Método de concordancia bayesiano y su aplicación en problemas de clasificación multiclase con categorías desequilibradas

Antecedentes: Actualmente la clasificación de fenómenos se dificulta por la masiva existencia de casos donde algunas clases están muy poco representadas en comparación con otras, refiriéndonos así a datos multiclase desequilibrados que impiden un óptimo desempeño del clasificador. Los análisis de concordancia ya sea entre un gold estándar (patrón) y un clasificador o a su vez entre dos clasificadores utilizan el índice kappa como elemento de validación que permite realizar una comparación confiable basada en la relación entre la precisión observada y la esperada, demostrando gran sensibilidad para casos desbalanceados. Los métodos bayesianos han ganado terreno especialmente en el área de la salud en la mayoría de cálculos estadísticos, permitiendo a través del teorema de Bayes y la teoría de la decisión generar modelos que adicionen información del fenómeno en la distribución a priori transmitiéndola a la distribución a posteriori con la ayuda de métodos de simulación de cadenas de Markov Monte Carlo (MCMC). Objetivo: Ayudar a solucionar problemas de clasificación multiclase con categorías desequilibradas, los cuales son cada vez más comunes debido a la aparición de nuevos métodos procedentes del campo del aprendizaje automático, poniendo el enfoque en métodos de concordancia con la aplicación de la inferencia estadística. Obteniendo la estimación puntual del parámetro de interés a través de modelos que presenten robustez y exactitud en sucesos con probabilidades extremas, permitiendo la inserción de información en la distribución a priori en forma de probabilidad. Métodos: El trabajo se centra en el diseño de una librería para el lenguaje R llamada K_Freq_Bay, que posee funciones principales y secundarias que permite obtener el análisis frecuentista y bayesiano en problemas de clasificación categóricos multiclase. El enfoque bayesiano trabaja con tres modelos planteados: Dirichlet-Dirichlet, Dirichlet-Multinomial y Beta-Beta. La librería proporciona un informe con las estimaciones del índice kappa y estadísticas básicas en los dos métodos aplicados, gráficas de densidad kappa frecuentista y bayesiano, análisis de convergencia de Gelman Rubin, análisis de estacionariedad de Von Mises y análisis descriptivo de categorías. En la validación de la librería K_Freq_Bay se aplica los tres modelos planteados a simulaciones del gold estándar y tres observadores con cinco categorías y tamaños muestrales de 921 y 9000 con información a priori de prevalencias de clases equiprobables y probabilidades de 0.15,0.40,0.05,0.20,0.20 por clase. El grupo Cellsilab formado por investigadores del Laboratorio CORE del Centro de Diagnóstico Biomédico del Hospital Clínic de Barcelona y del Departamento de Matemáticas de la Universitat Politècnica de Catalunya trabajan en el proyecto de clasificación automática de imágenes digitales de sangre periférica para su aplicación al diagnóstico inicial de leucemias y linfomas. Se aplicó la librería K_Freq_Bay a la base de datos proporcionadas por Cellsilab de 4365 clasificaciones de células leucémicas con cuatro categorías: células reactivas (CLR), células leucémicas linfocíticas agudas (LAL), células leucémicas agudas mieloides (LAM-MIELOIDE) y células leucémicas agudas mieloides promielocítica (LAM-PROMIELOCÍTICA), utilizando algoritmos de aprendizaje supervisado como: Análisis Discriminante Lineal (LDA), Support Vector Machine (SVM) y Random Forest (RF). La información a priori utilizada en los modelos bayesianos fue la equiprobabilidad y la prevalencia de cada tipo de leucemia tanto en el Hospital Clínic como a nivel de España. Resultados y conclusiones: La utilización del índice Kappa para problemas de clasificación multiclase desequilibradas es óptima debido a su diferencia normalizada entre la tasa de acuerdo observada y la que se esperaría puramente por casualidad. Esto se debe a que la precisión esperada posee dependencia frente al número de categorías y su desequilibrio, ya que cuantas más categorías y mayor diferencia en la frecuencia entre clases exista se considera más difícil clasificar correctamente un evento que habitualmente implica valores más bajos de kappa. La aplicación de la libreria K_Freq_Bay a datos simulados y a la clasificación de células leucémicas permitió concluir que el mejor modelo que permite estimar con gran exactitud y robustez el índice kappa bayesiano con tasas de exactitud menores a 1.5% es la asignación de dos distribuciones a priori Dirichlet en casos en los que la información a priori es nula, regular o extrema. Mientras que los otros dos modelos presentan sensibilidad a la inclusión de información a priori extrema generando densidades kappa demasiado leptocúrticas y platicúrticas que demuestran precisión, pero no exactitud. Es importante recalcar que cuanto más específica y extrema fue la información a priori, los modelos mejoraron su exactitud. En el caso de la aplicación en células leucémicas, el análisis del índice kappa se basa en la tabla valorativa de la concordancia de Landis y Koch, mostrando un buen acuerdo entre el gold estándar y los clasificadores LDA y SVM. Por lo tanto, los algoritmos tanto balanceados como desequilibrados clasifican efectivamente las células leucémicas en base a la proximidad con la realidad. La librería diseñada K_Feq_Bay permite realizar pruebas educativas claras y eficaces, ya sea simplemente por simulación de datos o aplicados a una base específica, relacionadas al análisis de concordancia bayesiano y frecuentista para casos multiclase desequilibrados en donde es de gran importancia la interpretación del índice kappa

