Modelo predictivo para admisión en una institución de educación superior en las etapas de asignación y aceptación de cupo.
El proceso de selección de estudiantes ha sido un factor crítico de éxito para las instituciones de educación superior. Históricamente, las universidades han buscado admitir a estudiantes calificados y comprometidos con sus programas académicos. Sin embargo, desde el 2023 con la implementación del r...
Shranjeno v:
| Glavni avtor: | |
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| Drugi avtorji: | |
| Format: | bachelorThesis |
| Izdano: |
2025
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| Teme: | |
| Online dostop: | http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/65805 |
| Oznake: |
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Označite | Izvleček: | El proceso de selección de estudiantes ha sido un factor crítico de éxito para las instituciones de educación superior. Históricamente, las universidades han buscado admitir a estudiantes calificados y comprometidos con sus programas académicos. Sin embargo, desde el 2023 con la implementación del reglamento del sistema nacional de nivelación y admisión en Ecuador, la presión por alcanzar metas de matrícula, igualdad de oportunidades, equidad, entre otros, ha llevado a que instituciones no tengan autonomía en el método de asignación de cupos y ha llevado a que se asignen cupos que podrían ser rechazados. Este fenómeno, ha generado desafíos en términos de calidad académica y sostenibilidad financiera. Por otro lado, cuando los estudiantes recibían múltiples ofertas de admisión, su decisión final se veía influenciada por una variedad de factores, como la reputación institucional, la calidad de los programas académicos y la disponibilidad de recursos. En este contexto, las instituciones educativas han reconocido la importancia de comprender mejor el comportamiento de los estudiantes durante el proceso de selección. Al analizar estos desafíos y oportunidades, se ha evidenciado la necesidad de desarrollar herramientas y modelos que permitan a las universidades optimizar sus procesos de admisión. A través de una mejor comprensión de los factores que influyen en las decisiones de los estudiantes, las instituciones pueden tomar decisiones más informadas y estratégicas, mejorando tanto la calidad de su alumnado como su posición competitiva en el mercado educativo. Con la ayuda de modelos de aprendizaje automático, CatBoost, Random Forest y Multilayer perceptron fueron implementados comparando su rendimiento, relación con las variables del dataset y se logró implementar un modelo predictivo para la etapa de aceptación de cupos con una exactitud mayor al 90% y priorizando la necesidad de la universidad. Palabras Clave: admisión universidad, modelo predictivo, aceptación cupo |
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