Espacios. Vol. 36 (Nº 10) Año 2015. Pág. E-2

Una propuesta de arquitectura para los Sistemas Informáticos de Gestión del Conocimiento en Instituciones de Educación Superior

A proposed Knowledge Management Systems architecture in institutions of Higher Education

Vidalina DE FREITAS 1; Guillermo YÁBER Oltra 2

Recibido: 25/02/2015 • Aprobado: 01/03/2015


Contenido

1. Introducción

2. Revisión de la Literatura

3. Metodología de Investigación

4. Desarrollando la Arquitectura de SIGC para las IES

5. Conclusiones

6. Referencias


RESUMEN:
Las Instituciones de Educación Superior (IES), como entes generadora de conocimiento, a través de sus procesos medulares, de dirección y de apoyo, deberían gestionar el conocimiento producido. Los Sistemas informáticos de Gestión del Conocimiento, permiten apoyar los procesos de creación, transferencia y aplicación del conocimiento. El objetivo del presente trabajo es proponer una arquitectura que les permita a las IES contar con una plataforma que garantice capturar el conocimiento adecuado y luego difundirlo y divulgarlo. La arquitectura consiste en seis capas, de interfaz, de autorización y acceso, de aplicación, de procesos de Gestión del Conocimiento, de repositorios e infraestructura.
Palabras Clave: Gestión, Conocimiento, Sistemas, Arquitectura, Instituciones de Educación Superior

ABSTRACT:
Higher Education Institutions (HEIs), as knowledge entities, through their core, management and support processes are required to manage the knowledge produced. Computer Knowledge Management Systems allow support processes of creation, transfer and application of knowledge. The aim of this paper is to propose a knowledge system's architecture that allows HEIs, to have a platform that ensures and enable to spread adequate knowledge previously captured. The architecture consists of six layers, interface, authorization and access, application, KM processes, and infrastructure and repository.
Keywords: Management, Knowledge, Architecture, Higher Education Institutions

1. Introducción

Hoy en día, el conocimiento y la información son considerados recursos de vital importancia para las organizaciones, al igual que los activos tangibles. Tal y como lo señalan Nonaka y Takeuchi (1995), "el conocimiento se ha vuelto el recurso en vez de ser sólo un recurso, es lo que hace que la nueva sociedad sea única en su clase" (p. 5). Más aún, el conocimiento es el recurso estratégico para aquellas organizaciones intensivas de conocimiento como lo son las Instituciones de Educación Superior (IES). Es decir, siendo las IES quienes tienen como misión la producción, gestión, difusión y divulgación del conocimiento científico.

Por ende, las IES requieren preservar su conocimiento y dar continuidad a los procesos críticos, perfilando el conocimiento como aspecto estratégico. Esto permite también darle soporte a las funciones de la organización y satisfacer las necesidades del personal que labora en la institución. De esa manera obtienen beneficios y ventajas competitivas, de allí la importancia de gestionar el conocimiento.

La Gestión del Conocimiento (GC) comprende el conjunto de estrategias, métodos, prácticas y herramientas que permitan identificar, crear, intercambiar y aplicar el conocimiento para lograr los objetivos de las IES (Oprea, 2011, p. 58), y requiere de una iniciativa explícita para capturar, almacenar, compartir y aplicar los recursos de conocimiento existentes para promover el aprendizaje y la innovación (Assefa et. al., 2014). Tal y como lo señalan Gupta et. al., (2008) y Ali y Ahmad (2006), todas estas actividades se conceptualizan como Sistema de Gestión del Conocimiento (SGC).

Un SGC es definido como un "sistema que tiene como misión el diseño y la puesta en práctica de las soluciones para crear y distribuir el conocimiento en la organización, para proceder, posteriormente, a la tarea de medir los intangibles desarrollados y para facilitar los procesos de aprendizaje organizativo, todo ello gracias al diseño e implantación de programas de GC, caracterizados por la presencia de tres elementos: nivel de información, complejidad e integración de los flujos de conocimientos gestionados, de forma que se creen ventajas competitivas sostenibles o competencias esenciales para alcanzar el éxito de la estrategia empresarial aplicada en la institución universitaria" (Larrea, 2012, p.43).

Los Sistemas Informáticos de Gestión del Conocimiento (SIGC) son sistemas informáticos que se apoyan en las Tecnologías de Información y Comunicación (TIC) con la finalidad de mejorar el acceso y la explotación de los recursos de conocimiento de la organización. Un SIGC soporta los procesos y actividades englobadas en el ciclo de vida del conocimiento; estos procesos dependen básicamente de la asistencia de TI (Tseng, 2008). Por lo que los SIGC son factores clave para una iniciativa de GC (Huang y Lin, 2008), que apoyan el enfoque de la codificación, el enfoque de personalización o un híbrido (combinación de los dos). Ha habido un mayor desarrollo de estos sistemas, con menos énfasis en la codificación a una mayor inclusión de tecnologías enfocada a la personalización del conocimiento (Matayong y Mahmood, 2013). El enfoque de la codificación está dirigido a cómo se puede almacenar y transferir el conocimiento explícito. Mientras que el enfoque de personalización tiene que ver con el conocimiento tácito y en cómo mejorar las relaciones humanas para que se pueda dar la transferencia de conocimiento tácito.

En este sentido, las organizaciones que incorporan explícitamente SGC, en su estructura, poseen la capacidad para gestionar y utilizar el conocimiento como un recurso vital para lograr sus objetivos.

Para responder a un entorno complejo, en esta era denominada "Sociedad del Conocimiento", las organizaciones deben hacer uso de las TIC, ya que facilitan el almacenamiento, acceso y difusión, tanto de datos como de información.

