Objetivo: Identificar los métodos y las técnicas que se están utilizando en la analítica de aprendizaje, como apoyo al aula invertida para los cursos de programación. Metodología: Se realizó la búsqueda de artículos publicados en revistas y conferencias científicas, a partir de herramientas bibliográficas que ayudaron a construir el corpus de referencias. Luego se analizó la información más significativa de los documentos, para el desarrollo de la revisión sistemática. Resultados: Esta revisión identificó que los métodos y las técnicas han contribuido en la preparación de los estudiantes, la definición de estrategias para el aprendizaje de la programación, herramientas de detección de errores en el código fuente y sistemas de tutorías inteligentes. Mejorando la retención de los estudiantes, los hábitos de estudio y las experiencias de aprendizaje. Conclusiones: Las investigaciones han analizado los datos almacenados en sistemas de gestión de aprendizaje (LMS), con el fin de generar modelos de predicción que permitan mejorar la formación en línea, el rendimiento académico y la retroalimentación personalizada. Todos estos aportes han apoyado a las áreas de conocimiento de aprendizaje automático y minería de datos, con la solución de problemas relacionados al aprendizaje supervisado, no supervisado y la minería de datos educativa.