diapositivas puj gestión del conocimiento

1Astrid 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 de Experiencias de Gestión de Gestión de Conocimientos en InvestigaciónConocimientos en Investigación


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

5679

1011121415172123


AgendaAgendab. 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

3738

44


AgendaAgendac. 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 Introductorios1. Aspectos Introductorios1. 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 y Generalidades sobre el conocimiento y la gestión de conocimientola gestión de conocimiento


¿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: Aneastern 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 eastern philosophical perspective, Information and Organization, Vol. 16, pp. 1–26.


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.


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: 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.



• 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.



• 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.


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 EC.– 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 Introductorios1. Aspectos Introductorios1. 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


Iniciativas KM en la NASANational 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: “1. Presentación de la tesis: “De la De la gestión de la calidad a la gestión de gestión de la calidad a la gestión de

conocimientos en proyectos de conocimientos en proyectos de investigación: Una propuesta para la investigación: Una propuesta para la

gestión de contenidos en investigación gestión 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


a. Contexto de la Disertación

Nuevo

ConocimientoOrganización Organización

de de InvestigaciónInvestigación

Conocimientodisponible

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


Calidad en la Investigación

Uso de GC en el Proceso de Investigación. (AFNOR FDX 50 – 550, 2001)

Laboratorios de Investigación trabajando en GC

Nuevo

ConocimientoOrg. de Org. de

InvestigaciónInvestigaciónConocimiento

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 Proceso de InvestigaciónInvestigación

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


ba


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.


ba


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.


ba


Organizaciones de Inv. Organizaciones de Inv.

GC - Aspectos OrganizacionalesGC - 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 de Gestión de Calidad y Gestión de ConocimientosConocimientos

Actividades Científicas (producción de conocimientos)

Actividades Científicas (producción de conocimientos)

Actividades de soporteActividades de soporte

GC adaptada a actividadesde Investigación

GC adaptada a actividadesde 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.


ba


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


ba








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

ba


¿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


• 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


• 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








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 accessingdata bases

Look for work station for accessing

data bases

Open data base accessing page

Fill out the informationto start the research

Start the research

Analyze consultation results

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A0 : Research Project

Définir mode dedéveloppement (interne/externe)

Développermatériel

Liste d’instruments/Matériel –A3b

Définir disponibilité

interne

Réserver matériel

Information sur la disponibilité du matériel


externe

Commandermatériel

Matériel / instrumentsDisponibles -A3c

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Mode d’emploi

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interne

Réserver matériel



externe

Commandermatériel


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Mode d’emploi

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Consultation bases de données

Inscription au liste(s) de diffusion

du domaine(s)

Consultation Internet

Consultation Collègues

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A7213g

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Liste de MSV-A721b

Liste des moyen(s) spécifique(s) de valorisation - A72a

Incorporer information

à liste

Consultation Liste de Sources

d’information disponibles

A7213a

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du domaine(s)



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Liste de MSV-A721b



à liste



A7213a

A7213b

A7213c

A7213d

A33 : Acquisition, préparation ou développement du matériel

Définir objectives, personnel, budget, etc.

Connaissances existantes

Définir disponibilité de ressources

Définir viabilité de réalisation

3

5 4

Ecrire document de définition

du projet

6

Définition du projet

Décision de réaliser un projet

Définir les domaines, méthodes, etc. (qui peuvent aider à étudier

le phénomène)

2A1a A1b

A1c

A1d

A1e

A1f

A1g

A0g

Définir le phénomène

à étudier

1 Définir objectives, personnel, budget, etc.




3

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du projet

6




le phénomène)

2A1a A1b

A1c

A1d

A1e

A1f

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à étudier

1

A1 : Définition du projet

Obtention de documents

Définition duProjet –A1g

Document d’état de l’art

A2a

A2b

A2c

1 2

Définition de méthodologies et concepts susceptibles d’être utilisés.

