A2A: cuando se trata de potencial y capacidad, se pronostican en función del desempeño pasado de los estudiantes hasta la fecha. Las universidades en los Estados Unidos han dependido durante mucho tiempo de lo siguiente:
a – Resultados GRE
b – TOEFL (para estudiantes extranjeros que hablan inglés como segundo idioma)
c – GPA
d – Campo de estudio (BS o MS)
e – LoR
f – SoP
g – Publicaciones de investigación anteriores y
h – Campo de interés
i _ Experiencia laboral pasada (si existe)
j – otros factores
Con esta información, podrían desarrollar un algoritmo para estudiantes provenientes de una determinada escuela o institución e incluso de una nación y una universidad en particular en el extranjero. Cada vez que un estudiante completa, se registra su rendimiento frente a un rendimiento esperado y el algoritmo debería mejorar y mostrar los mínimos residuales si el modelo era robusto.
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Entonces, todo lo que los institutos pueden hacer es predecir en función del desempeño pasado y corregir sus modelos con cada causa especial que muestre una desviación positiva o negativa de la norma.
Siempre se puede escribir a los profesores o al decano para buscar más información, supongo.
Buena suerte.