Por ende, para implantar, de forma exitosa, un SIGC se requiere de una infraestructura adecuada, de herramientas de software y de una arquitectura tecnológica que apoye los procesos básicos de las IES.

En el presente trabajo, se propone una arquitectura que les permita a las IES llevar a cabo la implantación de sus SGC.

2. Revisión de la Literatura

En la presente sección se realiza una revisión de los conceptos básicos vinculados con la GC, estableciendo los fundamentos necesarios para proponer la arquitectura para el SIGC.

2.1. Datos, Información, Conocimiento y Sabiduría

La Figura 1 presenta los cuatro espacios contextuales en los que se sostiene el proceso del conocimiento.  

Figura 1: Proceso de Transformación de los Datos en Conocimiento, Aplicando el Procedimiento 5W+H

Fuente: Tomado y Adaptado de Bellinger (2004)

Los datos, son hechos estructurados o no, que no poseen relaciones. Gackowski (2012, p. 114), define datos como un subconjunto de la información, siendo una construcción ideada por el ser humano. Todos los datos se pueden convertir en información, más no toda información es dato.

La información es un conjunto de datos procesados o datos que se le ha dado sentido por medio de una relación. Wiig (1993) define información como la descripción completa, o parcial, del estado o condición de una situación particular. Representa el cuál, el quién, el cuándo y el dónde. 

Larrea (2012, p. 44), define conocimiento como el conjunto de representaciones entretejidas basadas en información, con análisis, interpretación y argumentación, de un determinado contexto con significación y consciencia de sus interrelaciones. Representa el cómo. El conocimiento puede ser tácito o explícito (Nonaka y Takeuchi, 1995). El conocimiento tácito reside en las personas, no ha sido documentado ni codificado, está conformado por la experiencia, valores, ideas, emociones e información de cada individuo. El conocimiento explícito es aquel que puede ser codificado y representado articuladamente (Shah et. al., 2007), en otras palabras, se encuentra en una fuente estática y está codificado, como por ejemplo, el conocimiento almacenado en repositorios de la organización, en donde sus miembros pueden acceder a ella.

La sabiduría es entendida como una abstracción significativa, basada en procedimiento y en experiencia. La sabiduría permite la acción racional y la utilización de la experiencia. La sabiduría requiere un mayor nivel de comprensión de los datos, la información y el conocimiento (Faucher et. al., 2008, p. 12). Representa el por qué.

2.2. Gestión del Conocimiento

La GC "consiste en poner a disposición de los miembros de una institución, de un modo ordenado, práctico y eficaz, además de los conocimientos explicitados, la totalidad del  conocimiento particular, esto es, tácito, de cada uno de los miembros de dicha institución que puedan ser utilizados con inteligencia, para mejorar su funcionamiento, maximizar su desarrollo y crecimiento" (Del Moral et. al., 2007, p. 13).

La GC debe tomar en cuenta el ciclo de vida del conocimiento o espiral de conocimiento (no hay una fase inicial y una final), en virtud que es un proceso de interacción entre conocimiento tácito y explícito, que tiene naturaleza dinámica y continua (Nonaka y Takeuchi, 1995), ver Tabla 1.

2.3. Sistemas de Gestión del Conocimiento

Un Sistema de Gestión del Conocimiento (SGC) es definido como el conjunto de elementos que interactúan entre sí con la finalidad de GC existente en una organización para ponerlo a disposición de todos los que laboran en ella, con la finalidad de crear ventajas competitivas sostenibles en el tiempo.

Tabla 1. Conversión del Conocimiento

Tipo de Conocimiento

Tácito

Explícito

Tácito a

Socialización

Externalización

 

Es el proceso de compartir experiencias y crear conocimiento tácito, tales como modelos mentales y habilidades técnicas

Es el proceso de articular el proceso tácito en conceptos explícito. Es un proceso de creación de conocimiento por excelencia en que el conocimiento tácito se vuelve explícito, tomando la forma de metáforas, analogías, conceptos, hipótesis o modelos

Explícito a

Interiorización

Combinación

 

Es el proceso de convertir el conocimiento explícito en conocimiento tácito, que analiza las experiencias adquiridas en la puesta en práctica de los nuevos conocimientos y que se incorpora en las bases de conocimiento tácito de los miembros de la organización en la forma de modelos mentales compartidos o prácticas de trabajo

Es un proceso de sistematización de conceptos dentro de un sistema de conocimiento. Este modo de conversión del conocimiento implica la combinación de diferentes cuerpos de conocimiento explícito. La reconfiguración de la información existente a través de la clasificación, adición, combinación y categorización del conocimiento explícito puede dar lugar a nuevos conocimientos

Fuente: Tomado de Nonaka y Takeuchi (1995)

Un SGC es un "sistema que tiene como misión el diseño y la puesta en práctica de las soluciones para crear y distribuir el conocimiento en la organización, para proceder, posteriormente, a la tarea de medir los intangibles desarrollados y para facilitar los procesos de aprendizaje organizativo, todo ello gracias al diseño e implantación de programas de GC, caracterizados por la presencia de tres elementos: nivel de información, complejidad e integración de los flujos de conocimientos gestionados, de forma que se creen ventajas competitivas sostenibles o competencias esenciales para alcanzar el éxito de la estrategia empresarial aplicada en la institución universitaria" (Larrea, 2012, p.43).

Los SGC están conformados por la estrategia de la organización, la estrategia de GC, la estrategia de gestión de la información, los procesos y actividades de GC, los objetivos del SGC, los Factores Críticos de Éxito y las TIC.