Matemática oculta bajo el proceso de aprendizaje en redes neuronales convolucionales

In the last decade, artificial intelligence has transformed the world. Big Data and large software companies are prompting researchers to create new algorithms that surpass human intelligence more quickly and efficiently. In 2012 convolutional neural networks (CNN) captured the attention of researchers on the subject of image recognition; becoming popular and efficient. However, the lack of information on a meticulous mathematical process and the tendency of authors to describe this method as a black box, implied that a defined architecture, parameters and hyperparameters generate results with an unknown internal process. The present study develops the detailed mathematical model of forward and backward propagation in a CNN for three-dimensional images (in color), providing researchers with solid tools when developing optimizations in the algorithm. In addition, the models were applied to a proposed architecture that allowed recognizing the stages of the process, the number of network learning parameters and complexity focused on computational expenditure. Finally, tables are included with the most used cost, activation and optimization functions that allow the reader to formulate their own model depending on the architecture, functions and hyperparameters chosen.En la última década la inteligencia artificial ha transformado el mundo. El Big Data y grandes empresas de software impulsan a investigadores a crear nuevos algoritmos que superan la inteligencia humana con mayor rapidez y eficiencia. En el año 2012 las redes neuronales convolucionales (CNN) captaron la atención de investigadores en el tema del reconocimiento de imágenes; volviéndose populares y eficientes. Sin embargo, la falta de información de un proceso matemático minucioso y la tendencia de autores a describir este método como una caja negra, implicaron que una arquitectura, parámetros e hiperparámetros definidos generen resultados con un proceso interno desconocido. El presente estudio desarrolló un modelo matemático detallado de forward y backward propagation en una CNN para imágenes tridimensionales (a color), dotando a investigadores de herramientas solidas al momento de generar optimizaciones en el algoritmo. Además, los modelos se aplicaron a una arquitectura planteada que permitió reconocer las etapas del proceso, cantidad de parámetros de aprendizaje de la red y complejidad enfocada al gasto computacional. Se incluye tablas con funciones de costo, activación y optimización más utilizadas que permitan al lector formular su propio modelo dependiendo de la arquitectura, funciones e hiperparámetros seleccionados

Método de concordancia bayesiana y su aplicación en problemas de clasificación multiclase con categorías desequilibradas

