Selection of Candidates in the Absence of a College Entrance Exam
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Universidad Autónoma de Baja California. Instituto de Investigación y Desarrollo Educativo
Resumen
Descripción
Given the exceptional circumstances of the COVID-19 pandemic and the problems faced in conducting mass student examinations, this article explores alternatives to an in-person exam to select candidates hoping to gain admission to higher education institutions, based on available information about students and their schools. Census-based information on entrance evaluations for six annual cohorts is used to obtain a predictive model that incorporates candidates’ average grades and the historical performance of their schools of origin, measured through EXANI II. The results allow us to identify a model able to correlate to .69 the estimated and actual scores; additional scenarios were proposed with greater levels of prediction (r = .86). A discussion is offered on the implications of using high school grades, in light of their power to predict academic performance in higher education.
Ante la situación excepcional causada por la pandemia de COVID-19 y la problemática para hacer evaluaciones masivas del alumnado, este artículo analiza alternativas diferentes al examen presencial para seleccionar a los aspirantes que pretenden ingresar a las Instituciones de Educación Superior, con base en información disponible de los alumnos y sus escuelas. A partir de información censal de evaluaciones de ingreso en seis cohortes anuales, se obtiene un modelo predictivo que incorpora el promedio de calificaciones de los aspirantes y el rendimiento histórico de sus escuelas de procedencia, medido a través del EXANI II. Los resultados permiten identificar un modelo que correlaciona en .69 el puntaje estimado con el real; además, se plantean escenarios con niveles de predicción mayores (R = .86). Se discute sobre las implicaciones de utilizar las calificaciones de bachillerato, a la luz del peso que tienen en predecir el desempeño académico durante la educación superior.
Ante la situación excepcional causada por la pandemia de COVID-19 y la problemática para hacer evaluaciones masivas del alumnado, este artículo analiza alternativas diferentes al examen presencial para seleccionar a los aspirantes que pretenden ingresar a las Instituciones de Educación Superior, con base en información disponible de los alumnos y sus escuelas. A partir de información censal de evaluaciones de ingreso en seis cohortes anuales, se obtiene un modelo predictivo que incorpora el promedio de calificaciones de los aspirantes y el rendimiento histórico de sus escuelas de procedencia, medido a través del EXANI II. Los resultados permiten identificar un modelo que correlaciona en .69 el puntaje estimado con el real; además, se plantean escenarios con niveles de predicción mayores (R = .86). Se discute sobre las implicaciones de utilizar las calificaciones de bachillerato, a la luz del peso que tienen en predecir el desempeño académico durante la educación superior.
Palabras clave
rendimiento escolar, examen de ingreso, condiciones de admisión, evaluación de conocimientos anteriores, análisis de regresión, academic achievement, entrance examination, admission requirements, prior learning evaluation, regression analysis