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Diapositivas Puj GestióN Del Conocimiento

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Diapositivas Puj GestióN Del Conocimiento

  1. 1. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Experiencias de investigación en la gestión del conocimiento Astrid Jaime, PhD Bogotá, D. C., Abril 30 de 2007 Experiencias deExperiencias de Gestión deGestión de Conocimientos en InvestigaciónConocimientos en Investigación
  2. 2. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 AgendaAgenda 1. Aspectos introductorios: …………………………. a. Generalidades sobre el conocimiento y la gestión de conocimiento …………………………………….. 1. ¿Qué es conocimiento? ………………………………….. 2. Tipos de conocimiento …………………………………… 3. La Gestión de Conocimientos …………………………… 4. ¿Qué es la gestión de conocimientos? ………………… 5. ¿Por qué conocimiento y KM? ………………………….. 6. ¿Cómo abordar la KM? ………………………………….. 7. Algunos aspectos sobre KM …………………………….. 8. Sistemas de KM …………………………………………... 9. Conocimiento de expertos ……………………………….. 10. Descubrimiento de Conocimiento ………………………. 11. Compartir Conocimiento …………………………………. 5 5 6 7 9 10 11 12 14 15 17 21 23
  3. 3. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 AgendaAgenda b. Algunas experiencias de KM ……………………… 1. Iniciativas KM en la NASA …………………………....... 2. Una experiencia en Colombia …………………………. 2. Presentación de la tesis: “De la gestión de la calidad a la gestión de conocimientos en proyectos de investigación: Una propuesta para la gestión de contenidos en investigación bibliográfica” ..…………………………………… a. Contexto …………………………………………….. b. El Problema …………………………………………. 24 25 33 37 38 44
  4. 4. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 AgendaAgenda c. Los Artefactos en Investigación …………………... d. El Análisis de la Actividad Científica ……………... e. El Diseño de una Propuesta ………………………. f. El Prototipo de la Propuesta ………………………. g. Conclusiones …..…………………………………… 3. La Situación en la Universidad Industrial de Santander ……………………………………….. 49 54 58 62 70 84
  5. 5. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 1. Aspectos Introductorios1. Aspectos Introductorios a. Generalidades sobre el conocimiento y la gestión de conocimiento b. Algunas experiencias de KM a.a. Generalidades sobre el conocimiento yGeneralidades sobre el conocimiento y la gestión de conocimientola gestión de conocimiento
  6. 6. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 ¿Qué es conocimiento? • Davenport y Prusak (1998) definieron el conocimiento como una mezcla fluida de experiencia, valores, información contextual y detalles de expertos contextualizados, que proporcionan un marco para evaluar e incorporar nueva experiencia e información. Se origina y es aplicada en la mente de “conocedores”. • En organizaciones, a menudo se embebe no sólo en documentos o repositorios, sino también en rutinas organizacionales, procesos, prácticas, y normas. Davenport, T and L Prusak (1998). Working Knowledge: How Organisations Manage What They Know. Harvard Business School Press. In: Steinheider, B., Al-Hawamdeh, S. (2004) Team Coordination, Communication and Knowledge Sharing in SMEs and Large Organisations, Journal of Information & Knowledge Management, Vol. 3, No. 3, pp. 223–232.
  7. 7. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Tipos de conocimiento • Nonaka and Takeuchi (1995) clasificaron el conocimiento en: Nonaka, I and H Takeuchi (1995). The Knowledge-Creating Company. New York: Oxford University Press. In: Steinheider, B., Al- Hawamdeh, S. (2004) Team Coordination, Communication and Knowledge Sharing in SMEs and Large Organisations, Journal of Information & Knowledge Management, Vol. 3, No. 3, pp. 223–232. – Explicito: Puede ser expresado en palabras y números, y fácilmente comunicado y compartido en la forma de datos, fórmulas científicas, procedimientos codificados o principios universales. Ej: Conocimiento sobre procesos, procedimientos, propiedad intelectual, mejores prácticas documentadas, lecciones aprendidas, y soluciones a problemas repetitivos. – Tácito: Altamente personal y difícil de formalizar. Puede estar únicamente en la mente de los expertos.
  8. 8. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 • Earl y Scott (1999) clasifican el conocimiento en: Earl, MJ and IA Scott (1999).What is a Chief Knowledge Officer? Sloan Management Review, 1999, 29–30.. In: Steinheider, B., Al- Hawamdeh, S. (2004) Team Coordination, Communication and Knowledge Sharing in SMEs and Large Organisations, Journal of Information & Knowledge Management, Vol. 3, No. 3, pp. 223–232. – Conocimiento que no puede ser articulado: Conocimiento inarticulado que no puede ser expresado en palabras y es difícil de articular o compartir con otros dado que reside en el subconsciente. – Conocimiento que puede ser articulado: Puede ser expresado en palabras y puede ser fácilmente compartido con otra gente. Tipos de conocimiento
  9. 9. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 La Gestión de Conocimientos • KM apareció hacia finales de los 1980s y los 1990s en industrias y áreas funcionales que básicamente venden conocimiento – servicios profesionales, farmacéuticas, funciones de I+D –. Grover, V., & Davenport, T. H. (2001). General perspectives on knowledge management: fostering a research agenda. Journal of Management Information Systems, 18(1), 5–21. In: Chae, Bloodgood (2006) The paradoxes of knowledge management: An eastern philosophical perspective, Information and Organization, Vol. 16, pp. 1–26. • Está pasando rápidamente a otras industrias, incluyendo manufactura, servicios financieros, organizaciones gubernamentales y militares, e incluso organizaciones no- gubernamentales (ONGs)  ¿Actividades científicas?
  10. 10. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 ¿Qué es la KM? • Hacer lo que se necesita para obtener lo máximo de los recursos de conocimiento. Becerra-Fernandez, I. and Sabherwal, R. (2005) ‘Knowledge management at NASA-Kennedy Space Center’, Int. J. Knowledge and Learning, Vol. 1, Nos. 1/2, pp.159–170. • Se dice que la KM efectiva es 80% relacionada con la cultura organizacional y factores humanos, y 20% relacionado con la tecnología.
  11. 11. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 ¿Por qué conocimiento y KM? • Peter Drucker (1994), a quien algunos consideran el padre del KM, define la necesidad de KM: “El conocimiento se ha convertido en el recurso clave, para la fortaleza militar de una nación así como para su fortaleza económica … es fundamentalmente diferente de los recursos tradicionales fundamentales del economista – tierra, trabajo, e incluso capital … necesitamos un trabajo sistemático en la calidad del conocimiento y en la productividad del conocimiento … La capacidad de desempeño, si no la supervivencia, de cualquier organización en la sociedad del conocimiento, dependerá cada vez más en esos dos factores”. Drucker, P. (1994) ‘The age of social transformation’, The Atlantic Monthly, Vol. 274, No. 5, pp.66-69. In: Becerra-Fernandez, I. and Sabherwal, R. (2005) ‘Knowledge management at NASA-Kennedy Space Center’, Int. J. Knowledge and Learning, Vol. 1, Nos. 1/2, pp.159–170.
  12. 12. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 ¿Cómo abordar la KM? • KM ha sido analizada desde varios ángulos como la teoría organizacional, epistemología, ciencias cognitivas, estrategia gerencial, antropología, y ciencias computacionales, entre otras.  Chae, Bloodgood (2006) The paradoxes of knowledge management: An eastern philosophical perspective, Information and Organization, Vol. 16, pp. 1–26. – Divergencia en los análisis – Dificultad de lograr una comprensión completa sobre la forma como las organizaciones usan el conocimiento
  13. 13. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 ¿Cómo abordar la KM? • Schultz y Leidner (2002, p. 214), hablando sobre el conocimiento, dicen: “mientras que muy poco lleva a ineficiencias, mucho lleva a rigideces que tienden a ser contraproductivas en un mundo cambiante dinámicamente”. Schultz, U., & Leidner, D. (2002). Studying knowledge management in information systems research: discourses and theoretical assumptions. MIS Quarterly, 26(3), 213–242. In: Chae, Bloodgood (2006) The paradoxes of knowledge management: An eastern philosophical perspective, Information and Organization, Vol. 16, pp. 1–26. Weick, K. (1979). The social psychology of organizing. Addison-Wesley Publishing Company, Inc. • En ambientes dinámicos e inciertos, lo que las organizaciones necesitan es una “duda” o “incredulidad” continua de sus realidades actuales (Weick, 1979) para evitar trampas de capacidad [competency traps].
  14. 14. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Algunos aspectos sobre KM • Double-loop learning ocurre cuando las presunciones, normas y objetivos subyacentes están abiertos al debate y al cambio (Argyris and Schön, 1978). Argyris, C., & Schön, D. (1978). Organizational Learning. Reading, Mass: Addison-Wesley Pub Co. In: Chae, Bloodgood (2006) The paradoxes of knowledge management: An eastern philosophical perspective, Information and Organization, Vol. 16, pp. 1–26. • Comunidades de práctica (COP): Formas espontáneas de organizar y foros para la creación y para compartir conocimiento.
