La planificación académica en las instituciones de educación superior depende del número previsto de estudiantes inscritos por periodo y carrera; en la Pontificia Universidad Católica del Ecuador Sede Ambato (PUCESA) esta proyección se realiza con métodos empíricos, lo que limita la asignación de carga docente, la apertura de paralelos y el uso de la infraestructura. El objetivo del presente trabajo fue desarrollar un modelo de predicción de matrícula a partir de los registros del sistema BANNER correspondientes a veintidós periodos académicos consecutivos (2015-P1 a 2025-P2).
El estudio adoptó un enfoque cuantitativo, no experimental y longitudinal retrospectivo, estructurado sobre las seis fases del estándar CRISP-DM; mediante una comparativa empírica validada con un esquema walk-forward se seleccionaron Holt- Winters, regresión de Huber y SARIMA, combinados por mediana, mientras que Random Forest y XGBoost se descartaron por su incapacidad de extrapolación. El ensamble alcanzó un error porcentual absoluto medio (MAPE) de 5,93 % en validación walk-forward y de 5,31 % en validación fuera de muestra frente al periodo 2026-P1, con una proyección de 3.450 estudiantes para 2026-P2 y su intervalo de confianza al 95 %.
Se concluye que el modelo, desagregado por carrera y con clasificación de confiabilidad por niveles, constituye una herramienta interpretable y reproducible que orienta la toma de decisiones institucionales y sienta las bases para su integración en un tablero analítico de planificación académica.