Los SGC tienen la función, no solo de gestionar el conocimiento/información, sino que también deben facilitar que las personas se mantengan en contacto, es decir, estén conectadas entre sí, de esa manera podrán compartir y pensar juntas, facilitando, la interacción entre los miembros de las comunidades (Maier y Hädrich, 2006).

 

Para Alavi y Leidner (2001), los Sistemas Informáticos de Gestión del Conocimiento (SIGC) son un conjunto de sistemas basados en TIC que son desarrollados para apoyar o mejorar los procesos de creación, transferencia y aplicación del conocimiento.    

Los SIGC se diferencian de otros sistemas de información, por su contenido y por las actividades que realizan los usuarios en el sistema y, consideran a las personas, las tecnologías (hardware y software) y el medio ambiente que rodea a la organización. La GC facilitará al trabajador a construir sus competencias, habilidades y, por ende, producir capital intelectual.

Es importante resaltar que una organización puede desarrollar por separado cada uno de los elementos del sistema, pero hay que subrayar que se tiene mejor aprovechamiento cuando éstos se asumen como parte de un todo lleno de interrelaciones. La interacción con los diferentes elementos integrados en el SIGC produce conocimiento en las personas y, por ende, en la organización. Un componente importante del SIGC es el conformado por el conjunto de ámbitos donde las personas aprenden, de allí que los ámbitos no formales o informales de aprendizaje, tienen cada vez mayor peso dentro del conjunto de aprendizajes de las personas.

Las TIC soportan las diferentes funciones de GC y permiten construir la arquitectura del SIGC.

Según Ruggles (1997), las herramientas de GC son tecnologías, en el sentido amplio, que permiten y mejoran la generación, codificación y transferencia de conocimiento, en donde no se debe confundir con herramientas de gestión de datos e información, aunque éstas puedan también manejar datos e información.

Existe una gran diversidad de herramientas que se encargan de manejar y gestionar el conocimiento, sin embargo, es importante que éstas tengan una adecuada integración en el proceso general de la GC.

No todas las herramientas, existentes en el mercado, se consideran herramientas de GC, de allí la importancia de hacer una revisión de ellas y ubicarlas dentro de una determinada categoría.  

Tomás et. al. (2004), propusieron una clasificación de las herramientas basadas en dos ciclos generales de la GC: Ciclo de creación de conocimiento y Ciclo de conversión del conocimiento tácito-explícito (Nonaka y Takeuchi, 1995), ver Tabla 2 y Tabla 3 respectivamente.

Una arquitectura es un modelo de sistema dentro de un contexto específico, que representa los componentes necesarios para desarrollar el sistema desde una perspectiva o punto de vista particular. La arquitectura de un sistema incluye la organización o estructura de los componentes medulares identificados, sus características o propiedades, así como las relaciones y las interfaces entre los componentes y entidades externas (Gerber, 2006, p. 157).

Tabla 2. Clasificación de las Herramientas de GC según el Ciclo de Creación de Conocimiento

Obtención del Conocimiento

 

Uso/Desarrollo del Conocimiento

  • Motores de Búsqueda de Información
  • Agentes Inteligentes
  • Mapas de Conocimiento
  • Distribución Personalizada de la Información

  • Herramientas de Simulación
  • Sistemas Basados en Inteligencia Artificial

 

Creación/Descubrimiento del Conocimiento

Difusión/Compartición del Conocimiento

  • Herramientas de Mapas Conceptuales
  • Herramientas de Soporte a la Generación de Ideas
  • Minería de Datos
  • Herramientas de Presentación Visual de Datos
  • Minería de Texto
  • Plataformas Aprendizaje Electrónico
  • Herramientas Colaborativas

 

Fuente: Tomado de Tomás et. al. (2004)

----

Tabla 3. Clasificación de las Herramientas de GC según el Ciclo de Conversión del Conocimiento

Tipo de Conocimiento

Tácito

Explícito

Tácito a

Socialización

Externalización

 

  • Herramientas Colaborativas
  • Mapas del Conocimiento
  • Herramientas Colaborativas
  • Sistemas basados en Inteligencia Artificial
  • Herramientas de Simulación

Explícito a

Interiorización

Combinación

 

  • Motores de Búsqueda
  • Agentes Inteligentes
  • Distribución Personalizada de Información
  • Plataformas de Aprendizaje Electrónico
  • Herramientas Colaborativas
  • Minería de Datos
  • Minería de Texto
  • Herramientas de Presentación Visual de Datos
  • Herramientas de Mapas Conceptuales
  • Herramientas de Soporte a la Generación de Ideas y Creatividad

Fuente: Tomado de Tomás et. al. (2004)

De acuerdo a Medina et. al. (2008), las arquitecturas de los SIGC, pueden ser vistas desde dos enfoques: arquitecturas clásicas y arquitecturas propietarias. Las arquitecturas clásicas son consideradas genéricas pudiéndose aplicar a todo tipo de SIGC, éstas también son denominadas arquitectura por capas. Las arquitecturas propietarias se estructuran con un fuerte componente de agentes y están fuertemente sesgadas a productos de software propietarios con su consecuente integración y dependencia. Por lo que, para efecto de este trabajo no se considerarán las arquitecturas propietarias.

Una capa es un elemento de gran escala, que puede estar compuesto por uno más paquetes o subsistemas, que cumplen una determinada función.

De acuerdo a los enfoques de GC, los diferentes autores han sugeridos diversas arquitecturas para los SIGC.

Las arquitecturas clásicas, más representativas son, Tiwana (2002, p. 127), ver Figura 2,  Ovum (1998), ver Figura 3 y, la arquitectura de Integración Tecnológica (Kerschberg, 2001), ver Figura 4.