  15. 15. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Sistemas de KM • Zack (1999) nota que las organizaciones son tan complejas que el conocimiento es fragmentado, difícil de localizar y compartir, y por lo tanto redundante, inconsistente, o no utilizado por completo. Sugiere la necesidad de una arquitectura de KM para configurar los recursos y capacidades de la firma para utilizar el conocimiento codificado. Zack, M. (1999). Managing codified knowledge. Sloan Management Review(Summer), 45–58. Alavi, M. (2000). Managing organizational knowledge. In: Chae, Bloodgood (2006) The paradoxes of knowledge management: An eastern philosophical perspective, Information and Organization, Vol. 16, pp. 1–26.
  16. 16. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Sistemas de KM • Alavi (2000) sugiere usar las tecnologías de información para: ‘‘(1) mejorar la organización, almacenamiento y accesibilidad del conocimiento explícito, y (2) para identificar individuos que poseen el conocimiento requerido y facilitar el contacto y comunicación entre la fuente del conocimiento y el que busca el conocimiento (p.28)’’. Zack, M. (1999). Managing codified knowledge. Sloan Management Review(Summer), 45–58. Alavi, M. (2000). Managing organizational knowledge. In: Chae, Bloodgood (2006) The paradoxes of knowledge management: An eastern philosophical perspective, Information and Organization, Vol. 16, pp. 1–26.
  17. 17. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Conocimiento de expertos • El conocimiento es explicito o tácito. La elucidación, codificación, almacenamiento, y distribución de conocimiento tácito son tareas extremadamente retadoras que requieren métodos y técnicas innovadoras. Bradley, Paul, Seeman (2006) Analyzing the structure of expert knowledge, Information & Management, Vol. 43, pp. 77–91. P. Johnson, I. Zualkernan, S. Garber, Specification of expertise, International Journal of Man-Machine Studies 26, 1987, pp. 161–181. In: Bradley, Paul, Seeman (2006) Analyzing the structure of expert knowledge, Information & Management, Vol. 43, pp. 77–91. • Un experto es alguien que se caracteriza por un desempeño superior en un campo específico de actividad. • El conocimiento de un experto individual consiste de elementos cognitivos — los puntos de vista y creencias del individuo –, y un elemento técnico – las habilidades de los individuos específicos al contexto –.
  18. 18. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Conocimiento de expertos • Los expertos no están concientes del conocimiento tácito que ellos usan, ni necesitan grabarlo. K. Karhu, Expertise cycle—an advanced method for sharing expertise, Journal of Intellectual Capital 3(4), 2002, pp. 430– 446. In: Bradley, Paul, Seeman (2006) Analyzing the structure of expert knowledge, Information & Management, Vol. 43, pp. 77–91. D. Stenmark, Leveraging tacit organizational knowledge, Journal of Management Information Systems 17(3), 2001, pp. 9–24. In: Bradley, Paul, Seeman (2006) Analyzing the structure of expert knowledge, Information & Management, Vol. 43, pp. 77–91. • Pueden tener resistencia a grabar el conocimiento, porque es una tarea ardua, que demanda mucho tiempo y porque representa una parte substancial su valor en el mercado o en la organización  Pérdida con los cambios de personal.
  19. 19. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Conocimiento de expertos • Herramientas como el análisis de protocolos, redes neuronales, mapeo casual y mapeo cognitivo, han sido utilizadas para estudiar la experticia en el análisis de sistemas y requerimientos, operaciones de soporte de software y minería de datos. Bradley, Paul, Seeman (2006) Analyzing the structure of expert knowledge, Information & Management, Vol. 43, pp. 77–91. • Muchas de estas técnicas tratan de capturar el procesamiento cognitivo del experto para expresarlo en la forma de reglas en un sistema informático.  Los expertos no almacenan conocimiento en forma de reglas, sino que analizan los problemas y generan soluciones.
  20. 20. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Conocimiento de expertos • Algunas alternativas: – Sitúe al experto en una situación problemática y, a través de observación y análisis posterior, tratar de determinar el proceso subyacente. – Explicitar el contenido y organización de la memoria subyacente para tratar de recrear el mapa cognitivo (objetos y relaciones) usados por el experto para resolver un problema particular. Bradley, Paul, Seeman (2006) Analyzing the structure of expert knowledge, Information & Management, Vol. 43, pp. 77–91.
  21. 21. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Descubrimiento de Conocimiento • “Descubrimiento de conocimiento en bases de datos” (KDD): Métodos que generan conocimiento nuevo, probable, útil, e inteligible para eventos observados. • Una forma para descubrir conocimiento está basada en el razonamiento abductivo (abductive), un esquema de inferencia, que en su formulación estándar describe la abdución como una inferencia a una hipótesis C que explicarían la evidencia E, dada la ley EC. – No – creativa – Creativa  Inferir disposición de objetos (Ej: conductividad eléctrica) y puede explicar regularidades correlacionadas unificando conocimiento  Usado en el descubrimiento científico y en minería de uso de la Web (Web usage mining). Prendingera, Ishizuka (2005) A creative abduction approach to scientific and knowledge discovery. Knowledge-Based Systems, Vol. 18 pp. 321–326
  22. 22. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Compartir Conocimiento • La colaboración y el compartir conocimiento son a menudo problemáticos. • Las empresas menos rígidas y descentralizadas con estructuras dinámicas tienen menos problemas para compartir e integrar sus procesos de conocimiento (I+D). • Los problemas de coordinación se correlacionan significativamente con el tamaño de la organización. • Equipos en pequeñas empresas trabajan co-localizados, mientras que en grandes organizaciones trabajan dispersos. Steinheider, B., Al-Hawamdeh, S. (2004) Team Coordination, Communication and Knowledge Sharing in SMEs and Large Organisations, Journal of Information & Knowledge Management, Vol. 3, No. 3, pp. 223–232. • La Co-localización facilita la comunicación, coordinación y el compartir conocimiento. • Los problemas de colaboración están asociados tanto a distancias geográficas, como a diferencias en cultura, lenguaje e intereses.
  23. 23. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 1. Aspectos Introductorios1. Aspectos Introductorios a. Generalidades sobre el conocimiento y la gestión de conocimiento b. Algunas experiencias de KMb.b. Algunas experiencias de KMAlgunas experiencias de KM
  24. 24. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Iniciativas KM en la NASA National Aeronautics and Space Administration – Kennedy Space Center (NASA-KSC) Becerra-Fernandez, I. and Sabherwal, R. (2005) ‘Knowledge management at NASA-Kennedy Space Center’, Int. J. Knowledge and Learning, Vol. 1, Nos. 1/2, pp.159–170. • Julio 28, 1999: Lanzamiento exitoso con la ayuda de Bob Sieck, Director de lanzamientos durante 20 años. • Reflexión de Jim Jennings, Director General de la Nasa: “Bob Sieck ha compartido su sabiduría con muchas personas a su alrededor. Él se siente muy cercano a la organización ahora y habla mucho con esas personas … pero se requiere una persona que no tiene mucho ego para hacer esto, ¿seguirá teniendo tiempo para enseñar [mentor] al nuevo liderazgo antes de que ellos tengan que hacer decisiones clave? Cómo capturamos el conocimiento de Bob Sieck? Técnicamente hemos perdido casi todo el conocimiento corporativo en el programa espacial, la mayoría de las personas que comenzaron el programa ya se fueron. ¿Cómo hacemos que la cultura de la organización entienda lo importante que es capturar este conocimiento?”
  25. 25. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 El hombre en la luna • El Presidente John F. Kennedy promete en 1961 que EEUU enviaría un hombre a la luna y lo traería de regreso sano antes del final de la década  El conocimiento requerido no existía en el momento  Tiene que ser creado y validado!! • Julio 20, 1969: La primera vez que el hombre camina sobre la luna  Considerado uno de los logros más significativos en la historia de la humanidad. Becerra-Fernandez, I. and Sabherwal, R. (2005) ‘Knowledge management at NASA-Kennedy Space Center’, Int. J. Knowledge and Learning, Vol. 1, Nos. 1/2, pp.159–170.
  26. 26. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 El hombre en la luna • Un ejemplo muy significativo en cuanto a creación de conocimiento. Becerra-Fernandez, I. and Sabherwal, R. (2005) ‘Knowledge management at NASA-Kennedy Space Center’, Int. J. Knowledge and Learning, Vol. 1, Nos. 1/2, pp.159–170. • Los esfuerzos por capturar y explicitar ese conocimiento al parecer han sido infructuosos al punto que algunos creen que este conocimiento se perdió.
