Legal, MichelMuñoz de Luna, AbelEscamilla García, PabloAceves Hernandez, Francisco2020-08-172022-02-222020-08-172022-02-222020-07978-958-52071-4-12414-6390http://laccei.org/LACCEI2020-VirtualEdition/meta/FP74.htmlhttp://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2020.1.1.74https://axces.info/handle/10.18687/20200101_74Resumen– Este artículo muestra los resultados obtenidos al predecir la matrícula de alumnos en tres unidades de aprendizaje de una escuela de educación superior en México. La predicción que se aplicó fue dinámica de sistemas mediante software VenSim, versión 7.2a. El modelo analizó el periodo de agosto a diciembre 2018 para pronosticar las unidades de aprendizaje: Algebra Lineal (AL), Programación Lineal Aplicada (PLA) y Redes y Simulación (RYS). El modelo incluyó como variables: aulas y de profesores disponibles; alumnos reprobados y aprobados en periodo ordinario y extraordinario, además de deserciones académicas. Los principales resultados mostraron un porcentaje de certeza de predicción de 97% para AL, 85% para PLA y 97% para RYS. El error de pronóstico representó 3.4 grupos en contraste con la certeza de pronóstico de 72.37 grupos.. Esta investigación contribuye a generar un modelo que ayuda al pronóstico certero para la toma decisiones sobre la asignación y ahorro de recursos académicos.EnglishLACCEI Licensehttps://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/Dinámica de sistemasPredicciónmatriculaunidad de aprendizajeprobabilidad.Article