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...

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1. Verfasser: Díaz Romero, Javier David (author)
Weitere Verfasser: Cruz Ramírez, Eduardo Segundo, Director (author)
Format: bachelorThesis
Veröffentlicht: 2025
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description 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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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 cupoThe student selection process has been a critical success factor for higher education institutions. Historically, universities have sought to admit qualified students who are committed to their academic programs. However, since 2023 with the implementation of the regulations of the national leveling and admission system in Ecuador, the pressure to achieve enrollment goals, equal opportunities, equity, among others, has led to institutions not having autonomy in the method of assigning places and has led to the assignment of places that could be rejected. This phenomenon has generated challenges in terms of academic quality and financial sustainability. On the other hand, when students received multiple admission offers, their final decision was influenced by a variety of factors, such as institutional reputation, the quality of academic programs, and the availability of resources. In this context, educational institutions have recognized the importance of better understanding student behavior during the selection process. By analyzing these challenges and opportunities, the need to develop tools and models that allow universities to optimize their admission processes has become evident. By better understanding the factors that influence student decisions, institutions can make more informed and strategic decisions, improving both the quality of their students and their competitive position in the educational market. With the help of machine learning models, CatBoost, Random Forest and Multilayer perceptron were implemented, compared their performance and relationship with the dataset variables, and a predictive model was implemented for the stage of acceptance of places more than 90% accuracy and prioritizing the needs of the university. Keywords: university admission, predictive model, quota acceptanceESPOL.FIEC2025-04-22T16:11:17Z2025-04-22T16:11:17Z2025-04-11info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfDíaz Romero J.D. (2024). Modelo predictivo para admisión en una institución de educación superior en las etapas de asignación y aceptación de cupo. [Proyecto de Titulación]. Escuela Superior Politécnica del Litoral.http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/65805T-115103POSTG105esinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Escuela Superior Politécnica del Litoralinstname:Escuela Superior Politécnica del Litoralinstacron:ESPOL2025-04-22T16:12:53Zoai:www.dspace.espol.edu.ec:123456789/65805Institucionalhttps://www.dspace.espol.edu.ec/Universidad públicahttps://www.espol.edu.ec/.https://www.dspace.espol.edu.ec/oaiEcuador...opendoar:14792025-04-22T16:12:53falseInstitucionalhttps://www.dspace.espol.edu.ec/Universidad públicahttps://www.espol.edu.ec/.https://www.dspace.espol.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:14792025-04-22T16:12:53Repositorio Escuela Superior Politécnica del Litoral - Escuela Superior Politécnica del Litoralfalse
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