Gestión del Conocimiento

Astrid Jaime, PhD, Experiencias en Gestión de Conocimientos en Investigación, U. Javeriana, Bogotá, D. C. – Abril, 2007 1
Experiencias de investigación en
la gestión del conocimiento
Astrid Jaime, PhD
Bogotá, D. C., Abril 30 de 2007
Experiencias de Gestión de
Conocimientos en Investigación

Agenda
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

Agenda
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

Agenda
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

1. Aspectos Introductorios
a. Generalidades sobre el conocimiento y
la gestión de conocimiento
b. Algunas experiencias de KM

¿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.

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.

• 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

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?

¿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.

¿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.

¿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

¿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].

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.

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

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

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 –.

• 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:
• 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.

• 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.
• 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.

• 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.

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

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.

1. Aspectos Introductorios

Iniciativas KM en la NASA
National Aeronautics and Space Administration – Kennedy Space
Center (NASA-KSC)
• 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?”

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.

El hombre en la luna
• Un ejemplo muy significativo
en cuanto a creación de
conocimiento.
• Los esfuerzos por capturar y
explicitar ese conocimiento al
parecer han sido infructuosos
al punto que algunos creen
que este conocimiento se
perdió.

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

Opciones para capturar
conocimiento
• Crear un Laboratorio de Conocimiento: Las personas cercanas al
retiro podrían “donar” su conocimiento  Poco personal 
Alternativa no viable.
• 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

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
• 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.

Algunas iniciativas del KM Working
Group
• Knowledge portal: Apoyar comunidades de
práctica
• 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 

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.
• Dificultad: Falta de sistemas de
recompensa adecuados para
motivar a la gente a crear
conocimiento  ¿El trabajo en sí es
suficiente motivación?

Una experiencia en Colombia

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

1. 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
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

a. Contexto de la Disertación
Nuevo
Conocimiento
Organización de
Investigación
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
b
a

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. de
Investigación
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 de
Investigación
Hipótesis: GC, cuando se aplica a las
actividades de investigación, requerirá KM.
b
a

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.
b
a

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.
b
a

Organizaciones de Inv.
GC - Aspectos
Organizacionales GC & 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 de
Conocimientos
Actividades Científicas
(producción de conocimientos)
Actividades de soporte
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.
b
a