Documents jugésnon pertinents

AnnotationsDivers : Listes d’auteurs,revus, conférences, etc. importants

Rédactionsynthèse

3

Lecture et extraction de concepts jugés

utiles

A2d

A2e

A2f

A2g

A2h




A2a

A2b

A2c

1 2




Rédactionsynthèse

3


utiles

A2d

A2e

A2f

A2g

A2h

A2 : Définition de l’état de l’art

Choix du type de valorisation - A7a


Définir existencede liste de MSV pour

le type choisi Récupérer liste

Mettre liste à jourRédiger liste

1 2

34

A721a

A721bA721c






1 2

34

A721a

A721bA721c

A721 : Moyen(s) spécifique(s) de valorisation (MSV)

Acquisition, préparation ou développement

du matériel nécessaire

Document d’état de l’art (rapport) A2eDéfinition de méthodologies et concepts susceptibles d’être utilisés. A2f

Définition d’instruments d’obtention

d’échantillons

Obtention d’échantillon(s)

Traitement d’échantillon

Données bruts sur le système en étude - A0d

A3a

5

43

2

..

A3b

A3c

A3d

A3fA3e

Choix de méthodologie

à utiliser

1





d’échantillons




A3a

5

43

2

..

A3b

A3c

A3d

A3fA3e


à utiliser

1

A3 : Obtention de données


des outils


à utiliser

Définition d’outils

nécessaires

Utilisation d’outils

Données bruts sur lesystème en étude A3g

A4a

1

4

32

Données traitées –A0e

Définition de méthodologies et concepts susceptibles d’être utilisés. A2f A4b

A4c

A4dA4e


des outils


à utiliser


nécessaires



A4a

1

4

32



A4c

A4dA4e

A4 : Traitement de données

Comparaison avec état de l’art

Détermination des différences

Données traitées A4e

A5a

32

Propositions à Valider –A0h

Définition de méthodologies et concepts susceptibles d’être utilisés. A2f

Développement des propositions

4

A5b

A5c

A5d

A5e

Analyse de données

1 Comparaison avec état de l’art



A5a

32




4

A5b

A5c

A5d

A5e

Analyse de données

1

A5 : Analyse de résultats

A6a

Artefacts / Résultats Intermédiaires

Réalisation De

Tests

Artefacts/résultatsIntermédiairesValidés ou refusésA0h / A0i

3

A6b

A6c

A6d

Analyse d’artéfacts

1 Analyse deRésultats de

Tests

4

Réalisation de réunions de discussion

2A6a


Réalisation De

Tests


3

A6b

A6c

A6d



Tests

4


2

A6 : Suivi et Validation

Définition d’auteurs, journaux, conférences,

équipes de recherche, etc. pertinents pour la thématique

de recherche


Consultation de basesde données, bibliothèques

et d’autres sources d’information (Internet)

Demande de documents

Participation aux conférences

Documents à étudier –A2a

A21a

A21b

A21c

A21e

1

2

3

4

A21d



de recherche







A21a

A21b

A21c

A21e

1

2

3

4

A21d

A21 : Obtention de documents



A21b

A21c


Consultation Bibliothèque(s)



1

2

3

4

5

..

..

.

.

.

.

Liste de documents qui peuvent être utiles disponibles dans chaqueSource –A21e

A213a

A213b

A213c

A213d

A213e

A213f

A213g

A213h



A21b

A21c





1

2

3

4

5

..

..

.

.

.

.


A213a

A213b

A213c

A213d

A213e

A213f

A213g

A213h

A213 : Consultation de sources d’information


Développeroutil

Liste d’outils– A4b


interne

Réserver outil

Information sur la date de disponibilité des out ils


externe

Commanderoutil

OutilsDisponibles -A4c

A43a

A43b A43c

A43d

A43e

1 2

3 4

5 6

A43f

Instructions d’utilisat ion

A43e

A43g

A43g

A43f

A43f


Développeroutil



interne

Réserver outil



externe

Commanderoutil


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




Analyser options


valorisation

1

3

2


A72a

A72b


A72 : Recherche d’information

Préparationde propositions(publications,

etc.)

