Los modelos educativos en México tienen dificultad para la adopción del e-Learning, la causa de esto es la saturación de las aulas en las escuelas públicas y privadas además de la rigidez de los programas educativos que se tienen hasta la fecha. Los avances tecnológicos han abaratado el costo de hardware como los teléfonos inteligentes, que al estar al alcance de un sector muy amplio de la población mexicana, permiten pensar en su inserción como herramienta útil para la educación. Este documento propone un primer paso al ofrecer al docente la posibilidad de automatizar varias de las tareas que comunmente debe llevar a cabo en la parte administrativa de su trabajo, dándole la oportunidad de enfocarse en tareas más importantes como el seguimiento del desempeño de sus alumnos, para lo cual se propone el uso de web semántica generar información relevante que además pueda utilizarse diariamente de forma eficiente y eficaz. Para emplear la web semántica se realizaron una aplicación web y una aplicación Android. Se utilizó el lenguaje FOAF (Friend Of A Friend, amigo de un amigo) con un manejo de datos mediante RDF (Resource Description Framework, marco de trabajo de descripción de recursos) con el fin de que los datos ingresados (en específico los perfiles de los estudiantes) sean analizados y por medio de las relaciones establecidas por el RDF se obtenga información que el docente pueda utilizar en sus labores cotidianas para la mejora continua de sus actividades en tiempo real durante las clases (por medio de la aplicación Android) y revisiones fuera del horario de trabajo (Por medio de la aplicación web). Los servicios Web se implementaron utilizando la arquitectura REST (Representational State Transfer, Transferencia Figurativa de Estado). Las tecnologías seleccionadas para este proyecto son: como lenguajes Java y html5 con el marco de trabajo de JSF (Java Server Faces), para el aspecto visual se utilizó CSS (Cascading Style Sheet) y el framework de PrimeFaces en el caso de la aplicación web; los servicios Web utilizan la API (Application Programing Interface, Interfaz de Programación de Aplicaciones) de Jersey y las consultas de los datos son a través de SPARQL y SPARUL utilizando el paquete de Apache Jena 3.12.0 y como servidor Apache Jena Fuseki incrustado. Para la aplicación Android se utilizó Android Studio para todo su desarrollo donde para consumir los servicios Web se utilizó la API de Retrofit. Como funcionalidad extra al propósito del proyecto se incluyó una SVM (Support Vector Machine, Máquina de Soporte Vectorial) para realizar predicciones de conducta de los estudiantes con base a su información académica.