MODELO PARA EVALUAR EL CLIMA ESCOLAR EN EL TECNM EN CELAYA A TRAVÉS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO SUPERVISADO USANDO KNN (MODEL TO EVALUATE THE SCHOOL CLIMATE IN THE TECNM IN CELAYA THROUGH SUPERVISED MACHINE LEARNING USING KNN)

Resumen

Resumen
El presente trabajo describe un modelo matemático de aprendizaje automático supervisado usando KNN (K nearest neighbors) vecinos más cercanos para evaluar el clima escolar en el TecNM en Celaya, siendo a su vez una herramienta para visualizar variables que describan el grado de satisfacción de los estudiantes. A partir de la revisión de la literatura sobre el tema en cuestión, se realizó un cuestionario con 41 ítems y 4 dimensiones: infraestructura, interacción entre alumnos, interacción alumno-maestro e interacción de autoridades con alumnos. A través del análisis de los datos recolectados con la aplicación del instrumento, se dará cuenta a su vez de las características de corte transversal que puedan proporcionar a los estudiantes un adecuado clima escolar que ayuden a su permanencia dentro de la institución. Se describe el modelo matemático, análisis e interpretación de resultados que determinan si el modelo matemático puede ser usado para este tipo de evaluación.
Palabras clave: Aprendizaje automático, Clima escolar, KNN.

Abstract
The present work describes a mathematical model of supervised machine learning using KNN (K nearest neighbors) to evaluate the school climate at the TecNM in Celaya, being in turn a tool to visualize variables that describe the degree of student satisfaction. . From the review of the literature on the subject in question, a questionnaire with 41 items and 4 dimensions was carried out: infrastructure, interaction between students, student-teacher interaction and interaction of authorities with students. Through the analysis of the data collected with the application of the instrument, the cross-sectional characteristics that can provide students with an adequate school climate that help their permanence within the institution will be realized. The mathematical model, analysis and interpretation of results that determine if the mathematical model can be used for this type of evaluation are described.
Keywords: Machine Learning, KNN, School Climate.