Los métodos tradicionales de predicción del riesgo académico en ocasiones presentan limitaciones para laidentificación oportuna, por otro lado, las Analíticas de Aprendizaje presentan ciertas ventajas. El objetivode este estudio fue analizar características de los modelos predictivos basados en analíticas de aprendizaje enEducación Superior. Se realizó una revisión sistemática de las bases Web of Science, Scopus y Eric usando laspalabras clave ”analítica de aprendizaje” y ”predicción”. Se seleccionaron 12 investigaciones que cumplieroncon los criterios de inclusión. Los resultados indicaron que el 100% de los estudios buscaron predecir el rendi-miento académico, se incluyen variables de analíticas, sociodemográficas y sociocognitivas como predictoras.El sistema de gestión de aprendizaje más usado fue Moodle de cursosblended learningy online. Los estudiosse desarrollaron principalmente en Europa; las muestras fueron de hasta 500 participantes de Ingeniería y Tec-nología. El tipo de análisis más frecuente fue regresión en software R y SPSS. La mayoría logró un modelo depredicción grande (R2 > .30). Se concluye que la construcción actual de modelos de predicción de abandonouniversitario posee importantes limitaciones.