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
b
a

bibliográfica”
a. Contexto
b. El Problema
g. Conclusiones
b. El Problema

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
b
a

¿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
b
a

• 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
b
a

• 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
b
a

bibliográfica”
a. Contexto
b. El Problema
g. Conclusiones

• 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
for accessing
data bases
Look for work
data bases
Open data base
accessing page
Start the research
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 du matériel
Définir
disponibilité
externe
Commander
matériel
Matériel /
instruments
Disponibles-
A
3c
A33a
A33b A33c
A33d
A33e
1 2
3 4
5 6
A33f
M
ode 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
Définir
disponibilité
externe
Commander
matériel
Matériel /
instruments
Disponibles-
A
3c
A33a
A33b A33c
A33d
A33e
1 2
3 4
5 6
A33f
M
ode 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
A7213f
A7213g
A7213h
Liste deMSV-
A721b
Liste des moyen(s)
spécifique(s)
de valorisation - A72a
Incorporer
information
à liste
Consultation
Liste de Sources
d’information
disponibles
A7213a
A7213b
A7213c
A7213d
Consultation
bases de données
Inscription au
du domaine(s)
Consultation
Internet
Consultation
Collègues
1
2
3
4
A7213e
A7213f
A7213g
A7213h
Liste deMSV-
A721b
Liste des moyen(s)
spécifique(s)
Incorporer
information
à liste
Consultation
Liste de Sources
d’information
disponibles
A7213a
A7213b
A7213c
A7213d
A33 : Acquisition, préparation ou développement du matériel
Définirobjectives,
personnel,
budget,etc.
Connaissances
existantes
Définir
disponibilité
deressources
Définirviabilité
deréalisation
3
5 4
E
criredocum
ent
dedéfinition
duprojet
6
Définitionduprojet
Décisionde
réaliserunprojet
Définirlesdomaines,
m
éthodes, etc.(qui
peuventaideràétudier
lephénom
ène)
2
A1a A1b
A1c
A1d
A1e
A1f
A1g
A
0g
Définirle
phénom
ène
àétudier
1 Définirobjectives,
personnel,
budget,etc.
Connaissances
existantes
Définir
disponibilité
deressources
Définirviabilité
deréalisation
3
5 4
E
criredocum
ent
dedéfinition
duprojet
6
Définitionduprojet
Décisionde
réaliserunprojet
m
éthodes, etc.(qui
lephénom
ène)
2
A1a A1b
A1c
A1d
A1e
A1f
A1g
A
0g
Définirle
phénom
ène
àétudier
1
A1:D
éfinitio
nd
uprojet
O
btention
dedocuments
Définitiondu
Projet– A
1g
Document d’étatdel’art
A2a
A2b
A2c
1 2
Définitiondeméthodologies
etconceptssusceptibles
d’êtreutilisés.
Docum
entsjugés
nonpertinents
Annotations
Divers: Listesd’auteurs,
revus,conférences, etc.
im
portants
Rédaction
synthèse
3
Lectureet extraction
deconceptsjugés
utiles
A
2d
A2e
A2f
A2g
A2h
O
btention
dedocuments
Définitiondu
Projet– A
1g
A2a
A2b
A2c
1 2
d’êtreutilisés.
Docum
entsjugés
nonpertinents
Annotations
im
portants
Rédaction
synthèse
3
deconceptsjugés
utiles
A
2d
A2e
A2f
A2g
A2h
A2: D
éfinitiondel’étatdel’art
Choixdu type de
valorisation- A7a
Liste desmoyen(s) spécifique(s)
devalorisation- A
72a
Définirexistence
de liste de MSVpour
letypechoisi
Récupérer liste
Mettreliste àjour
Rédigerliste
1 2
3
4
A721a
A721b
A721c
Choixdu type de
valorisation- A7a
devalorisation- A
72a
Définirexistence
de liste de MSVpour
letypechoisi
Récupérer liste
Mettreliste àjour
Rédigerliste
1 2
3
4
A721a
A721b
A721c
A721 : Moyen(s) spécifique(s) de valorisation (MSV)
Acquisition,
préparationou
développem
ent
dum
atériel
nécessaire
D
ocum
entd’étatde
l’art (rapp
ort)A
2e
Définitionde m
éthodologies
d’êtreutilisés.A2f
Définition
d’instrum
ents
d’obtention
d’échantillons
Obtention
d’échantillon(s)
Traitem
ent
d’échantillon
Do
nnéesbrutssu
r
lesystèm
e en
étud
e- A
0d
A
3a
5
4
3
2
.
.
A
3
b
A
3c
A
3d
A
3
f
A3
e
Choixde
m
éthodologie
àutiliser
1
Acquisition,
