Actualmente, las universidades están atravesando un momento crítico debido a la enfermedad por coronavirus de 2019. Para prevenir su propagación, los países han declarado cuarentenas y aislamientos en todos los sectores de la sociedad. Esto ha causado muchos problemas en el aprendizaje de los estudiantes, ya que, al pasar de un modelo educativo presencial a un modelo remoto, se han pasado por alto varios factores académicos como los psicológicos, financieros y metodológicos. Para identificar exactamente las variables y causas que afectan el aprendizaje, en este trabajo se propone un modelo de análisis de datos utilizando un marco de trabajo Hadoop. Al procesar los datos, es posible identificar y clasificar a los estudiantes para determinar los problemas que presentan en diferentes actividades de aprendizaje. Los resultados son utilizados por un sistema de inteligencia artificial que toma la información del estudiante y la convierte en conocimiento, evalúa los problemas de rendimiento académico que presentan y determina qué tipo de actividad se alinea con los estudiantes. El sistema de inteligencia artificial procesa la información y recomienda actividades que se centran en las habilidades y necesidades de cada estudiante. La integración de estos sistemas en las universidades crea un modelo educativo adaptativo que responde a los nuevos desafíos de la sociedad.