Oggi tutti gli istituti di istruzione superiore, in particolare le facolt di informatica e ingegneria, devono affrontare sfide nel processo di ammissione. Ogni universit dovrebbe sforzarsi di creare un sistema di ammissione basato su criteri di ammissione validi e affidabili che selezionino i candidati in grado di avere successo nei suoi programmi. Inoltre, ogni universit dovrebbe utilizzare le migliori tecniche possibili per prevedere il futuro rendimento accademico dei candidati prima di ammetterli. Questo aiuterebbe i decisori universitari a stabilire criteri di ammissione efficienti. Tuttavia, la maggior parte degli istituti di istruzione superiore si trova ad affrontare delle sfide quando analizza i suoi grandi database educativi per prevedere i risultati degli studenti. Questo perch utilizzano solo metodi statistici convenzionali piuttosto che tecniche predittive nuove ed efficienti come l'Educational Data Mining, che la tecnica pi popolare per valutare e prevedere il rendimento degli studenti.
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