préparationou
développem
ent
dum
atériel
nécessaire
D
ocum
entd’étatde
l’art (rapp
ort)A
2e
Définitionde m
éthodologies
Définition
d’instrum
ents
d’obtention
d’échantillons
Obtention
d’échantillon(s)
Traitem
ent
d’échantillon
Do
nnéesbrutssu
r
lesystèm
e en
étud
e- A
0d
A
3a
5
4
3
2
.
.
A
3
b
A
3c
A
3d
A
3
f
A3
e
Choixde
m
éthodologie
àutiliser
1
A3: O
btentiondedonnées
Acquisition,
préparationou
développement
desoutils
C
hoixde
méthodologie
àutiliser
Définition
d’outils
nécessaires
U
tilisation
d’outils
Donnéesbrutssurle
systèm
eenétudeA3g
A4a
1
4
3
2
D
onnéestraitées
–A0e
Définitionde
m
éthodologies
et conceptssusceptibles
d’êtreutilisés.A2f A4b
A4
c
A4
d
A4
e
Acquisition,
préparationou
développement
desoutils
C
hoixde
méthodologie
àutiliser
Définition
d’outils
nécessaires
U
tilisation
d’outils
Donnéesbrutssurle
systèm
eenétudeA3g
A4a
1
4
3
2
D
onnéestraitées
–A0e
Définitionde
m
éthodologies
A4
c
A4
d
A4
e
A4:Traitement dedonnées
C
omparaison
avecétat
del’art
Détermination
des différences
DonnéestraitéesA4e
A5a
3
2
P
ropositionsà
V
alider–A0h
Définitionde
m
éthodologies
D
éveloppement
despropositions
4
A
5b
A
5c
A
5d
A5e
Analysede
données
1
C
omparaison
avecétat
del’art
Détermination
des différences
A5a
3
2
P
ropositionsà
V
alider–A0h
Définitionde
m
éthodologies
D
éveloppement
despropositions
4
A
5b
A
5c
A
5d
A5e
Analysede
données
1
A
5: A
nalysederésultats
A6a
Artefacts/Résultats
Interm
édiaires
Réalisation
De
Tests
Artefacts/résultats
Interm
édiaires
Validésourefusés
A0h/ A0i
3
A6b
A
6c
A6d
Analyse
d’artéfacts
1
Analysede
Résultatsde
T
ests
4
Réalisation
deréunions
dediscussion
2
A6a
Interm
édiaires
Réalisation
De
Tests
Interm
édiaires
Validésourefusés
A0h/ A0i
3
A6b
A
6c
A6d
Analyse
d’artéfacts
1
Analysede
Résultatsde
T
ests
4
Réalisation
deréunions
dediscussion
2
A6:Suivi etValidation
Définitiond’auteurs,
journaux,conférences,
équipes derecherche, etc.
pertinents pour lathématique
derecherche
Connaissances
existantes
Consultationdebases
dedonnées,bibliothèques
etd’autressources
d’information(Internet)
Demandede
documents
Participationaux
conférences
Docum
ents
àétudier–
A2a
A21a
A
21b
A
21c
A21e
1
2
3
4
A
21d
derecherche
Connaissances
existantes
Consultationdebases
etd’autressources
Demandede
documents
Participationaux
conférences
Docum
ents
àétudier–
A2a
A21a
A
21b
A
21c
A21e
1
2
3
4
A
21d
A21:O
btentiondedocum
ents
Consultation
ListedeSources
d’information
disponibles
A21b
A21c
Consultation
basesdedonnées
Consultation
B
ibliothèque(s)
Consultation
Internet
Consultation
Collègues
1
2
3
4
5
.
.
.
.
.
.
.
.
Listededocum
ents
qui peuventêtreutiles
disponiblesdansch
aque
Source–A21e
A213a
A213b
A213c
A213d
A213e
A213f
A213g
A213h
Consultation
ListedeSources
d’information
disponibles
A21b
A21c
Consultation
basesdedonnées
Consultation
B
ibliothèque(s)
Consultation
Internet
Consultation
Collègues
1
2
3
4
5
.
.
.
.
.
.
.
.
Listededocum
ents
disponiblesdansch
aque
Source–A21e
A213a
A213b
A213c
A213d
A213e
A213f
A213g
A213h
A213:Consultationdesourcesd’inform
ation
Définir mode de
développement
(interne/externe)
Développer
outil
Liste d’outils
– A4b
Définir
disponibilité
interne
Réserver
outil
Information sur la date de
disponibilité des outils
Définir
disponibilité
externe
Commander
outil
Outils
Disponibles-
A4c
A43a
A43b A43c
A43d
A43e
1 2
3 4
5 6
A43f
Instructions d’utilisation
A43e
A43g
A43g
A43f
A43f
Définir mode de
développement
(interne/externe)
Développer
outil
Liste d’outils
– A4b
Définir
disponibilité
interne
Réserver
outil
Définir
disponibilité
externe
Commander
outil
Outils
Disponibles-
A4c
A43a
A43b A43c
A43d
A43e
1 2
3 4
5 6
A43f
A43e
A43g
A43g
A43f
A43f
A43 : Acquisition, préparation 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
Définition des
moyen(s)
spécifique(s) de