The Machine or Deep Learning classification techniques use several performance evaluations measures. The kappa index is a highly undervalued measure regardless of its reliability in problems with unbalanced classes. On the other hand, Bayesian methods generate great contributions to statistics, adding uncertainty to the probabilistic model that allows estimating parameters with better adjustments. This research offers an innovative alternative for researchers by designing a free access library in the RStudio environment that evaluates classifiers through a measure of Bayesian-frequentist agreement. It uses three Bayesian models (Dirichlet, Multinomial-Dirichlet and Beta) with the Markov Monte Carlo chain method. The library was applied to the classification of leukemic cells at the Hospital Clínic (Barcelona), demonstrating its effectiveness in using the Bayesian kappa index for unbalanced data in relation to other measures, as well as the robustness and sensitivity of the design. For teaching use, the library has an additional function that simulates classifiers through a multinomial distribution, allowing them to be evaluatedLas técnicas de clasificación Machine o Deep Learning utilizan varias medidas de evaluación del rendimiento. La índice kappa es una medida muy infravalorada independientemente de su fiabilidad en problemas con clases desequilibradas. Por otro lado, los métodos bayesianos generan grandes aportes a la estadística, agregando incertidumbre al modelo probabilístico que permite estimar parámetros con mejores ajustes. Esta investigación ofrece una alternativa innovadora para los investigadores al diseñar una biblioteca de libre acceso en el entorno RStudio que evalúa clasificadores a través de una medida de concordancia bayesiana-frecuentista. Utiliza tres modelos Bayesianos (Dirichlet, Multinomial-Dirichlet y Beta) con el método de cadena Markov Monte Carlo. La biblioteca se aplicó a la clasificación de células leucémicas en el Hospital Clínic (Barcelona), demostrando su eficacia en el uso del índice bayesiano kappa para datos desequilibrados en relación con otras medidas, así como la robustez y sensibilidad del diseño. Para uso docente, la biblioteca cuenta con una función adicional que simula clasificadores a través de una distribución multinomial, lo que permite evaluarlos

Automatic detection and quantification of floating marine macro-litter in aerial images: introducing a novel deep learning approach connected to a web application in R

The threats posed by floating marine macro-litter (FMML) of anthropogenic origin to the marine fauna, and marine ecosystems in general, are universally recognized. Dedicated monitoring programmes and mitigation measures are in place to address this issue worldwide, with the increasing support of new technologies and the automation of analytical processes. In the current study, we developed algorithms capable of detecting and quantifying FMML in aerial images, and a web-oriented application that allows users to identify FMML within images of the sea surface. The proposed algorithm is based on a deep learning approach that uses convolutional neural networks (CNNs) capable of learning from unstructured or unlabelled data. The CNN-based deep learning model was trained and tested using 3723 aerial images (50% containing FMML, 50% without FMML) taken by drones and aircraft over the waters of the NW Mediterranean Sea. The accuracies of image classification (performed using all the images for training and testing the model) and cross-validation (performed using 90% of images for training and 10% for testing) were 0.85 and 0.81, respectively. The Shiny package of R was then used to develop a user-friendly application to identify and quantify FMML within the aerial images. The implementation of this, and similar algorithms, allows streamlining substantially the detection and quantification of FMML, providing support to the monitoring and assessment of this environmental threat. However, the automated monitoring of FMML in the open sea still represents a technological challenge, and further research is needed to improve the accuracy of current algorithms

Automatic detection and quantification of floating marine macro-litter in aerial images: Introducing a novel deep learning approach connected to a web application in R

The threats posed by floating marine macro-litter (FMML) of anthropogenic origin to the marine fauna, and marine ecosystems in general, are universally recognized. Dedicated monitoring programmes and mitigation measures are in place to address this issue worldwide, with the increasing support of new technologies and the automation of analytical processes. In the current study, we developed algorithms capable of detecting and quantifying FMML in aerial images, and a web-oriented application that allows users to identify FMML within images of the sea surface. The proposed algorithm is based on a deep learning approach that uses convolutional neural networks (CNNs) capable of learning from unstructured or unlabelled data. The CNN-based deep learning model was trained and tested using 3723 aerial images (50% containing FMML, 50% without FMML) taken by drones and aircraft over the waters of the NW Mediterranean Sea. The accuracies of image classification (performed using all the images for training and testing the model) and cross-validation (performed using 90% of images for training and 10% for testing) were 0.85 and 0.81, respectively. The Shiny package of R was then used to develop a user-friendly application to identify and quantify FMML within the aerial images. The implementation of this, and similar algorithms, allows streamlining substantially the detection and quantification of FMML, providing support to the monitoring and assessment of this environmental threat. However, the automated monitoring of FMML in the open sea still represents a technological challenge, and further research is needed to improve the accuracy of current algorithms.Peer ReviewedPostprint (published version

