que clasifica a los estudiantes según su
capacidad de adaptación. El modelo Random Forest (RF) alcanzó
una precisión del 88.8%, proporcionando herramientas útiles
para que educadores y administradores anticipen necesidades y
ajusten estrategias pedagógicas, promoviendo una experiencia de
aprendizaje más eficiente y personalizada