valorisation- A7b
A72a
A72b
Choix du type de
valorisation - A7a
de valorisation
Analyser
options
Choisir moyen(s)
spécifique(s) de
valorisation
1
3
2
Définition des
moyen(s)
spécifique(s) de
valorisation- A7b
A72a
A72b
Choix du type de
valorisation - A7a
A72 : Recherche d’information
Préparation
de propositions
(publications,
etc.)
Définition du
type de
valorisation
Recherche
D’information
(revus, conf.)
A7a
1 3
2
Nouvelles connaissances :
Publications, rapports, etc.
- Ac
Intermédiaires/
propositions
Validés - A0i
A7b
Soumission
de propositions
Réception de
Acceptation / Refus
de propositions
4
5
A7c
A7d
A7e
A7e
Propositions
Refusées– A7f
Préparation
de propositions
(publications,
etc.)
Définition du
type de
valorisation
Recherche
D’information
(revus, conf.)
A7a
1 3
2
- Ac
Intermédiaires/
propositions
Validés - A0i
A7b
Soumission
de propositions
Réception de
Acceptation / Refus
de propositions
4
5
A7c
A7d
A7e
A7e
Propositions
Refusées– A7f
A7:Valorisation
Intermédiaires/
propositions
Validés - A0i
Récupérer ou rédiger
liste d’options
de valorisation
Analyser
options
Choisir type
de valorisation
1
3
2
Choix du type de
valorisation - A7a
A71a
A71b
A7e
Intermédiaires/
propositions
Validés - A0i
liste d’options
de valorisation
Analyser
options
Choisir type
de valorisation
1
3
2
Choix du type de
valorisation - A7a
A71a
A71b
A7e
A71 : Définition du type de valorisation
A7213 : Mise à jour de liste de MSV
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:
Ab
Aa
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/A33f
A0a
A0j
A0c
A0g
A0h
Ab
A43f
A7f
Data
treatment
4
A0c /
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
A0h
7
6
.
.
.
. .
.
.
.
.
5
A0h
A0h
A0i
A0f
A0e
A0d
A0b
/ A2f
A0g/A33f
A0a
A0j
A0c
A0g
A0h
Ab
A43f
A7f
Data
treatment
4
A0c /
A0e
A: Research Process
List of documents
(references)
potentially useful –
A213f
for accessing
data bases
Look for work
data bases
Open data base
accessing page
Start the research
results
A2133a
A2133b
A2133c
A2133d
A2133e
A2133f
1 2
3
4
5
6
A21b
A21c
A213b
for accessing
data bases
Look for work
data bases
Open data base
accessing page
Start the research
results
A2133a
A2133b
A2133c
A2133d
A2133e
A2133f
1 2
3
4
5
6
A21b
A21c
A213b
Définirmodede
développement
(interne/externe)
Développer
matériel
Liste
d’instruments/
Matériel–A3b
Définir
disponibilité
interne
Réserver
matériel
Information sur la
Définir
disponibilité
externe
Commander
matériel
Matériel /
instruments
Disponibles-
A
3c
A33a
A33b A33c
A33d
A33e
1 2
3 4
5 6
A33f
M
ode 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
Définir
disponibilité
externe
Commander
matériel
Matériel /
instruments
Disponibles-
A
3c
A33a
A33b A33c
A33d
A33e
1 2
3 4
5 6
A33f
M
ode d’emploi
A33e
A33g
A33g
A33f
A33f
Consultation
bases de données
Inscription au
du domaine(s)
Consultation
Internet
Consultation
Collègues
1
2
3
4
A7213e
A7213f
A7213g
A7213h
Liste deMSV-
A721b
Liste des moyen(s)
spécifique(s)
Incorporer
information
à liste
Consultation
Liste de Sources
d’information
disponibles
A7213a
A7213b
A7213c
A7213d
Consultation
bases de données
Inscription au
du domaine(s)
Consultation
Internet
Consultation
Collègues
1
2
3
4
A7213e
A7213f
A7213g
A7213h
Liste deMSV-
A721b
Liste des moyen(s)
spécifique(s)
Incorporer
information
à liste
Consultation
Liste de Sources
d’information
disponibles
A7213a
A7213b
A7213c
A7213d
A33 : Acquisition, préparation ou développement du matériel
Définirobjectives,
personnel,
budget,etc.
Connaissances
existantes
Définir
disponibilité
deressources
Définirviabilité
deréalisation
3
5 4
E
criredocum
ent
dedéfinition
duprojet
6
Définitionduprojet
Décisionde
réaliserunprojet
m
éthodes, etc.(qui
lephénom
ène)
2
A1a A1b
A1c
A1d
A1e
A1f
A1g
A
0g
Définirle
phénom
ène
àétudier
