En este estudio se presenta un sistema de alertas basado en redes LSTM (long short-term memory) que evalúa el conocimiento de estudiantes con respecto a unidades temáticas de una competencia de electrónica analógica. Se crea una base de datos que consiste en las respuestas entregadas por estudiantes al resolver un examen previamente diseñado. La base de datos consiste en un banco de 60 preguntas que tienen la finalidad de evaluar una competencia de electrónica analógica. Los resultados muestran que esta metodología basada en LSTM tiene una eficiencia mayor al 80% al determinar las falencias de los alumnos. Además, predice con más del 90% de precisión las respuestas de preguntas de niveles dificultad superior, a partir de las entregadas en una etapa inferior. Se concluye que esta herramienta LSTM de predicción es confiable al tener alta precisión en la generación de alertas y en determinar las respuestas a futuro de los alumnos.