Définition dutype de

valorisation

Recherche D’information(revus, conf.)

A7a

1 32

Nouvelles connaissances :Publicat ions, rapports, etc.- Ac

Artefacts/résultatsIntermédiaires/ propositionsValidés - A0i

A7b

Soumission de propositions

Réception de Acceptation / Refus

de propositions

4

5

A7c

A7dA7e

A7e

PropositionsRefusées – A7f


etc.)


valorisation


A7a

1 32



A7b



de propositions

4

5

A7c

A7dA7e

A7e


A7 : Valorisation


Récupérer ou rédiger liste d’options de valorisation

Analyser options

Choisir type de valorisation

1

3

2


A71a

A71b

A7e



Analyser options


1

3

2


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 LaboratoryPoint of view: Knowledge and information used and produced

Phenomenon




Existing Knowledge

Ac

Ad

Ae




Ab

Aa


Follow-up and Validation

ResultsAnalysis –

Propositions

Ad Ae

A2d A2g A2h

Art stateDefinition

Project Definition

Dissemination

.

Data gathering

. .

.

.

23

Existing Knowledge Aa

New knowledge:Publications, reports, etc. - Ac

1

4

.

.

Decision of developing a project

A0h

7

6

.

.

.

. ..

.

.

.

5

A0hA0h

A0i

A0f

A0e

A0d

A0b/ A2f

A0g/A33fA0a

A0j

A0c

A0g

A0h

Ab

A43f

A7f

Data treatment

4A0c /A0e


ResultsAnalysis –

Propositions

Ad Ae

A2d A2g A2h

Art stateDefinition

Project Definition

Dissemination

.

Data gathering

. .

.

.

23



1

4

.

.


A0h

7

6

.

.

.

. ..

.

.

.

5

A0hA0h

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 accessingdata bases


data bases



Start the research


A2133a

A2133b

A2133c

A2133d

A2133e

A2133f

1 2

3

4

5

6

A21b

A21c

A213b Look for instructions for accessingdata bases


data bases



Start the research


A2133a

A2133b

A2133c

A2133d

A2133e

A2133f

1 2

3

4

5

6

A21b

A21c

A213b






interne

Réserver matériel



externe

Commandermatériel


A33a

A33b A33c

A33d

A33e

1 2

3 4

5 6

A33f

Mode d’emploi

A33e

A33g

A33g

A33f

A33f





interne

Réserver matériel



externe

Commandermatériel


A33a

A33b A33c

A33d

A33e

1 2

3 4

5 6

A33f

Mode d’emploi

A33e

A33g

A33g

A33f

A33f



du domaine(s)



1

2

3

4

A7213e

A7213f

A7213g

A7213h

Liste de MSV-A721b



à liste



A7213a

A7213b

A7213c

A7213d



du domaine(s)



1

2

3

4

A7213e

A7213f

A7213g

A7213h

Liste de MSV-A721b



à liste



A7213a

A7213b

A7213c

A7213d

A33 : Acquisition, préparation ou développement du matériel

Définir objectives, personnel, budget, etc.




3

5 4


du projet

6




le phénomène)

2A1a A1b

A1c

A1d

A1e

A1f

A1g

A0g


à étudier

1 Définir objectives, personnel, budget, etc.




3

5 4


du projet

6




le phénomène)

2A1a A1b

A1c

A1d

A1e

A1f

A1g

A0g


à étudier

1

A1 : Définition du projet




A2a

A2b

A2c

1 2




Rédactionsynthèse

3


utiles

A2d

A2e

A2f

A2g

A2h




A2a

A2b

A2c

1 2




Rédactionsynthèse

3


utiles

A2d

A2e

A2f

A2g

A2h

A2 : Définition de l’état de l’art






1 2

34

A721a

A721bA721c






1 2

34

A721a

A721bA721c

A721 : Moyen(s) spécifique(s) de valorisation (MSV)





d’échantillons




A3a

5

43

2

..

