Selection of Candidates in the Absence of a College Entrance Exam
DOI:
https://doi.org/10.24320/redie.2022.24.e14.4611Keywords:
academic achievement, entrance examination, admission requirements, prior learning evaluation, regression analysisAbstract
Given the exceptional circumstances of the COVID-19 pandemic and the problems faced in conducting mass student examinations, this article explores alternatives to an in-person exam to select candidates hoping to gain admission to higher education institutions, based on available information about students and their schools. Census-based information on entrance evaluations for six annual cohorts is used to obtain a predictive model that incorporates candidates’ average grades and the historical performance of their schools of origin, measured through EXANI II. The results allow us to identify a model able to correlate to .69 the estimated and actual scores; additional scenarios were proposed with greater levels of prediction (r = .86). A discussion is offered on the implications of using high school grades, in light of their power to predict academic performance in higher education.
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