Durante la pandemia de COVID-19, la educación virtual tomó un protagonismo significativo en todo el mundo. Post pandemia, instituciones de nivel superior optaron por continuar con la educación en línea. Sin embargo, esta modalidad ha mantenido un modelo de enseñanza-aprendizaje tradicional, donde todos los estudiantes reciben el mismo contenido y se espera que aprendan de la misma manera, por lo que no ha sido efectiva para satisfacer las necesidades individuales de los estudiantes, causando un rendimiento deficiente en muchos casos. Por ello, se propone un framework para el aprendizaje adaptativo de estudiantes de nivel superior en clases virtuales aplicando la metodología CRISP-DM y Machine Learning (ML), a fin de recomendar materiales de aprendizaje personalizados. Se lleva a cabo 4 fases: (i) análisis de aspectos de los estudiantes, (ii) análisis de metodología de aprendizaj...