Multitudes 2025/1 n° 98
Artículo de revista

Seleccionar para reinar mejor

Investigación sobre los algoritmos locales de Parcoursup

Páginas 182 a 188

Citar este artículo

  • ELOI‑HAMMER, Héloïse,
2025. Seleccionar para reinar mejor Investigación sobre los algoritmos locales de Parcoursup. Multitudes, 2025/1 n° 98, p.182-188. DOI : 10.3917/mult.098.0182. URL : https://shs.cairn.info/revista-multitudes-2025-1-page-182?lang=es.
  • Eloi‑Hammer, Héloïse.
« Seleccionar para reinar mejor : Investigación sobre los algoritmos locales de Parcoursup ». Multitudes, 2025/1 n° 98, 2025. p.182-188. CAIRN.INFO, shs.cairn.info/revista-multitudes-2025-1-page-182?lang=es.
  • Eloi‑Hammer, H.
(2025). Seleccionar para reinar mejor Investigación sobre los algoritmos locales de Parcoursup. Multitudes, 98(1), 182-188. https://doi.org/10.3917/mult.098.0182.

https://doi.org/10.3917/mult.098.0182

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  • Eloi‑Hammer, H.
(2025). Seleccionar para reinar mejor Investigación sobre los algoritmos locales de Parcoursup. Multitudes, 98(1), 182-188. https://doi.org/10.3917/mult.098.0182.
  • Eloi‑Hammer, Héloïse.
« Seleccionar para reinar mejor : Investigación sobre los algoritmos locales de Parcoursup ». Multitudes, 2025/1 n° 98, 2025. p.182-188. CAIRN.INFO, shs.cairn.info/revista-multitudes-2025-1-page-182?lang=es.
  • ELOI‑HAMMER, Héloïse,
2025. Seleccionar para reinar mejor Investigación sobre los algoritmos locales de Parcoursup. Multitudes, 2025/1 n° 98, p.182-188. DOI : 10.3917/mult.098.0182. URL : https://shs.cairn.info/revista-multitudes-2025-1-page-182?lang=es.

https://doi.org/10.3917/mult.098.0182

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Español

Este artículo examina los algoritmos locales de Parcoursup que clasifican a los solicitantes para cada programa educativo y contribuyen así a la selección social en el acceso a la universidad. Mediante un estudio comparativo de tres algoritmos locales, se examina la forma en que se elaboran las clasificaciones y el margen de maniobra que se concede a los profesores encargados de elaborarlas.

Fecha de publicación en línea: 08/04/2025

https://doi.org/10.3917/mult.098.0182