1 Définirobjectives,
personnel,
budget,etc.
Connaissances
existantes
Définir
disponibilité
deressources
Définirviabilité
deréalisation
3
5 4
E
criredocum
ent
dedéfinition
duprojet
6
Définitionduprojet
Décisionde
réaliserunprojet
m
éthodes, etc.(qui
lephénom
ène)
2
A1a A1b
A1c
A1d
A1e
A1f
A1g
A
0g
Définirle
phénom
ène
àétudier
1
A1:D
éfinitio
nd
uprojet
O
btention
dedocuments
Définitiondu
Projet– A
1g
A2a
A2b
A2c
1 2
d’êtreutilisés.
Docum
entsjugés
nonpertinents
Annotations
im
portants
Rédaction
synthèse
3
deconceptsjugés
utiles
A
2d
A2e
A2f
A2g
A2h
O
btention
dedocuments
Définitiondu
Projet– A
1g
A2a
A2b
A2c
1 2
d’êtreutilisés.
Docum
entsjugés
nonpertinents
Annotations
im
portants
Rédaction
synthèse
3
deconceptsjugés
utiles
A
2d
A2e
A2f
A2g
A2h
A2: D
éfinitiondel’étatdel’art
Choixdu type de
valorisation- A7a
devalorisation- A
72a
Définirexistence
de liste de MSVpour
letypechoisi
Récupérer liste
Mettreliste àjour
Rédigerliste
1 2
3
4
A721a
A721b
A721c
Choixdu type de
valorisation- A7a
devalorisation- A
72a
Définirexistence
de liste de MSVpour
letypechoisi
Récupérer liste
Mettreliste àjour
Rédigerliste
1 2
3
4
A721a
A721b
A721c
A721 : Moyen(s) spécifique(s) de valorisation (MSV)
Acquisition,
préparationou
développem
ent
dum
atériel
nécessaire
D
ocum
entd’étatde
l’art (rapp
ort)A
2e
Définitionde m
éthodologies
Définition
d’instrum
ents
d’obtention
d’échantillons
Obtention
d’échantillon(s)
Traitem
ent
d’échantillon
Do
nnéesbrutssu
r
lesystèm
e en
étud
e- A
0d
A
3a
5
4
3
2
.
.
A
3
b
A
3c
A
3d
A
3
f
A3
e
Choixde
m
éthodologie
àutiliser
1
Acquisition,
préparationou
développem
ent
dum
atériel
nécessaire
D
ocum
entd’étatde
l’art (rapp
ort)A
2e
Définitionde m
éthodologies
Définition
d’instrum
ents
d’obtention
d’échantillons
Obtention
d’échantillon(s)
Traitem
ent
d’échantillon
Do
nnéesbrutssu
r
lesystèm
e en
étud
e- A
0d
A
3a
5
4
3
2
.
.
A
3
b
A
3c
A
3d
A
3
f
A3
e
Choixde
m
éthodologie
àutiliser
1
A3: O
btentiondedonnées
Acquisition,
préparationou
développement
desoutils
C
hoixde
méthodologie
àutiliser
Définition
d’outils
nécessaires
U
tilisation
d’outils
Donnéesbrutssurle
systèm
eenétudeA3g
A4a
1
4
3
2
D
onnéestraitées
–A0e
Définitionde
m
éthodologies
A4
c
A4
d
A4
e
Acquisition,
préparationou
développement
desoutils
C
hoixde
méthodologie
àutiliser
Définition
d’outils
nécessaires
U
tilisation
d’outils
Donnéesbrutssurle
systèm
eenétudeA3g
A4a
1
4
3
2
D
onnéestraitées
–A0e
Définitionde
m
éthodologies
A4
c
A4
d
A4
e
A4:Traitement dedonnées
C
omparaison
avecétat
del’art
Détermination
des différences
A5a
3
2
P
ropositionsà
V
alider–A0h
Définitionde
m
éthodologies
D
éveloppement
despropositions
4
A
5b
A
5c
A
5d
A5e
Analysede
données
1
C
omparaison
avecétat
del’art
Détermination
des différences
A5a
3
2
P
ropositionsà
V
alider–A0h
Définitionde
m
éthodologies
D
éveloppement
despropositions
4
A
5b
A
5c
A
5d
A5e
Analysede
données
1
A
5: A
nalysederésultats
A6a
Interm
édiaires
Réalisation
De
Tests
Interm
édiaires
Validésourefusés
A0h/ A0i
3
A6b
A
6c
A6d
Analyse
d’artéfacts
1
Analysede
Résultatsde
T
ests
4
Réalisation
deréunions
dediscussion
2
A6a
Interm
édiaires
Réalisation
De
Tests
Interm
édiaires
Validésourefusés
A0h/ A0i
3
A6b
A
6c
A6d
Analyse
d’artéfacts
1
Analysede
Résultatsde
T
ests
4
Réalisation
deréunions
dediscussion
2
A6:Suivi etValidation
derecherche
Connaissances
existantes
Consultationdebases
etd’autressources
Demandede
documents
Participationaux
conférences
Docum
ents
àétudier–
A2a
A21a
A
21b
A
21c
A21e
1
2
3
4
A
21d
derecherche
Connaissances
existantes
Consultationdebases
etd’autressources
Demandede
documents
Participationaux
conférences
Docum
ents
àétudier–
A2a
A21a
A
21b
A
21c
A21e
1
2
3
4
A
21d
A21:O
btentiondedocum
ents
Consultation
ListedeSources
d’information
disponibles
A21b
A21c