Lawton (2001), propuso una arquitectura para un SGIC, de siete capas, ver Figura 5.

Como puede observarse, no existe una única solución de arquitectura para los SIGC, cada una dependerá de los requerimientos, necesidades y disposición de recursos de cada organización.

Figura 2. Arquitectura de Tiwana

Fuente: Tomado de Tiwana (2002, p. 127)

----

Figura 3. Arquitectura de Ovum

Fuente: Tomado de Woods y Sheina (1998, p.8)

----

Figura 4. Arquitectura de Integración Tecnológica - Kerschberg

Fuente: Tomado de Kerschberg  (2001, p. 5)

3. Metodología de Investigación

Tal y como lo señalan Kim et. al. (2003), existen diferentes procedimientos para desarrollar SGC, pero no existe un método explícito publicado para desarrollar una arquitectura de SIGC. Para ello se hizo una revisión de la literatura al respecto, en virtud que no se pudo conocer la arquitectura implementada en las IES que han desarrollado e implementado SIGC. 

Figura 5. Arquitectura de SIGC de Siete Capas

Fuente: Tomado de Lawton (2001)

El método aplicado para el desarrollo de este trabajo es el utilizado por  Assefa et. al. (2014), adaptándolo al contexto universitario, el cual consistió en seis fases: comprender el contexto universitario, identificar los procesos y actividades a ser apoyados por el SGC, definir y desarrollar los objetivos del SGC, identificar las herramientas de GC y, clasificar las herramientas de SGC según sus actividades de GC para, posteriormente, construir la arquitectura del SIGC.

En la primera y segunda fase se recogió información relevante acerca del entorno universitario, a través de entrevistas con la finalidad de entender el contexto e identificar los procesos y actividades que se llevan a cabo. En la tercera fase se definen los objetivos y metas del SGC, de acuerdo a las sugerencias planteadas por los entrevistados, en la cuarta se hizo una revisión de las herramientas existentes en el mercado, y posteriormente, se propone una arquitectura de SIGC.

De un total de 14 expertos, tanto en GC como en TIC, quienes participaron en el proceso de GC en dos universidades públicas venezolanas, 13 accedieron a la entrevista estructurada.

4. Desarrollando la Arquitectura de SIGC para las IES

4.1. Comprendiendo el Contexto Universitario

La principal misión de las Instituciones de Educación Superior (IES), es la creación y difusión del conocimiento. Esto se evidencia en la transferencia del conocimiento de docentes a estudiantes, de investigadores a la comunidad académica, de la comunidad académica a la sociedad, del personal administrativo al personal administrativo, entre otros.

Como puede observarse, en cada uno de sus funciones básicas existe una transferencia de información/conocimiento. Por ello, la importancia de gestionar todo ese conocimiento existente en el ámbito universitario.

Por otra parte, aunque se pudiese dar la discusión de quiénes generan conocimiento en el ámbito universitario, para efectos de este trabajo, se considera que toda persona, dentro de la comunidad universitaria, posee capacidades para ello. Por ende, el SGC universitario debe valorar los activos del conocimiento generados por: estudiantes, docentes, investigadores, personal de apoyo, entre otros, en fin, de todos quienes hacen vida en la comunidad universitaria.

4.2. Procesos y Actividades del Sistema Universitario

El objetivo de las IES es contribuir a la producción y transmisión del conocimiento y, a la transferencia del conocimiento mediante su difusión a la sociedad, proporcionando soluciones a los problemas, ver Figura 6.

Figura 6. Vinculaciones de la Comunidad Universitaria con el Entorno

Fuente: Elaboración propia

Las IES crean conocimiento en sus diferentes funciones básicas. Este conocimiento puede ser clasificado en explícito, en forma de documentos, procedimientos, productos; y en tácito, conformados por experiencias, juicios, valores, opiniones, percepciones, que residen en los individuos.

El gran desafío es poner, a disposición de la institución, tanto el conocimiento explícito como el tácito, como recurso central integrado, permitiendo garantizar la continuidad de sus procesos y acelerar el aprendizaje individual y organizacional. Esto no es una tarea fácil, pero se debe buscar que las instituciones integren su conocimiento, con la finalidad de mejorar su intercambio y poder tomar decisiones eficaces.

En este sentido, los SGC de las IES buscan respaldar las funciones básicas, llevadas a cabo en las instituciones, las cuales son: procesos medulares, procesos de apoyo y procesos de dirección, ver Figura 7.

Figura 7. Estructura de Sistema de Gestión del Conocimiento universitario Genérico

Fuente: Tomado y adaptado de Oprea (2011)

El proceso medular (PM) está conformado por tres módulos: el módulo Académico (MA), el módulo de Investigación (MI) y el módulo de Extensión (ME), el proceso de apoyo (PA) lo conforman la infraestructura, los servicios y el recurso humano y, el proceso de dirección (PD), por la planificación, la gestión de recursos, la evaluación de desempeño y la rendición de cuentas. Todos procesos deben estar soportados por las Tecnología de la Información y Comunicación, en virtud que facilita dichos procesos, entre las cuales se pueden mencionar: módulos de apoyo: infraestructura tecnológica de información (Ejemplo: Intranet) y portal universitario, que facilita la interfaz con los usuarios estudiantes (títulos de pregrado y grados de postgrado (especializaciones, maestría, doctorado, post-doctorado)) (Oprea, 2011), personal académico, profesores/investigadores, personal de apoyo, comunidad, sociedad, otras universidades, empresas, otras instituciones, entre otros. 

