El propósito de esta investigación es analizar datos de una revisión de artículos científicos basados en modelos predictivos empleados en la educación, con especificidad en casos de abandono de estudio con el objetivo de identificar el modelo más eficiente según la frecuencia de uso. Se empleó la metodología de revisión sistemática aplicando un metaanálisis, partiendo con la definición de palabras clave, luego, se integraron criterios como la especificación de la técnica y el tipo de aprendizaje de un determinado modelo. Finalmente, se realizaron pruebas estadísticas en base a la precisión de cada uno. Se evidenció que los árboles de decisión obtuvieron una precisión media de 86.49% con una desviación estándar de 9% en 53 casos encontrados. Además, los modelos de redes neuronales y random forest alcanzaron valores de precisión media de 89.18% y 91.33%, desviación estándar de 5,90% y 3,08% en 7 y 8 casos respectivamente. Palabras claves: Deserción estudiantil, Repetición estudiantil, Minería de datos, Modelo predictivo.