En el presente estudio, se analiza un curso de educación médica continua en línea. Se han investigado los beneficios de utilizar técnicas de Análisis de Redes Sociales y Minería de Datos para predecir y mejorar el desempeño de los estudiantes, así como para optimizar la división en grupos de estudiantes y docentes, para mejorar los resultados del curso. Específicamente, se utiliza información de los participantes, compartida antes del curso, como el motor para crear una red de conocidos, que evoluciona a medida que el curso evoluciona. Estos vínculos sociales entre los participantes permiten caracterizar sus interacciones en relación con el curso, por lo tanto, estableciendo el papel que desempeñan en su red social, por ejemplo, como hubs o outliers. En particular, esto permite agrupar a los participantes según su cercanía social. Además, al utilizar técnicas de minería de datos educativos, puede pronosticarse el rendimiento potencial de los estudiantes en el curso y diseñar estrategias educativas en consecuencia. Esta investigación muestra la importancia de trabajar en equipos multidisciplinarios para abordar los problemas sociales, y también para brindar a la educación conocimientos y técnicas de investigación que se han utilizado con éxito en otros campos de investigación