El desarrollo de las tecnologías de la información y las comunicaciones ha abierto una gama de posibilidades en el ámbito educativo. Uno de los mayores desafíos que afrontan las instituciones educativas es el crecimiento exponencial de los datos educativos y la utilización de los mismos para mejorar las decisiones administrativas. La aplicación de la minería de datos en la educación es concebida con el desarrollo de métodos para explorar los datos que provienen de entornos educativos. Para la exploración de dichos datos, existen técnicas novedosas que permiten realizar grandes procesamientos de cómputo utilizando hardware de pocas prestaciones y técnicas de minería de datos distribuida. Sobre esta base, existen modelos desarrollados para estimar y predecir cómo y cuánto aprenden los estudiantes, los cuales necesitan un entorno que brinde soporte a los procesos que se ejecutan dentro de estos modelos para garantizar el procesamiento de los datos de forma eficiente. El objetivo de la presente investigación es desarrollar un entorno distribuido para contribuir al uso de técnicas de minería de datos distribuida de forma eficiente en modelos de estimación del conocimiento latente aplicados a datos educacionales masivos. Como resultado de la investigación que se llevó a cabo, se obtuvo un entorno distribuido capaz de aglutinar bases de datos heterogéneas que son utilizadas para el procesamiento eficiente de datos a través de técnicas de minería de datos educacionales. A través de las diversas pruebas realizadas, se validó la eficiencia con que cuenta dicho entorno para su explotación.