  27. 27. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 El Interés por la KM • La importancia de retener el conocimiento comenzó en 1993, cuando comenzó una disminución de personal en la NASA. • Un tercio de la fuerza de trabajo debió irse, principalmente a través de retiros tempranos.  ¿Cómo podían seguir teniendo la base de conocimiento necesaria? “Se hablaba mucho, pero realmente nunca se hizo nada formal o concreto para tratar de capturar este conocimiento” Jim Jennings Becerra-Fernandez, I. and Sabherwal, R. (2005) ‘Knowledge management at NASA-Kennedy Space Center’, Int. J. Knowledge and Learning, Vol. 1, Nos. 1/2, pp.159–170.
  28. 28. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Opciones para capturar conocimiento • Crear un Laboratorio de Conocimiento: Las personas cercanas al retiro podrían “donar” su conocimiento  Poco personal  Alternativa no viable. Becerra-Fernandez, I. and Sabherwal, R. (2005) ‘Knowledge management at NASA-Kennedy Space Center’, Int. J. Knowledge and Learning, Vol. 1, Nos. 1/2, pp.159–170. • En todo caso, ¿Cómo hacerlo? No existían las herramientas para capturar el conocimiento: “El conocimiento formal es muy fácil [de adquirir], y entonces hay muchos trucos del trabajo que Ud. puede aprender, pero cuando Ud. desea desarrollar sabiduría, Ud. debe obtener algunas experiencias y algunos detalles [insights] de algunas personas que poseen sabiduría. Y eso es lo que Ud. realmente desea capturar para transmitir. Algunas personas pueden llamarlo cultura organizacional pero Ud. sabe, es la gente la que hace a las organizaciones.” Jenninngs
  29. 29. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 El KM Working Group • Oportunidad de colaborar con un grupo de I+D  No es posible saber si se cuenta con la gente disponible para atender esta posibilidad de colaboración  Reorganización Becerra-Fernandez, I. and Sabherwal, R. (2005) ‘Knowledge management at NASA-Kennedy Space Center’, Int. J. Knowledge and Learning, Vol. 1, Nos. 1/2, pp.159–170. • Se encuentra que existe mucha gente trabajando en proyectos, y que muchos trabajan en problemas que otros ya han resuelto  KM Working Group para entender las necesidades del KSC para manejo de competencias, hasta la captura y diseminación de conocimiento. • Mayo 7 de 2000, primera reunión.
  30. 30. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Algunas iniciativas del KM Working Group • Knowledge portal: Apoyar comunidades de práctica Becerra-Fernandez, I. and Sabherwal, R. (2005) ‘Knowledge management at NASA-Kennedy Space Center’, Int. J. Knowledge and Learning, Vol. 1, Nos. 1/2, pp.159–170. • Expert Seeker: Sistema de localización de expertos al interior y al exterior del KSC. (NASA-KSC, NASA-Goddard Space Flight Center –GSFC, Lab KM del FIU). Usa información estructurada, semi-estructurada y no estructurada basada en la Web en la medida de lo posible. Habilidades y competencias deben ser auto evaluadas y validadas por supervisores. Incluye algoritmos de minería de contenido Web. Incluye información de participación en proyectos. Trabaja con SAGE 
  31. 31. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Algunas iniciativas del KM Working Group • SAGE: Searchable Answer Generating Environment (SAGE) Expert Finder. Desarrollado por la Florida International University para identificar expertos en las universidades de la Florida. Becerra-Fernandez, I. and Sabherwal, R. (2005) ‘Knowledge management at NASA-Kennedy Space Center’, Int. J. Knowledge and Learning, Vol. 1, Nos. 1/2, pp.159–170. • Dificultad: Falta de sistemas de recompensa adecuados para motivar a la gente a crear conocimiento  ¿El trabajo en sí es suficiente motivación?
  32. 32. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Una experiencia en Colombia
  33. 33. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007
  34. 34. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007
  35. 35. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Antes y después de Scienti • Presentación de propuestas: – Antes: Incluye hojas de vida de los investigadora – Ahora: Registro en CVLac • Evaluación de propuestas: – Comienzo: Memoria del personal de Colciencias – Después: Bases de datos en cada Programa (Excel, Word, Access …) – Ahora: Xacta – Evaluadores Pares • Búsqueda de pares: – Antes: Conocidos, conferencias, bibliografía – Ahora: Posibilidad de buscar en Scienti
  36. 36. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 1. Presentación de la tesis: “1. Presentación de la tesis: “De laDe la gestión de la calidad a la gestión degestión de la calidad a la gestión de conocimientos en proyectos deconocimientos en proyectos de investigación: Una propuesta para lainvestigación: Una propuesta para la gestión de contenidos en investigacióngestión de contenidos en investigación bibliográfica”bibliográfica” a. Contexto b. El Problema c. Los Artefactos en Investigación d. El Análisis de la Actividad Científica e. El Diseño de una Propuesta f. El Prototipo de la Propuesta g. Conclusiones Bajo la direction de: Mickäel GARDONI (GILCO), Joël MOSCA (GILCO) y Dominique VINCK (CRISTO) a. Contexto
  37. 37. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 a. Contexto de la Disertación Nuevo Conocimiento Organización deOrganización de InvestigaciónInvestigación Conocimiento disponible Ciencia: La ciencia es una búsqueda que tiene como objetivo el aumento del conocimiento disponible sobre el mundo natural y artificial a través de un proceso acumulativo y de colaboración, enmarcado en el contexto social e histórico en donde se hace. Conocimiento: El conocimiento es una comprensión temporalmente estabilizada resultante de interpretaciones de información, de la experiencia humana y de reflexiones basadas en un sistema de creencias, que reside como objetos ficticios en las mentes de la gente y puede ser transformada en acciones. a. Contexto de la Disertación 1/6 ba
  38. 38. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Calidad en la Investigación Uso de GC en el Proceso de Investigación. (AFNOR FDX 50 – 550, 2001) Laboratorios de Investigación trabajando en GC Nuevo Conocimiento Org. deOrg. de InvestigaciónInvestigación Conocimiento Disponible ¿Contribuye la gestión de conocimientos a la implementación de la GC en el proceso de investigación? ¿Cómo? Gestión de Calidad (GC): “actividades coordinadas para dirigir y controlar una organización con relación a la calidad” (ISO 9000/2000). Sistema de Gestión de la Calidad (SGC): El sistema a cargo del establecimiento de mecanismos de coordinación que una organización de investigación utiliza para definir y manejar las actividades dirigidas al mejoramiento de la realización de las acciones desarrolladas para alcanzar los objetivos de la organización. Gerencia del Conocimiento (KM): La colección de medidas definidas para aumentar la eficacia de las actividades realizadas en una organización a través de la mejor utilización de los activos de conocimiento existentes dentro y fuera de la misma. Proceso deProceso de InvestigaciónInvestigación Hipótesis: GC, cuando se aplica a las actividades de investigación, requerirá KM. a. Contexto de la Disertación 2/6 ba
  39. 39. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Posicionamiento en la literatura • Múltiples trabajos en métodos que utilizan tanto GC como KM. • Estos trabajos podrían agruparse en cuatro tipos: 1. Aquellos que proponen metodologías que integran GC y KM 2. Aquellos que aplican GC y muestran que la GC soporta la KM 3. Aquellos que usan KM para mejorar los resultados obtenidos de GC 4. Los que aplican KM y preconisan que el uso de la GC puede ayudar a alcanzar mejores resultados. a. Contexto de la Disertación 3/6 ba
  40. 40. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Observación de la realidad • Trabajo de Campo: – Observación de una organización de investigación (4 meses). – Entrevistas en 7 organismos de investigación que ya trabajaban en GC. – Observación del proceso de implementación en un organismo de investigación (18 meses). • La realidad de las organizaciones de investigación: – La actividad de la investigación generalmente se desarrolla en la forma de proyectos de investigación más o menos estructurados. – Diversidad de: campos de la actividad, métodos de funcionamiento, actividades (proyectos), registros, personal, prácticas de documentación y gestión de proyectos. a. Contexto de la Disertación 4/6 ba