Así detectamos y contamos la basura que flota en el mar

Los residuos marinos se definen como cualquier material sólido persistente que ha sido manufacturado o procesado y después, desechado, perdido o abandonado en el medio marino o costero. Están presentes en todos los mares y océanos del mundo y amenazan todo tipo de fauna marina, desde invertebrados, peces y tortugas hasta mamíferos marinos

Método de concordancia bayesiano y su aplicación en problemas de clasificación multiclase con categorías desequilibradas

Antecedentes: Actualmente la clasificación de fenómenos se dificulta por la masiva existencia de casos donde algunas clases están muy poco representadas en comparación con otras, refiriéndonos así a datos multiclase desequilibrados que impiden un óptimo desempeño del clasificador. Los análisis de concordancia ya sea entre un gold estándar (patrón) y un clasificador o a su vez entre dos clasificadores utilizan el índice kappa como elemento de validación que permite realizar una comparación confiable basada en la relación entre la precisión observada y la esperada, demostrando gran sensibilidad para casos desbalanceados. Los métodos bayesianos han ganado terreno especialmente en el área de la salud en la mayoría de cálculos estadísticos, permitiendo a través del teorema de Bayes y la teoría de la decisión generar modelos que adicionen información del fenómeno en la distribución a priori transmitiéndola a la distribución a posteriori con la ayuda de métodos de simulación de cadenas de Markov Monte Carlo (MCMC). Objetivo: Ayudar a solucionar problemas de clasificación multiclase con categorías desequilibradas, los cuales son cada vez más comunes debido a la aparición de nuevos métodos procedentes del campo del aprendizaje automático, poniendo el enfoque en métodos de concordancia con la aplicación de la inferencia estadística. Obteniendo la estimación puntual del parámetro de interés a través de modelos que presenten robustez y exactitud en sucesos con probabilidades extremas, permitiendo la inserción de información en la distribución a priori en forma de probabilidad. Métodos: El trabajo se centra en el diseño de una librería para el lenguaje R llamada K_Freq_Bay, que posee funciones principales y secundarias que permite obtener el análisis frecuentista y bayesiano en problemas de clasificación categóricos multiclase. El enfoque bayesiano trabaja con tres modelos planteados: Dirichlet-Dirichlet, Dirichlet-Multinomial y Beta-Beta. La librería proporciona un informe con las estimaciones del índice kappa y estadísticas básicas en los dos métodos aplicados, gráficas de densidad kappa frecuentista y bayesiano, análisis de convergencia de Gelman Rubin, análisis de estacionariedad de Von Mises y análisis descriptivo de categorías. En la validación de la librería K_Freq_Bay se aplica los tres modelos planteados a simulaciones del gold estándar y tres observadores con cinco categorías y tamaños muestrales de 921 y 9000 con información a priori de prevalencias de clases equiprobables y probabilidades de 0.15,0.40,0.05,0.20,0.20 por clase. El grupo Cellsilab formado por investigadores del Laboratorio CORE del Centro de Diagnóstico Biomédico del Hospital Clínic de Barcelona y del Departamento de Matemáticas de la Universitat Politècnica de Catalunya trabajan en el proyecto de clasificación automática de imágenes digitales de sangre periférica para su aplicación al diagnóstico inicial de leucemias y linfomas. Se aplicó la librería K_Freq_Bay a la base de datos proporcionadas por Cellsilab de 4365 clasificaciones de células leucémicas con cuatro categorías: células reactivas (CLR), células leucémicas linfocíticas agudas (LAL), células leucémicas agudas mieloides (LAM-MIELOIDE) y células leucémicas agudas mieloides promielocítica (LAM-PROMIELOCÍTICA), utilizando algoritmos de aprendizaje supervisado como: Análisis Discriminante Lineal (LDA), Support Vector Machine (SVM) y Random Forest (RF). La información a priori utilizada en los modelos bayesianos fue la equiprobabilidad y la prevalencia de cada tipo de leucemia tanto en el Hospital Clínic como a nivel de España. Resultados y conclusiones: La utilización del índice Kappa para problemas de clasificación multiclase desequilibradas es óptima debido a su diferencia normalizada entre la tasa de acuerdo observada y la que se esperaría puramente por casualidad. Esto se debe a que la precisión esperada posee dependencia frente al número de categorías y su desequilibrio, ya que cuantas más categorías y mayor diferencia en la frecuencia entre clases exista se considera más difícil clasificar correctamente un evento que habitualmente implica valores más bajos de kappa. La aplicación de la libreria K_Freq_Bay a datos simulados y a la clasificación de células leucémicas permitió concluir que el mejor modelo que permite estimar con gran exactitud y robustez el índice kappa bayesiano con tasas de exactitud menores a 1.5% es la asignación de dos distribuciones a priori Dirichlet en casos en los que la información a priori es nula, regular o extrema. Mientras que los otros dos modelos presentan sensibilidad a la inclusión de información a priori extrema generando densidades kappa demasiado leptocúrticas y platicúrticas que demuestran precisión, pero no exactitud. Es importante recalcar que cuanto más específica y extrema fue la información a priori, los modelos mejoraron su exactitud. En el caso de la aplicación en células leucémicas, el análisis del índice kappa se basa en la tabla valorativa de la concordancia de Landis y Koch, mostrando un buen acuerdo entre el gold estándar y los clasificadores LDA y SVM. Por lo tanto, los algoritmos tanto balanceados como desequilibrados clasifican efectivamente las células leucémicas en base a la proximidad con la realidad. La librería diseñada K_Feq_Bay permite realizar pruebas educativas claras y eficaces, ya sea simplemente por simulación de datos o aplicados a una base específica, relacionadas al análisis de concordancia bayesiano y frecuentista para casos multiclase desequilibrados en donde es de gran importancia la interpretación del índice kappa

