Desarrollo de un modelo de predicción de matrícula para una institución de educación superior

Abstract

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.