  41. 41. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Organizaciones de Inv.Organizaciones de Inv. GC - Aspectos Organizacionales GC - Aspectos Organizacionales GC & KMGC & KM • Metodología conocida • Resultados a corto plazo • Primero lo fácil • Metodología desconocida • Resultados a med. y largo plazo • Falta de experiencias reales Gestión de Calidad y Gestión deGestión de Calidad y Gestión de ConocimientosConocimientos Actividades Científicas (producción de conocimientos) Actividades Científicas (producción de conocimientos) Actividades de soporteActividades de soporte GC adaptada a actividades de Investigación GC adaptada a actividades de Investigación • Algunas experiencias of implementación de GC: – La orientación básica es la ISO 9000:2000 – La GC no se enfoca de forma directa a las actividades de investigación básica. – Uso menor de los principios de KM. a. Contexto de la Disertación 5/6 ba
  42. 42. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Nuestra pregunta de investigación • Trabajos relacionados con GC y KM agrupados en cuatro tipos: 1.Aquellos que proponen metodologías que integran GC y KM 2.Aquellos que aplican GC y muestran que la GC soporta la KM 3.Aquellos que usan KM para mejorar los resultados obtenidos de GC 4.Los que aplican KM y preconisan que el uso de la GC puede ayudar a alcanzar mejores resultados. • Observación de la realidad  Evolución de la perspectiva usada: ¿Cómo se podrían utilizar los métodos del KM para mejorar el desarrollo de las actividades de investigación en una manera que complemente los aspectos ya cubiertos por los sistemas de GC implementados en las organizaciones de investigación? Contexto de la Disertación 6/6 a. Contexto de la Disertación 6/6 ba
  43. 43. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 1. Presentación de la tesis: “1. Presentación de la tesis: “De laDe la gestión de la calidad a la gestión degestión de la calidad a la gestión de conocimientos en proyectos deconocimientos en proyectos de investigación: Una propuesta para lainvestigación: Una propuesta para la gestión de contenidos en investigacióngestión de contenidos en investigación bibliográfica”bibliográfica” a. Contexto b. El Problema c. Los Artefactos en Investigación d. El Análisis de la Actividad Científica e. El Diseño de una Propuesta f. El Prototipo de la Propuesta g. Conclusiones b. El Problema
  44. 44. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 b. El Problema ¿Cómo facilitar el proceso de producción de conocimientos? • Al principio: Análisis centrado en los aspectos de GC como medio para mejorar el proceso de producción del conocimiento. • Trabajo en el terreno: Los sistemas de GC (SGC) observados se centran en los aspectos administrativos – Actividades de soporte. Poco uso del SGC para los aspectos de la investigación. • Finalmente: Análisis centrado en los aspectos de KM. El SGC se ve como un marco de reflexión que puede motivar a los agentes de investigación para involucrarse en un proceso que tenga como objetivo el mejoramiento la gestión del conocimiento. b. El Problema 1/4 ba
  45. 45. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 ¿Cómo apoyar la gestión de los conceptos científicos en el marco del desarrollo de proyectos de investigación? Conceptos científicos: – Construcciones basadas en conocimiento científico anterior y datos de apoyo, que siguen un proceso de evaluación para verificar su capacidad de explorar, explicar, describir, predecir o influenciar un fenómeno. • La literatura de Ciencias Sociales sobre la Ciencia: – Actividad estructurada en proyectos (Vinck, D., 1995). – Generación continua de documentos (Latour, B. and Woolgar, S., 1986) o registros (Vinck, D., 1995). – Importancia de los conceptos científicos (Chalmers, A., 1991). Los Conceptos Científicos b. El Problema 2/4 ba
  46. 46. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 • Análisis del proceso de investigación de acuerdo con dos ejes (trabajo de campo): – Etapas del proceso de investigación – Información usada y generada durante el proceso de investigación Prácticas de diseminación científica: – Capitalización de resultados finales – Poca capitalización de resultados intermediarios ¿Cómo mejorar la gestión del conocimiento producido durante la realización del proceso de investigación? Los Resultados Intermediarios b. El Problema 3/4 ba
  47. 47. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 • Análisis de múltiples conceptos: Objetos Intermediarios, Objetos de conocimiento, Artefactos... • Hutchins, E. (1995): Los Artefactos: – “depósitos de conocimiento … construidos en medios durables” ¿Cómo gestionar y capitalizar artefactos? Redefinición del concepto de artefacto: – un artefacto es un elemento que tiene una forma material (o una forma virtual, ya que puede existir sólo en un sistema informático) que puede transferir una parte del conocimiento poseído por su autor, a condición de que su receptor conozca el contexto en el cual fue concebido y tenga el conocimiento necesario para su interpretación. En este sentido, los artefactos son maneras de traducir una parte del conocimiento de sus autores para dar una representación que pueda ser almacenada y potencialmente, compartida y reutilizada. Los Artefactos b. El Problema 4 / 4 ba
  48. 48. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 1. Presentación de la tesis: “1. Presentación de la tesis: “De laDe la gestión de la calidad a la gestión degestión de la calidad a la gestión de conocimientos en proyectos deconocimientos en proyectos de investigación: Una propuesta para lainvestigación: Una propuesta para la gestión de contenidos en investigacióngestión de contenidos en investigación bibliográfica”bibliográfica” a. Contexto b. El Problema c. Los Artefactos en Investigación d. El Análisis de la Actividad Científica e. El Diseño de una Propuesta f. El Prototipo de la Propuesta g. Conclusiones c. Los Artefactos en Investigación
  49. 49. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 • Representación de los proyectos de investigación: c. Los Artefactos en la Investigación List of documents (references) potentially useful – A213f Look for instructions for accessing data bases Look for work station for accessing data bases Open data base accessing page Fill out the information to start the research Start the research Analyze consultation results A2133a A2133b A2133c A2133d A2133e A2133f 1 2 3 4 5 6 A21b A21c A213b Look for instructions for accessing data bases Look for work station for accessing data bases Open data base accessing page Fill out the information to start the research Start the research Analyze consultation results A2133a A2133b A2133c A2133d A2133e A2133f 1 2 3 4 5 6 A21b A21c A213b A0 : Research Project Définirmodede développement (interne/externe) Développer matériel Liste d’instruments/ Matériel –A3b Définir disponibilité interne Réserver matériel Information sur la disponibilité dumatériel Définir disponibilité externe Commander matériel Matériel / instruments Disponibles- A3c A33a A33b A33c A33d A33e 1 2 3 4 5 6 A33f Mode d’emploi A33e A33g A33g A33f A33f Définirmodede développement (interne/externe) Développer matériel Liste d’instruments/ Matériel –A3b Définir disponibilité interne Réserver matériel Information sur la disponibilité dumatériel Définir disponibilité externe Commander matériel Matériel / instruments Disponibles- A3c A33a A33b A33c A33d A33e 1 2 3 4 5 6 A33f Mode d’emploi A33e A33g A33g A33f A33f Consultation bases de données Inscription au liste(s) de diffusion du domaine(s) Consultation Internet Consultation Collègues 1 2 3 4 A7213e A 7213f A7213g A7213h Lis tede M SV- A721b Listedes m oy en(s) spécifique(s) devalorisation - A72a Incorporer information à liste Consultation Liste deSources d’information disponibles A7213a A7213b A7213c A7213d Consultation bases de données Inscription au liste(s) de diffusion du domaine(s) Consultation Internet Consultation Collègues 1 2 3 4 A7213e A 7213f A7213g A7213h Lis tede M SV- A721b Listedes m oy en(s) spécifique(s) devalorisation - A72a Incorporer information à liste Consultation Liste deSources d’information disponibles A7213a A7213b A7213c A7213d A33 : Acquisition, préparation ou développement du matériel Définir objectives, personnel, budget,etc. Connaissances existantes Définir disponibilité deressources Définir viabilité deréalisation 3 5 4 Ecrire document de définition duprojet 6 Défi nition duprojet Décision de réaliserunprojet Définir lesdomaines, méthodes, etc.(qui peuventaiderà étudier le phénomène) 2 A1a A1b A1c A1d A1e A1f A1g A0g Définirle phénomène àétudier 1 Définir objectives, personnel, budget,etc. Connaissances existantes Définir disponibilité deressources Définir viabilité deréalisation 3 5 4 Ecrire document de définition duprojet 6 Défi nition duprojet Décision de réaliserunprojet Définir lesdomaines, méthodes, etc.