A3b

A3c

A3d

A3fA3e


à utiliser

1





d’échantillons




A3a

5

43

2

..

A3b

A3c

A3d

A3fA3e


à utiliser

1

A3 : Obtention de données


des outils


à utiliser


nécessaires



A4a

1

4

32



A4c

A4dA4e


des outils


à utiliser


nécessaires



A4a

1

4

32



A4c

A4dA4e

A4 : Traitement de données

Comparaison avec état de l’art



A5a

32




4

A5b

A5c

A5d

A5e

Analyse de données

1 Comparaison avec état de l’art



A5a

32




4

A5b

A5c

A5d

A5e

Analyse de données

1

A5 : Analyse de résultats

A6a


Réalisation De

Tests


3

A6b

A6c

A6d



Tests

4


2A6a


Réalisation De

Tests


3

A6b

A6c

A6d



Tests

4


2

A6 : Suivi et Validation



de recherche







A21a

A21b

A21c

A21e

1

2

3

4

A21d



de recherche







A21a

A21b

A21c

A21e

1

2

3

4

A21d

A21 : Obtention de documents



A21b

A21c





1

2

3

4

5

..

..

.

.

.

.


A213a

A213b

A213c

A213d

A213e

A213f

A213g

A213h



A21b

A21c





1

2

3

4

5

..

..

.

.

.

.


A213a

A213b

A213c

A213d

A213e

A213f

A213g

A213h

A213 : Consultation de sources d’information


Développeroutil



interne

Réserver outil



externe

Commanderoutil


A43a

A43b A43c

A43d

A43e

1 2

3 4

5 6

A43f


A43e

A43g

A43g

A43f

A43f


Développeroutil



interne

Réserver outil



externe

Commanderoutil


A43a

A43b A43c

A43d

A43e

1 2

3 4

5 6

A43f


A43e

A43g

A43g

A43f

A43f

A43 : Acquisition, préparation ou développement des outils



Analyser options


valorisation

1

3

2


A72a

A72b




Analyser options


valorisation

1

3

2


A72a

A72b


A72 : Recherche d’information


etc.)


valorisation


A7a

1 32



A7b



de propositions

4

5

A7c

A7dA7e

A7e



etc.)


valorisation


A7a

1 32



A7b



de propositions

4

5

A7c

A7dA7e

A7e


A7 : Valorisation



Analyser options


1

3

2


A71a

A71b

A7e



Analyser options


1

3

2


A71a

A71b

A7e

A71 : Définition du type de valorisation

A7213 : Mise à jour de liste de MSV

A2133 : Data base consultation

Phenomenon




Existing Knowledge

Ac

Ad

Ae




Ab

Aa


Phenomenon




Existing Knowledge

Ac

Ad

Ae




Ab

Aa



ResultsAnalysis –

Propositions

Ad Ae

A2d A2g A2h

Art stateDefinition

Project Definition

Dissemination

.

Data gathering

. .

.

.

23



1

4

.

.


A0h

7

6

.

.

.

. ..

.

.

.

5

A0hA0h

A0i

A0f

A0e

A0d

A0b/ A2f

A0g/A33fA0a

A0j

A0c

A0g

A0h

Ab

A43f

A7f

Data treatment

4A0c /A0e


ResultsAnalysis –

Propositions

Ad Ae

A2d A2g A2h

Art stateDefinition

Project Definition

Dissemination

.

Data gathering

. .

.

.

23



1

4

.

.


A0h

7

6

.

.

.

. ..

.

.

.