El módulo Académico (MA), gestiona todo el conocimiento relacionado con las actividades docentes, es decir, gestiona los programas de estudios que ofrecen las IES (técnicos superiores, ingeniería, licenciatura, especializaciones, maestría, doctorado, post-doctorado, entre otros), en sus diferentes dominios de estudios; las actividades docentes, tutorías, pasantías, entre otros. Las actividades docentes, conformadas por enseñanza presencial o virtual, el material de apoyo, las tareas, trabajos, proyectos, las tutorías, trabajos de pasantías, tesis, entre otros, es información/conocimiento generado y debe estar disponible para que otros se puedan nutrir con ello. Todos estos datos/información pueden estar almacenados en una Base de Datos denominada Académico, que a su vez estarán distribuidas en bases de datos específicas para cada actividad.

El módulo de investigación (MI) gestiona las actividades de investigación de los profesores investigadores. Las IES, a través de la función de investigación, genera y produce conocimiento científico, el cual debe poderse codificar y mantener para ser compartido. Estas actividades de investigación podrían estar almacenadas en la base de datos de investigación (BDI). Con base a esta BDI, las IES envían informes a los ministerios u organismos que financian las investigaciones.

El módulo de extensión (ME) gestiona las actividades que se realizan cara a la sociedad, es decir, actividades formativas, educativas y de acción com­unitaria, como a los referidos a la generación e instrumentación de conocimiento para la resolución de los problemas concretos del país. Estas actividades podrían estructurarse en una base de datos denominada BDE.

El proceso de dirección apoyada las actividades relacionadas a la planificación, gestión de recursos, evaluación de desempeño de la organización (alta, media y baja) y rendición de cuentas.

El proceso de Apoyo, tal y como su nombre lo indica, gestiona lo relacionado a la infraestructura y servicios (recursos humanos, transporte, asistencia al estudiante, entre otros). Estas actividades se podrían depositar estructuradamente en la base de datos BDA.

Sin bien es cierto que el conocimiento se genera en diferentes niveles y de distintas formas, éste es requerido en cada nivel de forma particular. Por ejemplo, los procesos académicos y de apoyo relacionados con la enseñanza, evaluación, admisión, orientación, formación, investigación, proyectos, pasantías, entre otros, resultado de muchas experiencias y estudios, cada uno de ellos se manejan en niveles distintos y requieren información al respecto de manera particular. De allí que la GC, tiene la tarea de integrar el conocimiento producido en todos y cada uno de los niveles para ser usado y poder lograr las metas y objetivos de la institución, con la finalidad de mejorar la calidad de sus procesos y operaciones, desarrollar la capacidad y eficacia de la misma, y de esa manera aumentar su productividad.

Por último, el proceso de dirección, que se encarga de gestionar todo lo relacionado con la planificación, la gestión de recursos, la evaluación de desempeño y la rendición de cuentas, debe poderse almacenar cada una de éstas, de acuerdo a una estructura en una base de datos de planificación (BDP).

Como cada nivel crea conocimiento, así como requiere de ello, es importante identificar el conocimiento con el que contribuye al sistema, pero a la vez el conocimiento que requiere para llevar a cabo sus funciones, buscando encontrar formas de aplicar este conocimiento de manera efectiva en los puntos de uso. Es decir, el SGC para que se acredite como robusto, debe adherirse y satisfacer las necesidades de información/conocimiento de todos los niveles de la institución.

Una vez explicitado cuáles son las funciones básicas de las IES y sus diferentes actividades, es propicio mencionar que el SIGC debe considerar el enfoque de codificación y el enfoque de personalización. El enfoque de codificación considerará el conocimiento explícito que puede ser codificado. En la Figura 8 se presentan algunos elementos que pueden ser codificados, producto de una GC dirigidos a los procesos de la institución. Con respecto al enfoque de personalización se deberá utilizar herramientas de GC que faciliten el compartir el conocimiento tácito; y por otra parte, se deben codificar los actores del conocimiento con todo lo relacionado con su formación, competencias, disciplinas, entre otros.

4.3. Objetivos del SGC en IES

El principal objetivo de un SIGC en instituciones que producen, difunden y divulgan conocimiento, es el de identificar, organizar, almacenar y compartir información/activos de conocimiento, con la finalidad de ponerlo a disposición de los que hacen vida en dicha institución, permitiendo el aprendizaje continuo, a través de las experiencias pasadas o lecciones aprendidas, que han sido previamente capturadas y almacenadas, mejorar la toma de decisiones y resolución de procesos estratégicos, e identificar sus competencias para ponerlas a disposición de los actores de la sociedad (Instituciones públicas y privadas, ONGs, padres y representantes de estudiantes, proveedores, gobierno, entre otros) con la finalidad de resolver los problemas existentes.

4.4. Herramientas de Gestión del Conocimiento

Existe en el mercado una amplia gama de herramientas que facilitan la GC. La tarea que les compete a los expertos en TIC junto con los de GC, es configurar esas herramientas en un único sistema que apoye las funciones del SIGC y facilite la integración de la información/conocimiento generada en los diferentes niveles. En el presente trabajo se sugieren algunas que se consideran importantes en el ámbito universitario.

En la Tabla 4 se presenta un resumen de las herramientas de GC propuesta, de acuerdo al Ciclo de Conversión del Conocimiento de Nonaka y Takeuchi (1999).