(qui peuventaiderà étudier le phénomène) 2 A1a A1b A1c A1d A1e A1f A1g A0g Définirle phénomène àétudier 1 A1:Définitionduprojet Obtention dedocuments Définitiondu Projet –A1g Documentd’étatdel’art A2a A2b A2c 1 2 Définitiondeméthodologies etconceptssusceptibles d’être utilisés. Documents jugés nonpertinents Annotations Divers: Listesd’auteurs, revus,conférences, etc. importants Rédaction synthèse 3 Lectureet extraction deconceptsjugés utiles A2d A2e A2f A2g A2h Obtention dedocuments Définitiondu Projet –A1g Documentd’étatdel’art A2a A2b A2c 1 2 Définitiondeméthodologies etconceptssusceptibles d’être utilisés. Documents jugés nonpertinents Annotations Divers: Listesd’auteurs, revus,conférences, etc. importants Rédaction synthèse 3 Lectureet extraction deconceptsjugés utiles A2d A2e A2f A2g A2h A2: Définitionde l’étatdel’art Choixdu type de valorisation - A7a Listedesmoyen(s) spécifique(s) devalorisation- A72a Définirexistence de liste deMSV pour le typechoisi Récupérer liste Mettrelisteà jourRédiger liste 1 2 34 A721a A721b A721c Choixdu type de valorisation - A7a Listedesmoyen(s) spécifique(s) devalorisation- A72a Définirexistence de liste deMSV pour le typechoisi Récupérer liste Mettrelisteà jourRédiger liste 1 2 34 A721a A721b A721c A721 : Moyen(s) spécifique(s) de valorisation (MSV) Acquisition, préparationou développement dumatériel nécessaire Documentd’étatde l’art (rapport) A2e Définition de méthodologies etconceptssusceptibles d’êtreutilisés.A2f Définition d’instruments d’obtention d’échantillons Obtention d’échantillon(s) Traitement d’échantillon Donnéesbrutssur lesystèmeen étude- A0d A3a 5 4 3 2 . . A3b A3c A3d A3fA3e Choixde méthodologie àutiliser 1 Acquisition, préparationou développement dumatériel nécessaire Documentd’étatde l’art (rapport) A2e Définition de méthodologies etconceptssusceptibles d’êtreutilisés.A2f Définition d’instruments d’obtention d’échantillons Obtention d’échantillon(s) Traitement d’échantillon Donnéesbrutssur lesystèmeen étude- A0d A3a 5 4 3 2 . . A3b A3c A3d A3fA3e Choixde méthodologie àutiliser 1 A3:Obtention dedonnées Acquisition, préparation ou développement desoutils Choixde méthodologie àutiliser Définition d’outils nécessaires Utilisation d’outils Donnéesbruts surle système enétudeA3g A4a 1 4 32 Donnéestraitées –A0e Définitionde méthodologies et conceptssusceptibles d’êtreutilisés.A2f A4b A4c A4d A4e Acquisition, préparation ou développement desoutils Choixde méthodologie àutiliser Définition d’outils nécessaires Utilisation d’outils Donnéesbruts surle système enétudeA3g A4a 1 4 32 Donnéestraitées –A0e Définitionde méthodologies et conceptssusceptibles d’êtreutilisés.A2f A4b A4c A4d A4e A4:Traitement dedonnées Comparaison avecétat del’art Détermination desdifférences Données traitéesA4e A5a 32 Propositionsà Valider –A0h Définitionde méthodologies et concepts susceptibles d’êtreutilisés.A2f Développement despropositions 4 A5b A5c A5d A5e Analysede données 1 Comparaison avecétat del’art Détermination desdifférences Données traitéesA4e A5a 32 Propositionsà Valider –A0h Définitionde méthodologies et concepts susceptibles d’êtreutilisés.A2f Développement despropositions 4 A5b A5c A5d A5e Analysede données 1 A5:Analysederésultats A6a Artefacts/Résultats Intermédiaires Réalisation De Tests Artefacts/résultats Intermédiaires Validésourefusés A0h/A0i 3 A6b A6c A6d Analyse d’artéfacts 1 Analysede Résultatsde Tests 4 Réalisation deréunions dediscussion 2A6a Artefacts/Résultats Intermédiaires Réalisation De Tests Artefacts/résultats Intermédiaires Validésourefusés A0h/A0i 3 A6b A6c A6d Analyse d’artéfacts 1 Analysede Résultatsde Tests 4 Réalisation deréunions dediscussion 2 A6 :Suivi etValidation Définitiond’auteurs, journaux, conférences, équipes derecherche, etc. pertinentspourlathématique derecherche Connaissances existantes Consultationdebases dedonnées, bibliothèques et d’autressources d’information(Internet) Demandede documents Participationaux conférences Documents àétudier – A2a A21a A21b A21c A21e 1 2 3 4 A21d Définitiond’auteurs, journaux, conférences, équipes derecherche, etc. pertinentspourlathématique derecherche Connaissances existantes Consultationdebases dedonnées, bibliothèques et d’autressources d’information(Internet) Demandede documents Participationaux conférences Documents àétudier – A2a A21a A21b A21c A21e 1 2 3 4 A21d A21: Obtentiondedocuments Consultation Listede Sources d’information disponibles A21b A21c Consultation basesdedonnées Consultation Bibliothèque(s) Consultation Internet Consultation Collègues 1 2 3 4 5 . . .. . . . . Liste dedocuments qui peuventêtreutiles disponiblesdans chaque Source– A21e A213a A213b A213c A213d A213e A213f A213g A213h Consultation Listede Sources d’information disponibles A21b A21c Consultation basesdedonnées Consultation Bibliothèque(s) Consultation Internet Consultation Collègues 1 2 3 4 5 . . .. . . . . Liste dedocuments qui peuventêtreutiles disponiblesdans chaque Source– A21e A213a A213b A213c A213d A213e A213f A213g A213h A213:Consultationdesourcesd’information Définirmode de développement (interne/externe) Développer outil Liste d’outils – A4b Définir disponibilit é interne Réserver outil Inform ation sur la date de disponibilité des outils Définir dis ponibilité externe Commander outil Outils Dis ponibles - A4c A43a A43b A43c A43d A43e 1 2 3 4 5 6 A43f Instructions d’utilisat ion A43 e A43g A43g A43f A43f Définirmode de développement (interne/externe) Développer outil Liste d’outils – A4b Définir disponibilit é interne Réserver outil Inform ation sur la date de disponibilité des outils Définir dis ponibilité externe Commander outil Outils Dis ponibles - A4c A43a A43b A43c A43d A43e 1 2 3 4 5 6 A43f Instructions d’utilisat ion A43 e A43g A43g A43f A43f A43 : Acquisition, prépara tion ou développement des outils Récupérer, complémenter ou rédiger liste des moyen(s) spécifique(s) de valorisation Analyser options Choisir moyen(s) spécifique(s) de valorisation 1 3 2 Déf inition des moyen(s) spécif ique(s) de valorisation - A7b A72a A72b Choix du type de valorisation - A7a Récupérer, complémenter ou rédiger liste des moyen(s) spécifique(s) de valorisation Analyser options Choisir moyen(s) spécifique(s) de valorisation 1 3 2 Déf inition des moyen(s) spécif ique(s) de valorisation - A7b A72a A72b Choix du type de valorisation - A7a A72 : Recherche d’information Préparation de proposit ions (publication s, etc.) Définition du type de valorisa tion Recherch e D’informa tion (revus, conf.) A7a 1 32 Nouvelles connaissances : Publications, rapports, etc. - Ac Artefacts/r ésultats Intermédiaires/ propositions Validés - A0i A7b So umission de proposit ions Réception de Acceptation / Refus de propositions 4 5 A7c A7d A7e A7e Propositi ons Refusées – A7f Préparation de proposit ions (publication s, etc.) Définition du type de valorisa tion Recherch e D’informa tion (revus, conf.) A7a 1 32 Nouvelles connaissances : Publications, rapports, etc. - Ac Artefacts/r ésultats Intermédiaires/ propositions Validés - A0i A7b So umission de proposit ions Réception de Acceptation / Refus de propositions 4 5 A7c A7d A7e A7e Propositi ons Refusées – A7f A7: Valorisation Artefacts/résultats Intermédiaires/ proposit ions Validés - A0i Récupérer ou rédiger liste d ’options de valorisation Analyser options Choisir type de valorisation 1 3 2 Choix du type de valorisat ion - A7a A71a A7 1b A7e Artefacts/résultats Intermédiaires/ proposit ions Validés - A0i Récupérer ou rédiger liste d ’options de valorisation Analyser options Choisir type de valorisation 1 3 2 Choix du type de valorisat ion - A7a A71a A7 1b A7e A71 : Définition du type de valorisation A7213 : Mise à jour de liste deMSV A2133 : Data base consultation Phenomenon Decision of Realizing a project Production of Knowledge (Through Research Projects) Existing Knowledge Ac Ad Ae New Knowledge: Publications, reports, etc. Artifacts: Developed software, Doc. of the state of the art, etc. Documentation of the project: Meeting reports, planning, etc. Ab Aa System: Research Laboratory Point of view: Knowledge and information used and produced Phenomenon Decision of Realizing a project Production of Knowledge (Through Research Projects) Existing Knowledge Ac Ad Ae New Knowledge: Publications, reports, etc. Artifacts: Developed software, Doc. of the state of the art, etc. Documentation of the project: Meeting reports, planning, etc. Ab Aa System: Research Laboratory Point of view: Knowledge and information used and produced Follow-up and Validation Results Analysis – Propositions Ad Ae A2d A2g A2h Art state Definition Project Definition Dissemination . Data gathering . . . . 2 3 Existing Knowledge Aa New knowledge: Publications, reports, etc. - Ac 1 4 . . Decision of developing a project A0h 7 6 . . . . . . . . . 