México

Detienen a dos que se hacían pasar por aspirantes en examen de admisión de la UNAM

El fraude del examen de admisión de la UNAM fue cometido entre mayo y junio de este año, usando las instalaciones de “Más Preparación”.

Detienen a 2 por fraude en el examen de admisión de la UNAM

La Fiscalía General de Justicia de la Ciudad de México detuvo a dos hombres por fraude en el examen de admisión de la UNAM, pues suplantaron la identidad de aspirantes para presentar la prueba por ellos y así asegurarles un lugar.

Tras el escándalo por el que varios aspirantes tuvieron que repetir el examen, ya fueron capturados algunos de los involucrados en estos lamentables hechos.

Los detenidos fueron identificados como Edgar “N” y David “N”, quienes supuestamente suplantaron la identidad de nueve aspirantes.

Detienen a 2 por fraude en el examen de admisión de la UNAM
Tras identificar trampas, la UNAM decidió aplicar un examen de control | Foto: La Jornada

Así se cometió el fraude en el examen de admisión de la UNAM

El fraude en el examen de admisión de la UNAM fue cometido entre mayo y junio de este año, durante el proceso de admisión a licenciatura.

Hasta el momento se sabe que aspirantes pagaban para que contestaran el examen en su lugar y así asegurar un mejor puntaje y mejorar sus posibilidades de ingresar a la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).

Además, supuestamente se usaron las instalaciones de la academia “Más Preparación”, que supuestamente ofrece cursos de preparación para aspirantes a prepas o alguna carrera de la UNAM, UAM e IPN.

Detienen a 2 por fraude en el examen de admisión de la UNAM
Estos son los dos detenidos por fraude | Foto: FGJCDMX

Academia “Más Preparación” está involucrada en el fraude

Además, algunos de los instructores de la academia ayudaron a que los detenidos realizaran el examen de admisión en sus instalaciones.

Fue la misma UNAM la que notó algo sospechoso durante la aplicación de la prueba, pues se dieron cuenta que nueve aspirantes tenían datos de conexión similares.

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