Consultation
basesdedonnées
Consultation
B
ibliothèque(s)
Consultation
Internet
Consultation
Collègues
1
2
3
4
5
.
.
.
.
.
.
.
.
Listededocum
ents
disponiblesdansch
aque
Source–A21e
A213a
A213b
A213c
A213d
A213e
A213f
A213g
A213h
Consultation
ListedeSources
d’information
disponibles
A21b
A21c
Consultation
basesdedonnées
Consultation
B
ibliothèque(s)
Consultation
Internet
Consultation
Collègues
1
2
3
4
5
.
.
.
.
.
.
.
.
Listededocum
ents
disponiblesdansch
aque
Source–A21e
A213a
A213b
A213c
A213d
A213e
A213f
A213g
A213h
A213:Consultationdesourcesd’inform
ation
Définir mode de
développement
(interne/externe)
Développer
outil
Liste d’outils
– A4b
Définir
disponibilité
interne
Réserver
outil
Définir
disponibilité
externe
Commander
outil
Outils
Disponibles-
A4c
A43a
A43b A43c
A43d
A43e
1 2
3 4
5 6
A43f
A43e
A43g
A43g
A43f
A43f
Définir mode de
développement
(interne/externe)
Développer
outil
Liste d’outils
– A4b
Définir
disponibilité
interne
Réserver
outil
Définir
disponibilité
externe
Commander
outil
Outils
Disponibles-
A4c
A43a
A43b A43c
A43d
A43e
1 2
3 4
5 6
A43f
A43e
A43g
A43g
A43f
A43f
A43 : Acquisition, préparation ou développement des outils
de valorisation
Analyser
options
Choisir moyen(s)
spécifique(s) de
valorisation
1
3
2
Définition des
moyen(s)
spécifique(s) de
valorisation- A7b
A72a
A72b
Choix du type de
valorisation - A7a
de valorisation
Analyser
options
Choisir moyen(s)
spécifique(s) de
valorisation
1
3
2
Définition des
moyen(s)
spécifique(s) de
valorisation- A7b
A72a
A72b
Choix du type de
valorisation - A7a
A72 : Recherche d’information
Préparation
de propositions
(publications,
etc.)
Définition du
type de
valorisation
Recherche
D’information
(revus, conf.)
A7a
1 3
2
- Ac
Intermédiaires/
propositions
Validés - A0i
A7b
Soumission
de propositions
Réception de
Acceptation / Refus
de propositions
4
5
A7c
A7d
A7e
A7e
Propositions
Refusées– A7f
Préparation
de propositions
(publications,
etc.)
Définition du
type de
valorisation
Recherche
D’information
(revus, conf.)
A7a
1 3
2
- Ac
Intermédiaires/
propositions
Validés - A0i
A7b
Soumission
de propositions
Réception de
Acceptation / Refus
de propositions
4
5
A7c
A7d
A7e
A7e
Propositions
Refusées– A7f
A7:Valorisation
Intermédiaires/
propositions
Validés - A0i
liste d’options
de valorisation
Analyser
options
Choisir type
de valorisation
1
3
2
Choix du type de
valorisation - A7a
A71a
A71b
A7e
Intermédiaires/
propositions
Validés - A0i
liste d’options
de valorisation
Analyser
options
Choisir type
de valorisation
1
3
2
Choix du type de
valorisation - A7a
A71a
A71b
A7e
A71 : Définition du type de valorisation
A7213 : Mise à jour de liste de MSV
A2133 : Data base consultation
Phenomenon
Decision of
Realizing a project
Production of
Knowledge
(Through Research
Projects)
Existing
Knowledge
Ac
Ad
Ae
New Knowledge:
Ab
Aa
Phenomenon
Decision of
Realizing a project
Production of
Knowledge
(Through Research
Projects)
Existing
Knowledge
Ac
Ad
Ae
New Knowledge:
Ab
Aa
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
A0h
7
6
.
.
.
. .
.
.
.
.
5
A0h
A0h
A0i
A0f
A0e
A0d
A0b
/ A2f
A0g/A33f
A0a
A0j
A0c
A0g
A0h
Ab
A43f
A7f
Data
treatment
4
A0c /
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
A0h
7
6
.
.
.
. .
.
.
.
.
5
A0h
A0h
A0i
A0f
A0e
A0d
A0b
/ A2f
A0g/A33f
A0a
A0j
A0c
A0g
A0h
Ab
A43f
A7f
Data
treatment
4
A0c /
A0e
A: Research Process
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
A0h
7
6
.
.
.
. .
.
.
.
.
5
A0h
A0h
A0i
A0f
A0e
A0d
A0b
/ A2f
A0g/A33f
A0a
A0j
A0c
A0g
A0h
Ab
A43f
A7f
Data
treatment
4
A0c /
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
A0h
7
6
.
.
.
. .
.
.
.
.
5
A0h
A0h
A0i
A0f
A0e
A0d
A0b
/ A2f
A0g/A33f
A0a
A0j
A0c
A0g
A0h
Ab
A43f
A7f
Data
treatment
4
A0c /
A0e
c Los Artefactos en la Investigación 1/4
1 2 3 4
a

