Durante la pandemia, las universidades se vieron obligadas a convertir su proceso educativo en línea. Los estudiantes tuvieron que adaptarse a nuevas condiciones educativas y al entorno en línea propuesto. Ahora, hemos vuelto al entorno tradicional de aprendizaje combinado y deseamos entender las actitudes y percepciones de los estudiantes sobre el aprendizaje en línea, sabiendo que pueden comparar los modos combinado y en línea. El objetivo de este documento es presentar el análisis predictivo realizado sobre el rendimiento del aprendizaje en línea de los estudiantes, teniendo en cuenta su opinión. Los modelos predictivos se crean a través de un algoritmo de aprendizaje automático supervisado basado en Redes Neuronales Artificiales y se caracterizan por su alta precisión. El análisis se basa en conjuntos de datos sintéticos generados, asegurando un alto nivel de preservación de la privacidad de los estudiantes.