El uso de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en todas las disciplinas ha explotado en los últimos años, con el tamaño cada vez mayor de los datos y las cambiantes necesidades de la educación superior, como la educación digital. De manera similar, los sistemas de información educativa en línea tienen una gran cantidad de datos relacionados con los estudiantes en la educación digital. Estos datos educativos pueden ser utilizados con técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la educación digital. Este estudio hace dos contribuciones principales. Primero, el estudio sigue un proceso repetible y objetivo de exploración de la literatura. Segundo, el estudio describe y explica los temas de la literatura relacionados con el uso de algoritmos basados en IA en la educación digital. Los hallazgos del estudio presentan seis temas relacionados con el uso de máquinas en la educación digital. La evidencia sintetizada en este estudio sugiere que los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo se utilizan en varios temas del aprendizaje digital. Estos temas incluyen el uso de tutores inteligentes, predicciones de abandono, predicciones de rendimiento, aprendizaje adaptativo y predictivo y estilos de aprendizaje, análisis y aprendizaje basado en grupos, y automatización. Los algoritmos de red neuronal artificial y máquina de soporte vectorial parecen ser utilizados entre todos los temas identificados, seguidos por algoritmos de bosque aleatorio, árbol de decisión, Bayes ingenuo y regresión logística.