5

A0hA0h

A0i

A0f

A0e

A0d

A0b/ A2f

A0g/A33fA0a

A0j

A0c

A0g

A0h

Ab

A43f

A7f

Data treatment

4A0c /A0e

A: Research Process



ResultsAnalysis –

Propositions

Ad Ae

A2d A2g A2h

Art stateDefinition

Project Definition

Dissemination

.

Data gathering

. .

.

.

23



1

4

.

.


A0h

7

6

.

.

.

. ..

.

.

.

5

A0hA0h

A0i

A0f

A0e

A0d

A0b/ A2f

A0g/A33fA0a

A0j

A0c

A0g

A0h

Ab

A43f

A7f

Data treatment

4A0c /A0e


ResultsAnalysis –

Propositions

Ad Ae

A2d A2g A2h

Art stateDefinition

Project Definition

Dissemination

.

Data gathering

. .

.

.

23



1

4

.

.


A0h

7

6

.

.

.

. ..

.

.

.

5

A0hA0h

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


• 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, conceptosReferencias, artículos, anotaciones, conceptos

Planeación, minutas, lista de instrumentosPlaneación, 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 reportsAc 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 reportA0b Document of the state of the artA0c Instructions for the treatment of data, manuals for using software

Description of a new methodology used for the treatment of dataA0d Raw data on the system in study - ReportA0e Treated dataA0f Results of the data analysis, proposalsA0g Definition of additional fields, theories and methodologies to studyA0h Intermediate results resulting from the other activitiesA0i Validated resultsA1a Problematics, minutes of meetingsA1b Fields, methods, etc that can be considerées to analyze the phenomenonA1c Definition of objectives, personnel, budget, etc. - minutes of meetingA1d 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 phenomenonA2c Documents, judged as relevant, underlined and annotatedA2d Documents considered to be nonrelevantA2f List of methodologies and concepts likely to be usedA2g 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

problemA21b List conferences where it is possible to participateA21c Report of participation in conferenceA21d Proceedings of the conferencesA21e List of potentially useful references (Contains A213e - A213f - A213g - A213h)A213aA213bA213cA213dA213eA213fA213gA213hA2133aA2133bA2133cA2133dA2133eA2133fA3aA3bA3c

A3d

A3eA3fA33a A33bA33c A33d A33e A33f A33g A4aA4bA4c

A : Processus de Recherche

A0 : Projet deRecherche

A1 : Projectdefinition

A2 : Definition ofthe state of theart

A21 : Gatheringof Documents

A213 :Consultation ofinformation sources

A4aA4bA4c

A4dA4e Definition of new methodology - ReportA43a Confirmation of availability of toolsA43b Confirmation of unavailabilityA43c Confirmation of availabilityA43d Confirmation of unavailabilityA43e Definition of specificationsA43f Information on the date of availability of the toolsA43g Instructions of useA5a Analyzed data - Report - Laboratory notebook updatedA5b Annotations on the comparison with the state of the artA5c Report of differences with the state of the artA5d Drafts of proposalsA5e Drafts of proposals to be compared with hte state of the art (to check the novelty)A6a Intermediate result analyzed considered ready for validationA6b Decision on the tests of validation to be realized - Minutes of meetingA6c Results of tests - reportA6d Report with the analysis of the results of tests - Laboratory notebook updatedA7a Choice of the type of dissemination A7b Definition of the specific means of disseminationA7c Proposal(s) A7d Proposal(s) submitedA7e Communication of refusal of proposal to selected type of dissemination or specific means

of dissemination A7f Refused proposals A71a List of dissemination optionsA71b Analyzed options (probably there will be no document)

A72a List of specific means of valorization

A71bAnalyzed options (probably there will be no document)

A721a Definition of the existence of the list of SDMA721b List of SDMA721c Definition of the inexistence of the list of SDMA7213a List existing mailing listsA7213b List of accessible Data basesA7213c List of sites on InternetA7213d Colleagues' contact informationA7213e Mails with information on SDMA2113f Information on SDM found in data basesA2113g Information on SDM found on Internet sitesA2113h Information on SDM given by Colleagues

