Rendimiento de los estudiantes para apoyar la toma de decisiones en la admisión a la universidad
Para instituciones de enseñanza superior
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Hoy en día, todas las instituciones de enseñanza superior, especialmente las facultades de informática e ingeniería, se enfrentan a retos en el proceso de admisión. Cada universidad debería esforzarse por tener un sistema de admisiones basado en criterios de admisión válidos y fiables que seleccionen a los candidatos con probabilidades de tener éxito en sus programas. Además, cada universidad debería utilizar las mejores técnicas posibles para predecir el futuro rendimiento académico de los solicitantes antes de admitirlos. Esto ayudaría a los responsables universitarios a establ...
Hoy en día, todas las instituciones de enseñanza superior, especialmente las facultades de informática e ingeniería, se enfrentan a retos en el proceso de admisión. Cada universidad debería esforzarse por tener un sistema de admisiones basado en criterios de admisión válidos y fiables que seleccionen a los candidatos con probabilidades de tener éxito en sus programas. Además, cada universidad debería utilizar las mejores técnicas posibles para predecir el futuro rendimiento académico de los solicitantes antes de admitirlos. Esto ayudaría a los responsables universitarios a establecer criterios de admisión eficaces. Sin embargo, la mayoría de las instituciones de enseñanza superior se enfrentan a dificultades cuando analizan sus grandes bases de datos educativos para predecir el rendimiento de los estudiantes. Esto se debe a que utilizan únicamente métodos estadísticos convencionales en lugar de técnicas de predicción nuevas y eficientes como la Minería de Datos Educativos, que es la técnica más popular para evaluar y predecir el rendimiento de los estudiantes.
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