Minería de datos para determinar la calidad educativa de las Escuelas de nivel básico en México

Minería de datos para determinar la calidad educativa de las Escuelas de nivel básico en México

Sergio Daniel Romero García
 

Texto completo de la Tesis     

 


Resumen

Se implementará una metodología basada en algoritmos de inteligencia artificial (IA) con información geoestadística y de las escuelas en México, para determinar su nivel de calidad educativa. Para lograr este objetivo se hará uso de la información pública que se tiene, entre las cuales son ENLACE y CEMABE. Con base en toda esta información , se creará una base de datos especializada, en el cual estará la información que va recibir el algoritmo de IA. Esta metodología ayudará a la toma de decisiones, por ejemplo para conocer qué escuela puede tener un mayor crecimiento, si debe recibir un mayor apoyo, entre otros. En el presente trabajo se clasifica el nivel de excelencia educativa usando algoritmos de clustering. Estos algoritmos son de aprendizaje no supervisado por lo cual las escuelas se van a clasificar en tres niveles.

 

Abstract

A methodology based on artificial intelligence (AI) algorithms will be implemented with geostatistical and school information in Mexico, to determine the level of educational quality of the schools. To achieve this goal, we will use public information that is available, among which are ENLANCE and CEMABE. Based on all this information, we will create a specialized database, in which it will be the information that the AI algorithm will receieve. This methodology will help for decision making, for example to know which school can have to increase growth, if it supported, among others. In the present work classifies the level of educational excellence using clustering algorithms. These algorithms are unsupervised learning so schools are going to sort into three levels.