Enseñanza problémica en la comparación de métodos para estimar el rango en factorizaciones de matrices

Resumen

En el ámbito científico pedagógico, la enseñanza problémica se orienta a convertir los problemas más importantes de enseñanza-aprendizaje en desafíos para los estudiantes, de modo que los estudiantes resuelvan problemas a partir de estructurar la tarea cognoscitiva como una situación conflictiva o de problema. El proceso investigativo desarrollado se orientó a partir del objetivo de determinar la validez de la enseñanza problémica en el análisis y determinación de la eficiencia de los métodos para la selección del rango en la aplicación de factorización de matrices no negativas para la identificación y eliminación de zonas de brillo, en la restauración de imágenes de colposcopía. La implementación de la enseñanza problémica posibilitó demostrar que el método MAD garantiza rangos promedio inferiores a 100, mientras que los otros métodos superan los 140. El análisis de la calidad de la restauración, arrojó que el método MAD alcanza un valor de SSIM 4% inferior al máximo, pero, con un valor de 78%, garantiza un equilibro adecuado entre eficiencia computacional y calidad.

Palabras clave: enseñanza problémica, estudio comparativo, factorizaciones de matrices, métodos para la determinación de rangos

 Abstract

In the scientific-pedagogical field, problem-solving teaching is aimed at turning the most important teaching-learning problems into challenges for students, so that students solve problems by structuring the cognitive task as a conflictive or problem situation. The research process developed was oriented from the objective of determining the validity of problem teaching in the analysis and determination of the efficiency of methods for range selection in the application of factorization of non-negative matrices for the identification and elimination of brightness zones in the restoration of colposcopy images. The implementation of the problem teaching made it possible to demonstrate that the MAD method guarantees average ranks below 100, while the other methods exceed 140. The analysis of the quality of the restoration showed that the MAD method achieves an SSIM value 4% lower than the maximum, but, with a value of 78%, it guarantees an adequate balance between computational efficiency and quality.

Keywords: problem teaching, comparative study, matrix factorization, methods for determining ranges