Atualmente, todas as institui es de ensino superior, especialmente as faculdades de inform tica e engenharia, enfrentam desafios no processo de admiss o. Cada universidade deve esfor ar-se por criar um sistema de admiss o baseado em crit rios de admiss o v lidos e fi veis que seleccionem os candidatos com probabilidades de sucesso nos seus programas. Al m disso, cada universidade deve utilizar as melhores t cnicas poss veis para prever o futuro desempenho acad mico dos candidatos antes de os admitir. Isto ajudaria os decisores universit rios a definir crit rios de admiss o eficazes. No entanto, a maioria das institui es de ensino superior enfrenta desafios quando analisa as suas grandes bases de dados educativos para prever o desempenho dos estudantes. Isto deve-se ao facto de utilizarem apenas m todos estat sticos convencionais em vez de t cnicas de previs o novas e eficazes, como a Extra o de Dados Educativos, que a t cnica mais popular para avaliar e prever o desempenho dos estudantes.
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