Figura 8. Clasificación del Conocimiento y Actores en Ámbito universitario

Fuente: Elaboración propia

4.5. Modelo Propuesto de Arquitectura de Sistema de Gestión del Conocimiento para las IES

Las arquitecturas de tres niveles han tenido mucha influencia en los sistemas de información, éstas están enfocadas hacia los procesos de GC, y cada proceso es apoyado por diferentes tipos de tecnologías y todas estas tecnologías integran el sistema. Estos tres niveles son: capa de recursos, capa de procesos de GC y la capa de interfaz de usuario.

Sin embargo, se pretende dar una proyección más completa, en virtud que se requiere integrar las aplicaciones ya existentes en la organización, con otros tipos de aplicaciones más complejas o sistemas de gestión del conocimiento y agregar interfaces que sean cónsonas con la evolución de las nuevas TIC.

Tabla 4. Herramientas de GC según el Ciclo de Conversión del Conocimiento

Función

Conocimiento

Herramientas

Descripción

Motores de Búsqueda

Obtención,

Interiorización

Ej. Google, AltaVista, Yahoo, entre otros

Sistemas informáticos que indexan archivos almacenados en servidores web, o en servidores institucionales

Agentes Inteligentes

Obtención,

Interiorización

Ej. Asistente de Office, sistema Eyes de la librería Amazon.com

Programas que realizan tareas específicas, repetitivas y predecibles para un usuario particular, ej. Eliminación periódica del correo basura de la carpeta anti-spam

Mapas de Conocimiento

Obtención,

Socialización

 

Se basan en el seguimiento del camino por donde pasa un determinado contenido; puede ser un seguimiento estadístico o planificado. Dependiendo del tipo de elementos que se asignen al dominio o tema del conocimiento

Distribución Personalizada de la Información

Obtención,

Interiorización

 

Software que permite la escogencia de los elementos requeridos de información y su posterior distribución

Herramientas de obtención/captura

Obtención

Gestión de Documentos, Videos, fotos y dibujos

Facilita el registro, clasificación, edición, almacenamiento y publicación de contenidos de documentos e informes,  videos, fotos y dibujo

Herramientas de Simulación

Uso/Desarrollo,

Externalización

 

Permiten simular como coordinar una determinada tarea de trabajo. De este modo se puede mejorar la eficiencia y evitar posibles errores antes de que se produzcan

Sistemas basados en Inteligencia Artificial

Uso/Desarrollo,

Externalización

Sistemas Expertos, Redes neuronales

Aplicaciones informáticas a las que se dota de propiedades asociadas a la inteligencia humana

Herramientas de Mapas Conceptuales

Creación/Descubrimiento,

Combinación

C-Maps, Inspiration, Microsoft, otros

Herramienta que posibilita organizar y representar, de manera gráfica y mediante un esquema, el conocimiento

Herramientas de Soporte a la Generación de Ideas

Creación/Descubrimiento,

Combinación

 

Software que apoya a la creatividad y la valorización de ideas para su transformación en innovación

Minería de Datos

Creación/Descubrimiento,

Combinación

 

Es una colección de datos, relacionados con un determinado ámbito  (organización), que ayudan a la toma de decisiones, p.e: la selección, la limpieza, la transformación y el análisis de datos relacionales, como perfiles de competencias o intereses, en analogía a los almacenes de datos y sistemas de gestión de relaciones con clientes

Herramientas de Presentación Visual de Datos

Creación/Descubrimiento,

Combinación

 

Software que, a través de índices e hiper-enlaces, buscan documentos relacionados para su presentación 

Minería de Datos

Creación/Descubrimiento,

Combinación

 

p.e: el análisis de los documentos presentados o de las contribuciones en grupos de noticias

Plataformas Aprendizaje Electrónico

Difusión/Compartición,

Interiorización

Video streaming (Video en demanda), Forus online, Mallas curriculares, cursos en línea

Son sistemas que se utilizan en la formación a distancia como herramienta formativa

Herramientas Colaborativas

Difusión/Compartición,

Socialización,

Externalización,

Combinación

Comunidades Virtuales, E-Meeting y Message: Reuniones Electrónica,  Mensajería al instante, e-mail,  Conferencias, trabajos en grupos, trabajo colaborativo (Groupware): foros de discusión, noticias, calendario, otros)

Conecta a las personas a través de: videoconferencia, e-mails, e-chat y grupos de discusión, que también proporciona la capacidad de grabar y guardar contenidos en los SIGC

Yellow Pages y Contact Details: Páginas amarilla y detalles de contacto

Suministra información de contacto de expertos y empleados con detalles de su profesión y experiencias

Knowledge Referring: Conocimiento Relacionados

Proporciona la capacidad para que los grupos de GC puedan conectar y referenciar paquetes de conocimiento con temas afines

Chats

Tecnología que permite que dos o más usuarios mantengan conversaciones en tiempo real, facilitando distribuir y compartir el conocimiento

Wikis

Software que permite crear y editar libremente contenidos de páginas Web, utilizando cualquier navegador Web

Herramientas de Propósito General

Obtención,

Socialización

Suscripción

Suscripción de nuevos usuarios, determinando su nivel de autoridad

 

 

Manual de usuarios y ayuda de escritorio

Proporciona una guía y capacitación para usar el SIGC

Herramientas Tecnológicas

Compartición

Portales

Es la entrada a un conjunto de servicios e información, a los que se accede de forma sencilla, unificada y segura. es una página Web que contiene un conjunto de agentes inteligentes

Fuente: Tomado y Adaptado de Tomás et. al. (2004)

Por ende, luego de estudiar y analizar las particularidades de cada proceso que conforman el contexto universitario, se propone una arquitectura basada en seis (6) capas y orientada a componentes, facilitando la integración de los diferentes elementos del modelo de GC, ver Figura 9.