5 A0h A0h A0i A0f A0e A0d A0b / A2f A0g/A33fA0a A0j A0c A0g A0h Ab A43f A7f Data treatment 4A0c / A0e Follow-up and Validation Results Analysis – Propositions Ad Ae A2d A2g A2h Art state Definition Project Definition Dissemination . Data gathering . . . . 2 3 Existing Knowledge Aa New knowledge: Publications, reports, etc. - Ac 1 4 . . Decision of developing a project A0h 7 6 . . . . . . . . . 5 A0h A0h A0i A0f A0e A0d A0b / A2f A0g/A33fA0a A0j A0c A0g A0h Ab A43f A7f Data treatment 4A0c / A0e A: Research Process List of documents (references) potentially useful – A213f Look for instructions for accessing data bases Look for work station for accessing data bases Open data base accessing page Fill out the information to start the research Start the research Analyze consultation results A2133a A2133b A2133c A2133d A2133e A2133f 1 2 3 4 5 6 A21b A21c A213b Look for instructions for accessing data bases Look for work station for accessing data bases Open data base accessing page Fill out the information to start the research Start the research Analyze consultation results A2133a A2133b A2133c A2133d A2133e A2133f 1 2 3 4 5 6 A21b A21c A213b A0 : Research Project Définirmodede développement (interne/externe) Développer matériel Liste d’instruments/ Matériel –A3b Définir disponibilité interne Réserver matériel Information sur la disponibilité dumatériel Définir disponibilité externe Commander matériel Matériel / instruments Disponibles- A3c A33a A33b A33c A33d A33e 1 2 3 4 5 6 A33f Mode d’emploi A33e A33g A33g A33f A33f Définirmodede développement (interne/externe) Développer matériel Liste d’instruments/ Matériel –A3b Définir disponibilité interne Réserver matériel Information sur la disponibilité dumatériel Définir disponibilité externe Commander matériel Matériel / instruments Disponibles- A3c A33a A33b A33c A33d A33e 1 2 3 4 5 6 A33f Mode d’emploi A33e A33g A33g A33f A33f Consultation bases de données Inscription au liste(s) de diffusion du domaine(s) Consultation Internet Consultation Collègues 1 2 3 4 A7213e A 7213f A7213g A7213h Lis tede M SV- A721b Listedes m oy en(s) spécifique(s) devalorisation - A72a Incorporer information à liste Consultation Liste deSources d’information disponibles A7213a A7213b A7213c A7213d Consultation bases de données Inscription au liste(s) de diffusion du domaine(s) Consultation Internet Consultation Collègues 1 2 3 4 A7213e A 7213f A7213g A7213h Lis tede M SV- A721b Listedes m oy en(s) spécifique(s) devalorisation - A72a Incorporer information à liste Consultation Liste deSources d’information disponibles A7213a A7213b A7213c A7213d A33 : Acquisition, préparation ou développement du matériel Définir objectives, personnel, budget,etc. Connaissances existantes Définir disponibilité deressources Définir viabilité deréalisation 3 5 4 Ecrire document de définition duprojet 6 Défi nition duprojet Décision de réaliserunprojet Définir lesdomaines, méthodes, etc.(qui peuventaiderà étudier le phénomène) 2 A1a A1b A1c A1d A1e A1f A1g A0g Définirle phénomène àétudier 1 Définir objectives, personnel, budget,etc. Connaissances existantes Définir disponibilité deressources Définir viabilité deréalisation 3 5 4 Ecrire document de définition duprojet 6 Défi nition duprojet Décision de réaliserunprojet Définir lesdomaines, méthodes, etc.(qui peuventaiderà étudier le phénomène) 2 A1a A1b A1c A1d A1e A1f A1g A0g Définirle phénomène àétudier 1 A1:Définitionduprojet Obtention dedocuments Définitiondu Projet –A1g Documentd’étatdel’art A2a A2b A2c 1 2 Définitiondeméthodologies etconceptssusceptibles d’être utilisés. Documents jugés nonpertinents Annotations Divers: Listesd’auteurs, revus,conférences, etc. importants Rédaction synthèse 3 Lectureet extraction deconceptsjugés utiles A2d A2e A2f A2g A2h Obtention dedocuments Définitiondu Projet –A1g Documentd’étatdel’art A2a A2b A2c 1 2 Définitiondeméthodologies etconceptssusceptibles d’être utilisés. Documents jugés nonpertinents Annotations Divers: Listesd’auteurs, revus,conférences, etc. importants Rédaction synthèse 3 Lectureet extraction deconceptsjugés utiles A2d A2e A2f A2g A2h A2: Définitionde l’étatdel’art Choixdu type de valorisation - A7a Listedesmoyen(s) spécifique(s) devalorisation- A72a Définirexistence de liste deMSV pour le typechoisi Récupérer liste Mettrelisteà jourRédiger liste 1 2 34 A721a A721b A721c Choixdu type de valorisation - A7a Listedesmoyen(s) spécifique(s) devalorisation- A72a Définirexistence de liste deMSV pour le typechoisi Récupérer liste Mettrelisteà jourRédiger liste 1 2 34 A721a A721b A721c A721 : Moyen(s) spécifique(s) de valorisation (MSV) Acquisition, préparationou développement dumatériel nécessaire Documentd’étatde l’art (rapport) A2e Définition de méthodologies etconceptssusceptibles d’êtreutilisés.A2f Définition d’instruments d’obtention d’échantillons Obtention d’échantillon(s) Traitement d’échantillon Donnéesbrutssur lesystèmeen étude- A0d A3a 5 4 3 2 . . A3b A3c A3d A3fA3e Choixde méthodologie àutiliser 1 Acquisition, préparationou développement dumatériel nécessaire Documentd’étatde l’art (rapport) A2e Définition de méthodologies etconceptssusceptibles d’êtreutilisés.A2f Définition d’instruments d’obtention d’échantillons Obtention d’échantillon(s) Traitement d’échantillon Donnéesbrutssur lesystèmeen étude- A0d A3a 5 4 3 2 . . A3b A3c A3d A3fA3e Choixde méthodologie àutiliser 1 A3:Obtention dedonnées Acquisition, préparation ou développement desoutils Choixde méthodologie àutiliser Définition d’outils nécessaires Utilisation d’outils Donnéesbruts surle système enétudeA3g A4a 1 4 32 Donnéestraitées –A0e Définitionde méthodologies et conceptssusceptibles d’êtreutilisés.A2f A4b A4c A4d A4e Acquisition, préparation ou développement desoutils Choixde méthodologie àutiliser Définition d’outils nécessaires Utilisation d’outils Donnéesbruts surle système enétudeA3g A4a 1 4 32 Donnéestraitées –A0e Définitionde méthodologies et conceptssusceptibles d’êtreutilisés.A2f A4b A4c A4d A4e A4:Traitement dedonnées Comparaison avecétat del’art Détermination desdifférences Données traitéesA4e A5a 32 Propositionsà Valider –A0h Définitionde méthodologies et concepts susceptibles d’êtreutilisés.A2f Développement despropositions 4 A5b A5c A5d A5e Analysede données 1 Comparaison avecétat del’art Détermination desdifférences Données traitéesA4e A5a 32 Propositionsà Valider –A0h Définitionde méthodologies et concepts susceptibles d’êtreutilisés.A2f Développement despropositions 4 A5b A5c A5d A5e Analysede données 1 A5:Analysederésultats A6a Artefacts/Résultats Intermédiaires Réalisation De Tests Artefacts/résultats Intermédiaires Validésourefusés A0h/A0i 3 A6b A6c A6d Analyse d’artéfacts 1 Analysede Résultatsde Tests 4 Réalisation deréunions dediscussion 2A6a Artefacts/Résultats Intermédiaires Réalisation De Tests Artefacts/résultats Intermédiaires Validésourefusés A0h/A0i 3 A6b A6c A6d Analyse d’artéfacts 1 Analysede Résultatsde Tests 4 Réalisation deréunions dediscussion 2 A6 :Suivi etValidation Définitiond’auteurs, journaux, conférences, équipes derecherche, etc. pertinentspourlathématique derecherche Connaissances existantes Consultationdebases dedonnées, bibliothèques et d’autressources d’information(Internet) Demandede documents Participationaux conférences Documents àétudier – A2a A21a A21b A21c A21e 1 2 3 4 A21d Définitiond’auteurs, journaux, conférences, équipes derecherche, etc. pertinentspourlathématique derecherche Connaissances existantes Consultationdebases dedonnées, bibliothèques et d’autressources d’information(Internet) Demandede documents Participationaux conférences Documents àétudier – A2a A21a A21b A21c A21e 1 2 3 4 A21d A21: Obtentiondedocuments Consultation Listede Sources d’information disponibles A21b A21c Consultation basesdedonnées Consultation Bibliothèque(s) Consultation Internet Consultation Collègues 1 2 3 4 5 . . .. . . . . Liste dedocuments qui peuventêtreutiles disponiblesdans chaque Source– A21e A213a A213b A213c A213d A213e A213f A213g A213h Consultation Listede Sources d’information disponibles A21b A21c Consultation basesdedonnées Consultation Bibliothèque(s) Consultation Internet Consultation Collègues 1 2 3 4 5 . . .. . . . . Liste dedocuments qui peuventêtreutiles disponiblesdans chaque Source– A21e A213a A213b A213c A213d A213e A213f A213g A213h A213:Consultationdesourcesd’information Définirmode de développement (interne/externe) Développer outil Liste d’outils – A4b Définir disponibilit é interne Réserver outil Inform ation sur la date de disponibilité des outils Définir dis ponibilité externe Commander outil Outils Dis ponibles - A4c A43a A43b A43c A43d A43e 1 2 3 4 5 6 A43f Instructions d’utilisat ion A43 e A43g A43g A43f A43f Définirmode de développement (interne/externe) Développer outil Liste d’outils – A4b Définir disponibilit é interne Réserver