A721 : SpecificDissemination Means (SDM)

A7213 :Actualisation ofthe list of SDM

A43 :Acquisition, preparation ordeveloppement of instruments

A7 :Dissemination

A71 : Definitionof the type ofdissemination

A4 : Datatreatement

A6 : Validation

A5 : Analysis ofresults

A72 :Information search





problemA21b List conferences where it is possible to participateA21c Report of participation in conferenceA21d Proceedings of the conferencesA21e List of potentially useful references (Contains A213e - A213f - A213g - A213h)A213a List of accessible librariesA213b List of accessible Data basesA213c List of sites on Internet A213d Agenda - colleagues' contact informationA213e List of documents found in the libraryA213f List of documents found in the data basesA213g List of documents found on InternetA213h List documents recommended by colleaguesA2133a Instructions to access the data basesA2133b Available Station A2133c Database ready for consultationA2133d Form of consultation of database filled out (usually "on-line")A2133e List of found referencesA2133f Insufficient results => Necessity of carrying out additional consultations - AnnotationsA3a Decision on the methodology to be used for obtaining data - Minutes of meetingA3b List of instruments required for obtaining dataA3c Instruments ready to use

Handbooks about the use of instruments (technical Documentation)A3d Description of the methodology used for obtaining samples - Updated laboratory

notebookA3e Nonsuitable methodology - Minutes of meetingA3f Decision on the need of additional instruments - Minutes of meetingA33a Confirmation of availability of materialA33b Confirmation of unavailabilityA33c Confirmation of availabilityA33d Confirmation of unavailabilityA33e Definition of specificationsA33f Information on the availability of material (date)A33g InstructionsA4a Decision on the methodology of data processing to be used - Minutes of meetingA4b List of necessary tools A4c Tools







A2133 :Consultation ofdata bases

A3 : DataGathering

A33 :Acquisition, preparation ordeveloppement of material

A4 : Datatreatement















A3 : DataGathering


A4 : Datatreatement

A213a List of accessible librariesA213b List of accessible Data basesA213c List of sites on Internet A213d Agenda - colleagues' contact informationA213e List of documents found in the libraryA213f List of documents found in the data basesA213g List of documents found on InternetA213h List documents recommended by colleaguesA2133a Instructions to access the data basesA2133b Available Station A2133c Database ready for consultationA2133d Form of consultation of database filled out (usually "on-line")A2133e List of found referencesA2133f Insufficient results => Necessity of carrying out additional consultations - AnnotationsA3a Decision on the methodology to be used for obtaining data - Minutes of meetingA3b List of instruments required for obtaining dataA3c Instruments ready to use



Instructions of useA4d Definition of new tools - Report, documentation for obtaining the tools A4e Definition of new methodology - Report



A3 : DataGathering


A4 : Datatreatement















A3 : DataGathering


A4 : Datatreatement

A213a List of accessible librariesA213b List of accessible Data basesA213c List of sites on Internet A213d Agenda - colleagues' contact informationA213e List of documents found in the libraryA213f List of documents found in the data basesA213g List of documents found on InternetA213h List documents recommended by colleaguesA2133a Instructions to access the data basesA2133b Available Station A2133c Database ready for consultationA2133d Form of consultation of database filled out (usually "on-line")A2133e List of found referencesA2133f Insufficient results => Necessity of carrying out additional consultations - AnnotationsA3a Decision on the methodology to be used for obtaining data - Minutes of meetingA3b List of instruments required for obtaining dataA3c Instruments ready to use



Instructions of useA4d Definition of new tools - Report, documentation for obtaining the tools A4e Definition of new methodology - Report



A3 : DataGathering


A4 : Datatreatement

1 2 3 4a



• 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



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









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 4a


Las Prácticas de los Científicos

ContextoCiclo 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 PersonalesGente experta

Procesamiento

Increamento en el monto y el tiempo invertido en leerDocuments 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