Necesidades de formación de los docentes de bachillerato de la Unidad Educativa Colegio Fe y Alegria de la provincia del Azuay, en la ciudad de Cuenca, periodo 2012-2013

La presente tesis realiza un diagnóstico de las necesidades de formación de los docentes de bachillerato de la Unidad Educativa Fe y Alegría de la provincia de Azuay, ciudad de Cuenca, periodo 2012-2013. Es un estudio exploratorio, descriptivo, transeccional en el que se aplicó una encuesta a 10 docentes utilizando un cuestionario a fin de determinar las necesidades de formación docente del grupo investigado. Los resultados del estudio señalan que el 100% de profesores están de acuerdo con la necesidad de capacitación docente, los temas sugeridos son gerencia/gestión educativa (14.30%), diseño, seguimiento y evaluación de proyectos (11.90%) y nuevas tecnologías aplicada a la educación (9.52%). Por lo tanto se ha diseñado un curso de formación docente sobre Las TICS, Fortalecimiento del Proceso Enseñanza- Aprendizaje , toda vez en la actualidad la informática es un instrumento fundamental que permite lograr la intencionalidad de la cualificación y transformación profesional. Se espera que este trabajo sea un aporte para el desarrollo profesional e institucional, pudiendo ser de utilidad para otras instituciones que consideren necesaria la mejora en la calidad pedagógica

Método de concordancia bayesiano y su aplicación en problemas de clasificación multiclase con categorías desequilibradas

