De dónde vienen los datos
Combinamos registros públicos verificables con detalle de relación directa con oficinas de admisión.
Nivel 1 — Público
FLDOE, NCES y oficinas de admisión
Inscripción, grados, tipo, acreditación, participación en becas y matrícula pública vienen del Departamento de Educación de Florida, del NCES y del sitio de admisiones de cada escuela.
Nivel 2 — Fuente directa
Entrevistas con directores — los datos que ChatGPT no puede rastrear
Tendencias de aceptación, factores blandos (preferencia por hermanos, preferencia geográfica, peso de la entrevista), tiempos reales y cupos que nos enteramos primero. Vienen directo de más de 40 directores de Florida en nuestra red.
Construimos relaciones, no rastreadores.
Quién lo construye
AdmitCompass lo construye un fundador formado en Stanford GSE, junto con más de 40 directores de Florida y un pequeño equipo de investigación.
El fundador está formado en Stanford Graduate School of Education (Learning Design & Technology). El resto del equipo no es GSE — son directores activos en Florida e investigadores en educación.
Cómo estimamos tasas de aceptación
No fingimos un solo número que todo director firmaría. Usamos un retroceso transparente por tipo — y lo reemplazamos por una tasa verificada en cuanto la escuela la confirma.
- Escuelas charter — posibilidades publicadas de lotería cuando existen, si no, base por tipo para el grado y condado.
- Magnet por lotería — cupos vs. solicitudes reportadas por el distrito en el ciclo más reciente.
- Privadas — base por tipo según banda de grado y condado, refinada cuando nuestra red de directores confirma una tasa.
- Tasa verificada — reemplaza el retroceso en cuanto una escuela la confirma. Etiquetamos cuál es cuál en cada tarjeta de match.
Preferimos mostrar un rango más amplio y acertar, que un número preciso y equivocarnos.
Cómo funciona el enfoque de match
Comparamos el perfil de tu hijo/a contra cada escuela en cuatro ejes. Publicamos los ejes, no los pesos — los pesos son lo que nos permite vivir.
- Ajuste académico — grado, contexto escolar actual, diferencias de aprendizaje y preferencias académicas.
- Ajuste financiero — presupuesto del hogar, elegibilidad de becas (Step Up, FES, VPK) y costo real de la escuela.
- Ajuste geográfico — distancia haversine desde tu código postal a la escuela, más realismo de traslado por condado.
- Ajuste de programa — intereses de tu hijo/a contra los programas, deportes y apoyos reales de la escuela.
No publicamos los pesos por eje. Esa es la parte que ChatGPT no puede replicar.
Qué tan frescos están los datos
Actualizado el 2026-05-25
Los registros públicos se refrescan trimestralmente. Los datos de directores se refrescan por ciclo de contacto — típicamente cada 6 a 8 semanas por escuela. Cada página de escuela enlaza sus fuentes.
Lo que no prometemos
Preferimos ser honestos antes que impresionantes.
- No garantizamos admisión. Las estimaciones se basan en datos — no en promesas.
- Los datos de directores aún no cubren todas las escuelas de Florida. Etiquetamos la cobertura en cada match.
- Solo el fundador está formado en Stanford GSE. El resto del equipo son directores e investigadores de Florida — no exalumnos de GSE.
- Publicamos lo que alimenta el enfoque de match, no los pesos exactos. Esa es la ventaja.