La portabilidad de los modelos predictivos del rendimiento académico ha sido ampliamente estudiada en el campo de las plataformas de aprendizaje, pero hay pocos estudios en los que se utilicen los resultados de evaluaciones previas como factores. El objetivo de este trabajo fue analizar la portabilidad precisamente en este contexto, donde el rendimiento previo se utiliza como un predictor clave. A través de un estudio diseñado para controlar los principales factores de confusión, se analizaron los resultados de 170 estudiantes evaluados durante dos años académicos, desarrollando varios modelos predictivos para un grupo base (BG) de 39 estudiantes. Después de seleccionar los cuatro mejores modelos, se validaron utilizando diferentes técnicas estadísticas. Finalmente, estos modelos se aplicaron a los grupos restantes, controlando el número de diferentes factores con respecto al BG. Los resultados muestran que el rendimiento de los modelos varía consistentemente con lo esperado: a medida que se alejan del BG (menos características comunes), la especificidad de los cuatro modelos tiende a disminuir.