Antecedentes: Actualmente la clasificación de fenómenos se dificulta por la masiva existencia de casos donde algunas clases están muy poco representadas en comparación con otras, refiriéndonos así a datos multiclase desequilibrados que impiden un óptimo desempeño del clasificador. Los análisis de concordancia ya sea entre un gold estándar (patrón) y un clasificador o a su vez entre dos clasificadores utilizan el índice kappa como elemento de validación que permite realizar una comparación confiable basada en la relación entre la precisión observada y la esperada, demostrando gran sensibilidad para casos desbalanceados. Los métodos bayesianos han ganado terreno especialmente en el área de la salud en la mayoría de cálculos estadísticos, permitiendo a través del teorema de Bayes y la teoría de la decisión generar modelos que adicionen información del fenómeno en la distribución a priori transmitiéndola a la distribución a posteriori con la ayuda de métodos de simulación de cadenas de Markov Monte Carlo (MCMC). Objetivo: Ayudar a solucionar problemas de clasificación multiclase con categorías desequilibradas, los cuales son cada vez más comunes debido a la aparición de nuevos métodos procedentes del campo del aprendizaje automático, poniendo el enfoque en métodos de concordancia con la aplicación de la inferencia estadística. Obteniendo la estimación puntual del parámetro de interés a través de modelos que presenten robustez y exactitud en sucesos con probabilidades extremas, permitiendo la inserción de información en la distribución a priori en forma de probabilidad. Métodos: El trabajo se centra en el diseño de una librería para el lenguaje R llamada K_Freq_Bay, que posee funciones principales y secundarias que permite obtener el análisis frecuentista y bayesiano en problemas de clasificación categóricos multiclase. El enfoque bayesiano trabaja con tres modelos planteados: Dirichlet-Dirichlet, Dirichlet-Multinomial y Beta-Beta. La librería proporciona un informe con las estimaciones del índice kappa y estadísticas básicas en los dos métodos aplicados, gráficas de densidad kappa frecuentista y bayesiano, análisis de convergencia de Gelman Rubin, análisis de estacionariedad de Von Mises y análisis descriptivo de categorías. En la validación de la librería K_Freq_Bay se aplica los tres modelos planteados a simulaciones del gold estándar y tres observadores con cinco categorías y tamaños muestrales de 921 y 9000 con información a priori de prevalencias de clases equiprobables y probabilidades de 0.15,0.40,0.05,0.20,0.20 por clase. El grupo Cellsilab formado por investigadores del Laboratorio CORE del Centro de Diagnóstico Biomédico del Hospital Clínic de Barcelona y del Departamento de Matemáticas de la Universitat Politècnica de Catalunya trabajan en el proyecto de clasificación automática de imágenes digitales de sangre periférica para su aplicación al diagnóstico inicial de leucemias y linfomas. Se aplicó la librería K_Freq_Bay a la base de datos proporcionadas por Cellsilab de 4365 clasificaciones de células leucémicas con cuatro categorías: células reactivas (CLR), células leucémicas linfocíticas agudas (LAL), células leucémicas agudas mieloides (LAM-MIELOIDE) y células leucémicas agudas mieloides promielocítica (LAM-PROMIELOCÍTICA), utilizando algoritmos de aprendizaje supervisado como: Análisis Discriminante Lineal (LDA), Support Vector Machine (SVM) y Random Forest (RF). La información a priori utilizada en los modelos bayesianos fue la equiprobabilidad y la prevalencia de cada tipo de leucemia tanto en el Hospital Clínic como a nivel de España. Resultados y conclusiones: La utilización del índice Kappa para problemas de clasificación multiclase desequilibradas es óptima debido a su diferencia normalizada entre la tasa de acuerdo observada y la que se esperaría puramente por casualidad. Esto se debe a que la precisión esperada posee dependencia frente al número de categorías y su desequilibrio, ya que cuantas más categorías y mayor diferencia en la frecuencia entre clases exista se considera más difícil clasificar correctamente un evento que habitualmente implica valores más bajos de kappa. La aplicación de la libreria K_Freq_Bay a datos simulados y a la clasificación de células leucémicas permitió concluir que el mejor modelo que permite estimar con gran exactitud y robustez el índice kappa bayesiano con tasas de exactitud menores a 1.5% es la asignación de dos distribuciones a priori Dirichlet en casos en los que la información a priori es nula, regular o extrema. Mientras que los otros dos modelos presentan sensibilidad a la inclusión de información a priori extrema generando densidades kappa demasiado leptocúrticas y platicúrticas que demuestran precisión, pero no exactitud. Es importante recalcar que cuanto más específica y extrema fue la información a priori, los modelos mejoraron su exactitud. En el caso de la aplicación en células leucémicas, el análisis del índice kappa se basa en la tabla valorativa de la concordancia de Landis y Koch, mostrando un buen acuerdo entre el gold estándar y los clasificadores LDA y SVM. Por lo tanto, los algoritmos tanto balanceados como desequilibrados clasifican efectivamente las células leucémicas en base a la proximidad con la realidad. La librería diseñada K_Feq_Bay permite realizar pruebas educativas claras y eficaces, ya sea simplemente por simulación de datos o aplicados a una base específica, relacionadas al análisis de concordancia bayesiano y frecuentista para casos multiclase desequilibrados en donde es de gran importancia la interpretación del índice kappa