• 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
Planeación, minutas, lista
de instrumentos
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
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
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
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
Ab Meeting reports
A0e Treated data
the project)
A2g Annotations
problem
notebook
A33g Instructions
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
Ab Meeting reports
A0e Treated data
the project)
A2g Annotations
problem
notebook
A33g Instructions
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
notebook
A33g Instructions
A4c Tools
Instructions of use
A213 :
Consultation of
information
sources
A2133 :
Consultation of
data bases
A3 : Data
Gathering
A33 :
Acquisition,
preparation or
developpement
of material
A4 : Data
treatement
Ab Meeting reports
A0e Treated data
the project)
A2g Annotations
problem
notebook
A33g Instructions
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
notebook
A33g Instructions
A4c Tools
Instructions of use
A213 :
Consultation of
information
sources
A2133 :
Consultation of
data bases
A3 : Data
Gathering
A33 :
Acquisition,
preparation or
developpement
of material
A4 : Data
treatement
1 2 3 4
a

• 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 4
a

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 4
a

bibliográfica”
a. Contexto
b. El Problema
g. Conclusiones

– 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 1/2
1 2 3 4
a

Las Prácticas de los Científicos
Contexto
Ciclo KM
Documento Anotaciones Conceptos Proyecto Investigador
Identificación
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 4
a
d. El Análisis de la Actividad Científica 2/2

bibliográfica”
a. Contexto
b. El Problema
g. Conclusiones

Information relative
to Projects
to Documents
to Concepts
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

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

Modelamiento de la propuesta con UML
1 2 3 4
Document
Annotation
Concept
Project
Researcher
a

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 Annotation
Concept
Project Researcher
a

bibliográfica”
a. Contexto
b. El Problema
g. Conclusiones

• Características de diseño:
• Primera pantalla:
f. El Prototipo
• BASIC Lab - Bibliographical Artifacts for ScIentific Knowledge Creation in
Research Laboratories
f. El Prototipo 1/4
1 2 3 4 5
−Aplicación Web : PHP
−Base de Datos: MySQL
−Portal: EasyPHP - Dreamweaver
−Anotaciones: Acrobat 5.0
Document
Annotation
Concept
Project
Researcher
a

Indexing information
PDF File
1 2 3 4 5
Concepts
Projects
Researchers
Annotations about the document
Annotations about specific zones
Functionamiento del prototipo
a
f. El Prototipo 2/4

Información proporcionada por el prototipo
– Los investigadores que trabajan en la org.
– Proyectos desarrollados
– Dominios científicos (a través de los conceptos)
– Documentos y conceptos usados
– Miembros del equipo
– Los documentos que presentan información sobre un
concepto
– los colegas y los proyectos que utilizan un concepto
dado
– Conceptos relacionados
– Los colegas y los proyectos que utilizan un documento
dado
– El archivo anotado
– Listas personales de elementos favoritos (documentos,
conceptos, proyectos)
– Trazabilidad de artefactos identificados y creados
Info. sobre
Proyectos
– Anotaciones que reflejan los pensamientos de los
investigadores sobre temas particulares
Info. Sobre la
Org. de investigación
Info. sobre
Investigadores
Info. sobre
Anotaciones
Info. sobre
Documentos
Info. sobre
Conceptos
1 2 3 4 5
a
f. El Prototipo 3/4

