Hola.
En primer lugar decir que nos gustaría que la gente que participe en el foro lo haga con un nombre de usuario correcto, no digo que sea el nombre real sino un seudonimo, apodo, etc ya que "Red Neuronal" y anónimo no cumplen con la identificación que querriamos tener en el foro que hemos abierto. Dicho lo cual, intentare responder a la pregunta:
Las redes neuronales (el perceptron, creo que no os referís a los mapas autoorganizados) lo que hacen por detrás es separar en hiperplanos los datos de entrenamiento y luego situar los datos de test en el hiperplano que corresponda y esa será la solución que dé aunque luego la respuesta sea el valor que tengan las neuronas y tengamos que interpretarlo de alguna forma.
Sobre si utilizaria una red neuronal para las predicción del rendimiento en la educación mi respuesta en NO. No digo que no se pueda hacer pero en mi opinión no es la mejor manera para hacerlo. Yo utilizaría una red Bayesiana ya que entiendo que la respuesta no debe ser si el niño/a rinde o no rinde, sino el porcentaje de lo que este pueda rendir (un 20%, 50%, 70%, etc).
Supongo que se podrán utilizar otras técnicas como el Knn (que se me viene ahora a la cabeza) aunque lo más importante en los temas relacionados con el Machine Learning e IA es como aprovechar al máximo los datos que se tengan y en primer lugar nose de que datos dispones para hacer esa predicción.
Creo que esta repuesta no te habrá sido de gran ayuda, pero ya puestos dire que hoy en día hay técnicas mucho mejores que las redes neuronales (Cuidado, no digo que las redes neuronales sean malas ni mucho menos), así que os recomiendo que si en vuestra universidad los profesores se centran únicamente en enseñar las redes neuronales (que es muy chulo y lo deben de enseñar) debéis de decirles que os enseñen otras técnicas de aprendizaje y predicción de Machine Learning que son más avanzadas y algunas más sencillas que las RN, como puede ser los KNN, Knm, regresión lineal y múltiple, SVM, etc.
SL2