Elaboración e implementación de material audio visual para las materias de tren de fuerza motriz y sistemas de traslación de la especialidad de Ingeniería Mecánica Automotriz de la Universidad Politécnica Salesiana

El avance tecnológico continuo de la Ingeniería Automotriz obliga tanto a estudiantes como a los docentes la implantación de nuevas técnicas de estudio que vayan a la par con la tecnología actual. El presente estudio de investigación pretende innovar un nuevo método de aprendizaje para los estudiantes de las materias de Tren de Fuerza Motriz y Sistemas de Traslación en la Especialidad de Ingeniería Mecánica Automotriz de la UPS a través de la elaboración de material de apoyo Audio Visual que se constituyan en instrumentos pedagógicos a ser resueltos con diferentes metodologías didácticas de apoyo; conociendo que en todas las universidades Politécnicas a nivel mundial incluyendo la nuestra a través de la IUS buscan el continuo cambio en las metodologías de estudio. Capítulo I: Análisis de la situación actual en las materias de tren de fuerza motriz y sistemas de traslación de la carrera de Ingeniería Automotriz. Este capítulo enfoca la realidad que cruza la Universidad Politécnica Salesiana en cuanto a los conocimientos con los que ingresan los estudiantes de primer año, a través de encuestas. Capitulo II: elaboración del FODA de la materia. Conociendo las Fortalezas, Oportunidades, Debilidades y Amenazas de las materias, se realizó un programa didáctico - Audio Visual a fin de conseguir un mayor rendimiento en cuanto a destrezas mentales y prácticas hablamos. Capitulo III: selección de la metodología y técnicas para la elaboración de material audio visual de las materias de tren de fuerza motriz y sistemas de traslación. La metodología y Técnicas utilizadas están fundamentadas en guías escritas, presentaciones en Power Point, videos, animaciones, ejercicios y un proceso evaluativo diseñado mediante programas especiales (Visual Basic, Fox Pro). Capitulo IV: elaboración del material audio visual para las materias de tren de fuerza motriz y sistemas de traslación. Consta de presentaciones en Power Point (CDs) con animaciones (3D), videos, gráficos (3D), guías escritas, banco de preguntas, nueva metodología evaluativa (CD). Capitulo V: aplicación del material audio visual para las materias de tren de fuerza motriz y sistemas de traslación. Las guías Audio Visuales y el nuevo método evaluativo fue aplicado a un grupo de estudiantes de segundo año de la Universidad Politécnica Salesiana mediante el transcurso normal de la materia, que nos ayudó a probar esta nueva técnica de enseñanza. Conociendo que las Técnicas de estudio son el conjunto de procedimientos de una ciencia o arte para la consecución de objetivos o metas podemos utilizarlo dentro de la aplicación de las guías Audio Visuales que ayudarán al estudiante a generar destrezas y habilidades tanto mentales como prácticas. Las guías audio visuales tienen su soporte teórico en las escritas, para una mejor comprensión del estudiante en cada tema