Mejoramieto del diseño experimental

Dimensión Colaborativa

PreservaciónCapitalización 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








a. Contexto

b. El Problema





g. Conclusiones



Information relative to Projects

Information relative to Documents

Information relative to Concepts

Information relative to Annotations

Researcher’s Information

Search –

Participation – Search –

– Reading

– SearchSearch –

Participation – – Production

Writing –

Can be related to

– Contains

Use – writing

– Can be related to

– UseCan 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. aboutDocuments

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



Link_Concept-ZoneDoc

DateL

Link_Concept-Project

DateL

Link_Document-Project

DateLProject

refPTitleShort_titleDate_CreationDate_CompletionDescription_PStatus

0..*

0..1

+Is a SubProject

0..*

0..1

Annotation

refADateCreTypeADescriptionA

0..*

1

0..*

+Annotation_Annot

1

0..1

0..*

0..1

+Annotation_Project

0..*

Researcher

refRLastNameFistNamePhoneEmailloginPassword

0..*

1

0..*

+Establishes1

0..*1 0..*+Establishes1

0..*

1..*

0..*+Is member of

1..*

0..*

1

0..*+Is Responsible for

1

0..*

1

0..*+Establishes

1

0..1

0..*

0..1

+Annotation_Researcher

0..*

0..*

1

+Writes 0..*

1

Concept<

refCName_ConceptDate_CreationType_ConceptDescription_ConceptDomain

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0..*

0..*

+Is a SubConcept

0..*0..*+Creates

1..*

0..*

+Prefers_Concept

0..*0..10..* +Annotation_Concept 0..10..*

0..*

0..*+Is related to

0..*

0..*

0..*

1..*1..*

ZoneDoc

PagetypeZDescriptionZ

0..1

0..*

0..1

+Annotation_ZoneD0..*

0..*

1

+Identifies

0..*

1

0..*0..* 0..*0..*

0..*1

Document

refDTitleTypeDTypeContFormatLanguageDateCreDateEdiAuthorKeyWordsDomainAailability

0..1

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+Part of 0..1

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+Annotation_Doc.

0..1

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0..*0..*

0..*

0..*

0..*

+Prefers

0..*1

0..*

1

+AddedBy0..*

0..*

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

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Document AnnotationConceptProject Researcher

a









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 ProyectosInfo. sobre Proyectos

– Anotaciones que reflejan los pensamientos de los investigadores sobre temas particulares

Info. Sobre la Org. de investigación

Info. Sobre la Org. de investigación

Info. sobre Investigadores

Info. sobre Investigadores

Info. sobre AnotacionesInfo. sobre

Anotaciones

Info. sobre DocumentosInfo. sobre

Documentos

Info. sobre ConceptosInfo. sobre Conceptos

1 2 3 4 5a

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 5a

f. El Prototipo 4/4








a. Contexto

b. El Problema





g. Conclusionesg. 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 6a


Comentarios … Preguntas?

““De la gestión de la calidad a la gestión de conocimientos en proyectos de De la gestión de la calidad a la gestión de conocimientos en proyectos de investigación: Una propuesta para la gestión de contenidos en investigación investigación: Una propuesta para la gestión de contenidos en investigación

bibliográficabibliográfica””

Astrid JAIME, PhD

Documento disponible en:

http://gilco.inpg.fr/~jaime/These_Astrid_Final_20051010.pdf


3. La Situación en la 3. La Situación en la Universidad Industrial de Universidad Industrial de

SantanderSantander

3. La Situación en la 3. La Situación en la Universidad Industrial de Universidad Industrial de

SantanderSantander


• 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 SantanderUniversidad 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.


Comentarios … Preguntas?

Experiencias de Experiencias de Gestión de Conocimientos en InvestigaciónGestión de Conocimientos en Investigación

Astrid JAIME, PhD

E-mail: [email protected]

Teléfono: (7) 6344000 ext. 2213