La capa de Interfaz es el punto de inicio y finalización de la interacción de usuarios y de  trabajadores del conocimiento con el sistema, permitiéndole poder acceder a los servicios y herramientas, para beneficiarse de los contenidos de los repositorios del conocimiento.

La capa de Suscripción, Autenticación y Acceso, es la primera capa que accede la capa de interfaz, que dependiendo del nivel que tenga de autorización el usuario, accederá al resto de las capas, manteniendo el nivel de seguridad y privacidad definido por el SIGC.

La capa de Aplicación, haciendo uso de herramientas, podrá tomar datos e información/conocimiento de los repositorios y traducirlo en beneficio de las operaciones de la institución, suministrando por ejemplo, calendarios, páginas amarillas de expertos y/o trabajadores y, con herramientas de análisis, facilitar los procesos medulares (Académico, investigación y extensión), de dirección y de apoyo de las IES. Es la capa que permite la integración de la GC en los procesos de la organización.  

Figura 9. Propuesta  Arquitectura de SIGC para las IES

Fuente: Elaboración propia

La capa de procesos de GC, está conformada por herramientas de servicios, que se clasifican en cinco tipos según su funcionalidad, las herramientas de captura de conocimiento que permiten capturar, almacenar, clasificar, editar y aprobar el conocimiento, las herramientas de recuperación permiten acceder a repositorios de conocimiento para buscar, recuperar y analizar el conocimiento, las herramientas colaborativas que facilitan el buscar y contactar con otros usuarios y expertos con la finalidad de beneficiarse de sus experiencias, las herramientas de aprendizaje, que les permiten a los usuarios la formación a distancia (en cualquier momento y en cualquier lugar), las herramientas basadas en la informática y en línea, que facilitan la colaboración entre los estudiantes y profesores, ofreciendo flexibilidad de espacio y tiempo; y los motores de búsqueda, que permiten, a través de lenguaje natural humano, localizar dentro de un conjunto, aquellos documentos que cumplen con requisitos específicos, estos motores son capaces de indexar millones de páginas y localizar "algo" en ellas en muy breve tiempo, y presentarlo en un formato que facilita su uso inmediato. Las herramientas de taxonomía, conformada por el mapa de conocimiento, permiten organizar el conocimiento, de acuerdo a la taxonomía de la organización, sirviendo como mapa de conocimiento soportados por las herramientas de clasificación e indexación; y la Gestión de contenido y documentos, compuesto por el repositorio de conocimiento integrado, el cual, a través de sus tres funciones de: Data Mining (Minería de datos), Text Mining (Minería de Texto) y Web Mining (Minería Web), permiten gestionar los diferentes contenidos y documentos, poder acceder a los mismos de forma remota y compartirlos, facilitando la organización de acuerdo a una taxonomía o estructura determinada del conocimiento. El Data Mining a través de métodos inteligentes buscan extraer patrones previamente desconocidos, válidos, nuevos, potencialmente útiles que están contenidos u "ocultos" en los datos, de las bases de datos. El Text Mining, busca la identificación de un conocimiento obtenido en documentos y textos de la organización. El Web Mining busca descubrir información o conocimiento potencialmente útil y previamente desconocido a partir de datos de la Web (Etzioni, 1996). Es decir, en este repositorio se almacena los datos, el conocimiento no aprobado, el conocimiento aprobado, las copias de seguridad, entre otros.

La capa de repositorio contiene todos los datos, bases de datos, documentos, archivos, entre otros, de la institución, heredado de otros sistemas y, que pueden ser utilizados por el SIGC.

La capa de infraestructura provee los componentes (hardware y software) compatibles para garantizar que los componentes del SIGC puedan trabajar con efectividad y eficiencia en todo momento.    

5. Conclusiones

El objetivo principal de un SGC es capturar el conocimiento que se genera en las IES para ponerlo a disposición de todos los que hacen vida en la institución, con la finalidad de potenciar sus ventajas competitivas y poder dar soluciones concretas, basadas en sus competencias, a la sociedad a la cual se debe.

Los SIGC requieren de infraestructura, tanto de software como de hardware, para su implementación, apoyándose principalmente en portales de conocimiento, en donde están soportados por una arquitectura abierta a los cambios continuos tecnológicos, y que, estén respaldados en procesos de inteligencia educativos, apoyo en la enseñanza/aprendizaje, investigación, flujos de trabajos, almacenes de datos y minería de datos, entre otros.

El presente trabajo propuso una arquitectura tecnológica por capa, que le sirva de modelo a las IES que no han implementado SIGC, o mejorar los ya existentes.

La arquitectura propuesta se orienta a los procesos de gestión del conocimiento, tales como: identificación, captura, estructuración, almacenamiento, recuperación, revisión, uso y transferencia del conocimiento, centrados en los procesos claves de las IES, con la finalidad de mejorar la integración con otras disciplinas de gestión. Esta arquitectura es flexible, en virtud que permite la integración de las TIC existentes en las IES con la combinación de nuevas TIC necesarias en los procesos de GC.

Es menester indicar que la implantación de cualquier tecnología, y en particular para la gestión del conocimiento, no se aprovecharía si antes no se cuenta con una cultura adecuada para obtener mayor provecho, tanto con respecto al conocimiento mismo como a la propia tecnología.

Por otra parte, es importante que las IES reconozcan que lo más importante en la GC es ese efecto multiplicador, de compartir conocimiento y experiencias, y eso se logra fomentando las comunidades de prácticas, que permitan la interacción entre los diferentes actores que hacen vida en la institución, y redes de colaboración, a través las diferentes herramientas de colaboración, como por ejemplo, los foros de discusión.