• Las opiniones de los investigadores sobre BASIC Lab:
– Reacciones positivas hacia BASIC Lab (10)  La sorpresa de los
entrevistados varía de acuerdo con la experiencia.
– Fácil de usar (10)
– Interés en usarla de forma continua (8)
– Acuerdo con lo adecuado de las functionalidades propuestas (10)
La Utilización de BASIC Lab
– Mejoramientos sugeridos:
– Búsqueda multi-criterio y búsqueda en “full text” (10)
– Control del nivel de visibilidad de archivos y anotaciones (5)
– Inclusión de listas de discusión (1) y creación de espacios para el desarrollo
de comprensiones compartidas relacionadas con un tema específico (1),
soporte para la clasificación de los documentos de acuerdo con criterios
específicos de los investigadores (1), Ej: Objetivo de utilización. También:
Inserción automática de información de indexación e inserción de enlaces a
fuentes externas de información.
1 2 3 4 5
a
f. El Prototipo 4/4

bibliográfica”
a. Contexto
b. El Problema
g. Conclusiones
g. Conclusiones

g. Conclusiones
• Gestión de Calidad (GC) en la Investigación:
– Marco de la reflexión para la mejora de las actividades de la
organización.
• Gestión de Conocimientos (KM):
– Complemento a los aspectos cubiertos con GC y apoyo a los
investigadores en sus actividades diarias
• La Propuesta:
– Busca manejar y capitalizar parte del conocimiento usado y producido a través de
proyectos de investigación y apoyar a los investigadores de soporte en la gestión
de contenidos bibliográficos.
– Dos maneras para capitalizar conocimientos: Capitalización de artefactos y
trazabilidad de sus autores (expert finders, buscadores de expertos)  Memoria
de los proyectos desarrollados.
– Contextualización de una parte de los análisis del contenido a través de la
definición de una red de artefactos (documentos, conceptos, anotaciones,
proyectos, e información sobre los investigadores).
– La retroalimentación recibida de los usuarios potenciales del prototipo, BASIC Lab,
de la propuesta es alentadora.
g. Conclusiones 1/1
1 2 3 4 5 6
a

Comentarios … Preguntas?
“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”
Astrid JAIME, PhD
Documento disponible en:
http://gilco.inpg.fr/~jaime/These_Astrid_Final_20051010.pdf

3. La Situación en la
Universidad Industrial de
Santander

• Interés en incrementar el relacionamiento
con el sector productivo
• Algunos intentos por formalizar
información tendiente a facilitar este
relacionamiento.
• Creación del cargo de Director de
Transferencia de Conocimiento
Universidad Industrial de Santander

• Estado Actual:
– Falta de soporte tecnológico interno
– Utilización de Scienti
– Falta de conciencia sobre la necesidad de formalizar
informaciones que faciliten el relacionamiento con el
sector productivo: Casi 1000 servicios identificados
– Acciones adelantadas a través de redes
interpersonales
– Inicio de trabajo de recolección de información.

• Hasta el momento:
– Diseño de un formulario para la recolección de la
información
– Delimitación del alcance de la recolección: Grupos
Reconocidos
– Resistencia a proporcionar la información por parte
de algunos grupos.
– Definición de incentivo monetario
– Dificultades por naturaleza de la información
solicitada y falta de conocimiento de los
investigadores (orientación al mercado de la
información)

• Que se espera:
– Construcción de un sistema de información
que facilite el relacionamiento de los Grupos
con entidades al exterior de la Universidad e
incrementar la interdisciplinariedad de los
proyectos emprendidos por los grupos.

Conclusiones
• Diferentes disciplinas abordan la KM 
Ausencia de una sola verdad absoluta
• Pocas experiencias de KM en Investigación 
El principal énfasis ha estado en la industria.
• Gran importancia de los contactos personales
para la KM efectiva  Expert Seeker, Scienti,
Basic Lab…
• Evitar la tentación de querer gestionar todo el
conocimiento  Necesidad de analizar el
conocimiento prioritario para la organización.

Conclusiones
• Existen soluciones en el mercado (software)  Analizar
la forma de adaptarlo y/o complementarlo a la situación
específica de cada organización.
• Dificultades para obtener la información que podría
alimentar un sistema de KM  Necesidad de diseñar
incentivos que promuevan la alimentación y la utilización
de estos sistemas.
• No olvidar mecanismos sencillos de KM  La cafetería
suele ser el primer lugar de transferencia de
conocimientos de las organizaciones.
• Hay que ser paciente … los procesos de KM toman
tiempo en mostrar resultados.

Gestión del Conocimiento

Recommended

Recommended

More Related Content

Viewers also liked

Viewers also liked (20)

Gestión del Conocimiento