outil Inform ation sur la date de disponibilité des outils Définir dis ponibilité externe Commander outil Outils Dis ponibles - A4c A43a A43b A43c A43d A43e 1 2 3 4 5 6 A43f Instructions d’utilisat ion A43 e A43g A43g A43f A43f A43 : Acquisition, prépara tion ou développement des outils Récupérer, complémenter ou rédiger liste des moyen(s) spécifique(s) de valorisation Analyser options Choisir moyen(s) spécifique(s) de valorisation 1 3 2 Déf inition des moyen(s) spécif ique(s) de valorisation - A7b A72a A72b Choix du type de valorisation - A7a Récupérer, complémenter ou rédiger liste des moyen(s) spécifique(s) de valorisation Analyser options Choisir moyen(s) spécifique(s) de valorisation 1 3 2 Déf inition des moyen(s) spécif ique(s) de valorisation - A7b A72a A72b Choix du type de valorisation - A7a A72 : Recherche d’information Préparation de proposit ions (publication s, etc.) Définition du type de valorisa tion Recherch e D’informa tion (revus, conf.) A7a 1 32 Nouvelles connaissances : Publications, rapports, etc. - Ac Artefacts/r ésultats Intermédiaires/ propositions Validés - A0i A7b So umission de proposit ions Réception de Acceptation / Refus de propositions 4 5 A7c A7d A7e A7e Propositi ons Refusées – A7f Préparation de proposit ions (publication s, etc.) Définition du type de valorisa tion Recherch e D’informa tion (revus, conf.) A7a 1 32 Nouvelles connaissances : Publications, rapports, etc. - Ac Artefacts/r ésultats Intermédiaires/ propositions Validés - A0i A7b So umission de proposit ions Réception de Acceptation / Refus de propositions 4 5 A7c A7d A7e A7e Propositi ons Refusées – A7f A7: Valorisation Artefacts/résultats Intermédiaires/ proposit ions Validés - A0i Récupérer ou rédiger liste d ’options de valorisation Analyser options Choisir type de valorisation 1 3 2 Choix du type de valorisat ion - A7a A71a A7 1b A7e Artefacts/résultats Intermédiaires/ proposit ions Validés - A0i Récupérer ou rédiger liste d ’options de valorisation Analyser options Choisir type de valorisation 1 3 2 Choix du type de valorisat ion - A7a A71a A7 1b A7e A71 : Définition du type de valorisation A7213 : Mise à jour de liste deMSV A2133 : Data base consultation Phenomenon Decision of Realizing a project Production of Knowledge (Through Research Projects) Existing Knowledge Ac Ad Ae New Knowledge: Publications, reports, etc. Artifacts: Developed software, Doc. of the state of the art, etc. Documentation of the project: Meeting reports, planning, etc. Ab Aa System: Research Laboratory Point of view: Knowledge and information used and produced Phenomenon Decision of Realizing a project Production of Knowledge (Through Research Projects) Existing Knowledge Ac Ad Ae New Knowledge: Publications, reports, etc. Artifacts: Developed software, Doc. of the state of the art, etc. Documentation of the project: Meeting reports, planning, etc. Ab Aa System: Research Laboratory Point of view: Knowledge and information used and produced Follow-up and Validation Results Analysis – Propositions Ad Ae A2d A2g A2h Art state Definition Project Definition Dissemination . Data gathering . . . . 2 3 Existing Knowledge Aa New knowledge: Publications, reports, etc. - Ac 1 4 . . Decision of developing a project A0h 7 6 . . . . . . . . . 5 A0h A0h A0i A0f A0e A0d A0b / A2f A0g/A33fA0a A0j A0c A0g A0h Ab A43f A7f Data treatment 4A0c / A0e Follow-up and Validation Results Analysis – Propositions Ad Ae A2d A2g A2h Art state Definition Project Definition Dissemination . Data gathering . . . . 2 3 Existing Knowledge Aa New knowledge: Publications, reports, etc. - Ac 1 4 . . Decision of developing a project A0h 7 6 . . . . . . . . . 5 A0h A0h A0i A0f A0e A0d A0b / A2f A0g/A33fA0a A0j A0c A0g A0h Ab A43f A7f Data treatment 4A0c / A0e A: Research Process A0 : Research Project Follow-up and Validation Results Analysis – Propositions Ad Ae A2d A2g A2h Art state Definition Project Definition Dissemination . Data gathering . . . . 2 3 Existing Knowledge Aa New knowledge: Publications, reports, etc. - Ac 1 4 . . Decision of developing a project A0h 7 6 . . . . . . . . . 5 A0h A0h A0i A0f A0e A0d A0b / A2f A0g/A33fA0a A0j A0c A0g A0h Ab A43f A7f Data treatment 4A0c / A0e Follow-up and Validation Results Analysis – Propositions Ad Ae A2d A2g A2h Art state Definition Project Definition Dissemination . Data gathering . . . . 2 3 Existing Knowledge Aa New knowledge: Publications, reports, etc. - Ac 1 4 . . Decision of developing a project A0h 7 6 . . . . . . . . . 5 A0h A0h A0i A0f A0e A0d A0b / A2f A0g/A33fA0a A0j A0c A0g A0h Ab A43f A7f Data treatment 4A0c / A0e c Los Artefactos en la Investigación 1/4 1 2 3 4a
  50. 50. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 • Clasificación de los artefactos identificados: – Artefactos relacionados con la bibliografía – Artefactos relacionados con la gestión del proyecto – Artefactos relacionados con los resultados intermediarios • Identificación de los artefactos usados en investigación: Los Artefactos Identificados Referencias, artículos, anotaciones, conceptos Referencias, artículos, anotaciones, conceptos Planeación, minutas, lista de instrumentos Planeación, minutas, lista de instrumentos Datos recopilados y tratados, software y hardware desarrollado Datos recopilados y tratados, software y hardware desarrollado Process Link Artifact Aa Publications, reports, books, etc. Ab Meeting reports Ac New publications, reports, etc. Ad Artifacts: software, doc. of the state of the art, etc. Ae Documentation of the project : meeting reports, planning,etc. A0a Document defining the project - Meeting report A0b Document of the state of the art A0c Instructions for the treatment of data, manuals for using software Description of a new methodology used for the treatment of data A0d Raw data on the system in study - Report A0e Treated data A0f Results of the data analysis, proposals A0g Definition of additional fields, theories and methodologies to study A0h Intermediate results resulting from the other activities A0i Validated results A1a Problematics, minutes of meetings A1b Fields, methods, etc that can be considerées to analyze the phenomenon A1c Definition of objectives, personnel, budget, etc. - minutes of meeting A1d Analyze of available resources A1e Minutes of meeting (decision of non-viability -- need for redefining the characteristics of the project) A1f Minutes of meeting (decision of viability) A2a Documents of the field of study (Contains A21d). A2b List unknown fields, methods, etc and that could help to analyze the phenomenon A2c Documents, judged as relevant, underlined and annotated A2d Documents considered to be nonrelevant A2f List of methodologies and concepts likely to be used A2g Annotations A2h Lists of important authors, journals, conferences, research teams, etc A21a Lists of authors, journals, conferences, research teams and key words relevant for the problem A21b List conferences where it is possible to participate A21c Report of participation in conference A21d Proceedings of the conferences A21e List of potentially useful references (Contains A213e - A213f - A213g - A213h) A213a List of accessible libraries A213b List of accessible Data bases A213c List of sites on Internet A213d Agenda - colleagues' contact information A213e List of documents found in the library A213f List of documents found in the data bases A213g List of documents found on Internet A213h List documents recommended by colleagues A2133a Instructions to access the data bases A2133b Available Station A2133c Database ready for consultation A2133d Form of consultation of database filled out (usually "on-line") A2133e List of found references A2133f Insufficient results => Necessity of carrying out additional consultations - Annotations A3a Decision on the methodology to be used for obtaining data - Minutes of meeting A3b List of instruments required for obtaining data A3c Instruments ready to use Handbooks about the use of instruments (technical Documentation) A3d Description of the methodology used for obtaining samples - Updated laboratory notebook A3e Nonsuitable methodology - Minutes of meeting A3f Decision on the need of additional instruments - Minutes of meeting A33a Confirmation of availability of material A33b Confirmation of unavailability A33c Confirmation of availability A33d Confirmation of unavailability A33e Definition of specifications A33f Information on the availability of material (date) A33g Instructions A4a Decision on the methodology of data processing to be used - Minutes of meeting A4b List of necessary tools A4c Tools A : Processus de Recherche A0 : Projet de Recherche A1 : Project definition A2 : Definition of the state of the art A21 : Gathering of Documents