Referencias

ALAVI, M.; Leidner, D.E. (2001); "Knowledge Management and Knowledge Management Systems: Conceptual Foundations and Research Issues", MIS Quarterly, 21(1), 107-136.

ALI, H.M.; Ahmad, N.H. (2006); "Knowledge Management in Malaysian Banks: A New Paradigm", Journal of Knowledge Management Practice, 7(3), 117-128.

ASSEFA, T., Garfield, M.; Meshesha, M. (2014); Proposing a Knowledge Management System (KMS) Architecture to Promote Knowledge Sharing Among Employees. Twenty Second European Conference on Information Systems, Tel Aviv.

BELEVIČIŪTĖ, I. (2008); A System Architecture Centred on Knowledge Management Processes. Tesis Doctoral No publicada. Vilnius Gediminas Technical University. Lithuania.

BELLINGER, G. (2004); "Knowledge Management-Emerging Perspective", Journal of Knowledge Management, 4(26).

CARO, M.F.; Jiménez Builes, J.A.; Toscano Miranda, R.E. (2011); "Una Arquitectura Integrada para el Modelado de Sistemas Informáticos de Gestión del Conocimiento en Investigación Formativa", Revista Avances en Sistemas e Informática, 8(3), 157-163.

DEL MORAL, A.; Pazos, J.; Rodríguez, E.; Rodríguez-Patón, A.; Suárez, S. (2007); Gestión del Conocimiento. Madrid, International Thomson Editores.

ETZIONI, 0. (1996); "The World Wide Web: Quagmire or Gold Mine", Communications of the ACM, 39(11), 65-68.

FAUCHER, J.B.; Everette, A.M.; Lawson, R. (2008); "Reconstituting Knowledge Management", Journal of Knowledge Management, 12(3), 3-16.

GACKOWSKI, Z.J. (2012); "The Helix of Human Cognition: Knowledge Management According to DIKW, E2E, and the Proposed View", Informing Science: the International Journal of an Emerging Transdiscipline, 15, 93-119.

GERBER, A.J. (2006); "Towards a Comprehensive Functional Layered Architecture for the Semantic Web", Computer Science, Johannesburg, University of South Africa.

GUPTA, J.N.D., Sharma, S.K. y Hsu, J. (2008). An Overview of Knowledge Management. In Knowledge Management: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications (Jennex, M. Ed.), p. 1, New York: IGI Global.

HUANG, C.; Lin, T. (2008); "Understanding Knowledge Management System Usage Antecedents: An Integration of Social Cognitive Theory and Task Technology Fit", Journal Information and Management, 45(6), 410-417.

KERSCHBERG, L. (2001); "Knowledge Management in Heterogeneous Data Warehouse Environments". Disponible: http://eceb.vse.gmu.edu/pubs/KerschbergDaWak2001.pdf

KIM, S.; Suh, E.; Hwang, H. (2003); "Building the Knowledge Map: An Industrial Case Study", Journal of Knowledge Management, 7(2), 34-45.

LARREA, M.A. (2012); "Gestión del Conocimiento y la Institución Universitaria. Una Visión Aupoiética", ARJÉ: Revista de Postgrado, 6(10), 41-67.

LAWTON, G. (2001); "Knowledge Management: Ready for Prime Time?", Computer, 1,11-13.

MAIER, R.; Hädrich, T. (2006); "Centralized Versus Peer-To-Peer Knowledge Management Systems", Knowledge and Process Management, 13, 47-61.

MATAYONG, S.; Mahmood, A.K. (2013); "The Review of Approaches to Knowledge Management System Studies", Journal of Knowledge Management, 17(3), 472-490.

MEDINA, V.H.; Pérez, P.F.; Rolón, J. (2008); Arquitectura de un Sistema de Gestión del Conocimiento basado en Agentes Inteligentes, Sixth LACCEI International Latin American and Caribbean Conference for Engineering and Technology, Tegucigalpa, Honduras.

NONAKA, I.; Takeuchi, H. (1995); The Knowledge – Creating Company. New York, Oxford University.

OPREA, M. (2011); "A University Knowledge Management Tool for Academic Research Activity Evaluation", Informatica Economică, 15(3), 58-71.

RUGGLES, R.L. (1997); Knowledge Management Tools, Butterworth-Heinemann.

SHAH, H.; Eardley, A.; Wood-Harper, T. (2007); "Altar in Action: Knowledge Management", European Journal of Information Systems, 16(6), 771-779.

TIWANA, A. (2002); The Knowledge Management Toolkit, Practical Techniques for Building a Knowledge Management System. New York, Prentice Hall.

TOMÁS, J.V.; Poler Escoto, R.; Capó Vicedo, J.; Expósito Langa, M. (2004); Las Herramientas de Gestión del Conocimiento. Una Visión Integrada. VIII Congreso de Ingeniería de Organización, Leganés.

TSENG, S. (2008); "The Effects of Information Technology on Knowledge Management Systems", Expert Systems with Applications, 35, 150–160.

WIIG, K.M. (1993); Knowledge Management Methods: Practical Approaches to Managing Knowledge. Arlington: Schreiner Press.  

WOODS, E.; Sheina, M. (1998); Knowledge Management: Applications, Markets and Technologies. Ovum Reports. 


1.Universidad Simón Bolívar Departamento de Ciencias Económicas y Administrativas Email del Autor: vfreitas@usb.ve
2 Universidad Simón Bolívar Departamento de Ciencia y Tecnología del Comportamiento Email del Autor: gyaber@usb.ve


Vol. 36 (Nº 10) Año 2015
[Índice]
[En caso de encontrar algún error en este website favor enviar email a webmaster]