A213 : Consultation of information sources A2133 : Consultation of data bases A3 : Data Gathering A33 : Acquisition, preparation or developpement of material A4 : Data treatement A4a Decision on the methodology of data processing to be used - Minutes of meeting A4b List of necessary tools A4c Tools Instructions of use A4d Definition of new tools - Report, documentation for obtaining the tools A4e Definition of new methodology - Report A43a Confirmation of availability of tools A43b Confirmation of unavailability A43c Confirmation of availability A43d Confirmation of unavailability A43e Definition of specifications A43f Information on the date of availability of the tools A43g Instructions of use A5a Analyzed data - Report - Laboratory notebook updated A5b Annotations on the comparison with the state of the art A5c Report of differences with the state of the art A5d Drafts of proposals A5e Drafts of proposals to be compared with hte state of the art (to check the novelty) A6a Intermediate result analyzed considered ready for validation A6b Decision on the tests of validation to be realized - Minutes of meeting A6c Results of tests - report A6d Report with the analysis of the results of tests - Laboratory notebook updated A7a Choice of the type of dissemination A7b Definition of the specific means of dissemination A7c Proposal(s) A7d Proposal(s) submited A7e Communication of refusal of proposal to selected type of dissemination or specific means of dissemination A7f Refused proposals A71a List of dissemination options A71b Analyzed options (probably there will be no document) A72a List of specific means of valorization A71b Analyzed options (probably there will be no document) A721a Definition of the existence of the list of SDM A721b List of SDM A721c Definition of the inexistence of the list of SDM A7213a List existing mailing lists A7213b List of accessible Data bases A7213c List of sites on Internet A7213d Colleagues' contact information A7213e Mails with information on SDM A2113f Information on SDM found in data bases A2113g Information on SDM found on Internet sites A2113h Information on SDM given by Colleagues A721 : Specific Dissemination Means (SDM) A7213 : Actualisation of the list of SDM A43 : Acquisition, preparation or developpement of instruments A7 : Dissemination A71 : Definition of the type of dissemination A4 : Data treatement A6 : Validation A5 : Analysis of results A72 : Information search 1 2 3 4a c Los Artefactos en la Investigación 2/4
  51. 51. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 • Análisis de las opciones para gestionar los artefactos: La Gestión de los Artefactos −Herramientas metodológicas de KM −Explicitación de conocimientos −Análisis de Decisión  No adaptados a la investigación −Herramientas Informáticas (Software) −Herramientas Comerciales (53 compañías, oferentes de 224 herramientas)  Clasificación de las herramientas de acuerdo con las funcionalidades ofrecidas (15 grupos) −Herramientas desarrolladas por instituciones de investigación para gestionar conocimiento de investigación  7 herramientas (evaluación por pares, ontología – preconisaciones sobre conceptos, datos científicos, inteligencia tecnológica, gestión de documentos, cuadernos electrónicos, ANITA) 1 2 3 4a c Los Artefactos en la Investigación 3/4
  52. 52. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Nos concentraremos en la gestión y capitalización del trabajo bibliográfico hecho en el marco de proyectos de investigación  Desarrollo de una propuesta para apoyar a los investigadores en esta actividad. • La situación de cara a los artefactos identificados: −Herramientas oferentes de funcionalidades para la gestión de proyectos −Algunas herramientas oferentes de funcionalidades para la gestión de datos −Algunas herramientas para gestionar aspectos particulares de la gestión de bibliografía: −Gestión de documentos −Gestión de referencias −Visualización de referencias Las Herramientas para Gestionar los Artefactos • Carácter transversal de la actividad bibliográfica 1 2 3 4a c Los Artefactos en la Investigación 4/4
  53. 53. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 1. Presentación de la tesis: “1. Presentación de la tesis: “De laDe la gestión de la calidad a la gestión degestión de la calidad a la gestión de conocimientos en proyectos deconocimientos en proyectos de investigación: Una propuesta para lainvestigación: Una propuesta para la gestión de contenidos en investigacióngestión de contenidos en investigación bibliográfica”bibliográfica” a. Contexto b. El Problema c. Los Artefactos en Investigación d. El Análisis de la Actividad Científica e. El Diseño de una Propuesta f. El Prototipo de la Propuesta g. Conclusiones d. El Análisis de la Actividad Científica
  54. 54. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 – La identificación – El procesamiento – El uso • Las prácticas de los científicos en relación con la bibliografía: – Tres etapas en la investigación bibliográfica: Modelo de la búsqueda de información de (Meho, L. I., Tibbo, H. R., 2003). – La preservación Ciclo de Gestión de Conocimientos d. El Análisis de la Actividad Científica d. El Análisis de la Actividad Científica 1/2 1 2 3 4a
  55. 55. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Las Prácticas de los Científicos Contexto Ciclo KM Documento Anotaciones Conceptos Proyecto Investigador Identificació n Revistas, conferencias y publicationes Web (PDF files) Listas de fuentes favoritas de información Identificación de trabajos con buena reputación  Biblitecas Personales Gente experta Procesamien to Increamento en el monto y el tiempo invertido en leer Documents recientes vs. Antiguos. Utilización de anotaciones (global – específico)  Discusiones on-line (mixtas)  Definición deguías para la revisión de la literatura Comparación  Investigación Principal  Trazabilidad de los documentos Uso Uso de textos aceptados en nuevos documentos  Posicionamiento del trabajo dentro de la literatura actual Re-agregación a través de las anotaciones  nuevos documentos Re- agregación Mejoramiet o del diseño experimental  Dimensión Colaborativa Preservación Capitalización de revisiones de literatura Anotaciones hechas por otros  Trazabilidad de los autores 1 2 3 4a d. El Análisis de la Actividad Científica 2/2
  56. 56. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 1. Presentación de la tesis: “1. Presentación de la tesis: “De laDe la gestión de la calidad a la gestión degestión de la calidad a la gestión de conocimientos en proyectos deconocimientos en proyectos de investigación: Una propuesta para lainvestigación: Una propuesta para la gestión de contenidos en investigacióngestión de contenidos en investigación bibliográfica”bibliográfica” a. Contexto b. El Problema c. Los Artefactos en Investigación d. El Análisis de la Actividad Científica e. El Diseño de una Propuesta f. El Prototipo de la Propuesta g. Conclusiones e. El Diseño de una Propuesta
  57. 57. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Information relative to Projects Information relative to Documents Information relative to Concepts Information relative to Annotations Researcher’s Information Search – Participation – Search – – Reading – Search Search – Participation – – Production Writing – Can be related to – Contains Use – writing – Can be related to – Use Can be related to – – Identification – Identification – Development – Writing Cooperation – Reading – Writing – – Use – Production • Análisis de escenarios: e. El Diseño de una Propuesta 1/4 1 2 3 4 Document Annotation Concept Project Researcher Info. about Documents Info. about Annotations Info. about Concepts Info. about Projects Info. about Researchers (Jaime, et al., JKM, 2005) a
  58. 58. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Definición de las funcionalidades principales 1 2 3 4 Documents Mgt. Annotations Mgt. Concepts Mgt. Projects Researcher Project Documents Mgt. Annotations Mgt. Concepts Mgt. Researchers Info. Documents Info. Annotations Info. Concepts Info. Projects Info. Researchers (Jaime, et al., ICED, 2005) a e. El Diseño de una Propuesta 2/4
  59. 59. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Modelamiento de la propuesta con UML 1 2 3 4 Document Annotation Concept Project Researcher (Jaime, et al., ICED, 2005) a 3/4
  60. 60. Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 Project Level Research Org. Level : Annotation: Researcher : Document : Document Zone : Concept: Project Level 1 domain ontology P1 P2 Pn Pn P1 P2 • Representación de la estructura de la información: La estructura de la información 1 2 3 4 Document AnnotationConceptProject Researcher a 4/4

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