Modelo de gestión del conocimiento para universidades nacionales
Fecha
2025Autor
Valencia Gutiérrez, Andrés Avelino
Asesor(es)
Rodríguez Rodríguez, CiroMetadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
Objetivo: Proponer un modelo de gestión del conocimiento orientado a mejorar la calidad educativa en universidades nacionales, identificando cómo los procesos de creación, almacenamiento, distribución y aplicación del conocimiento contribuyen a fortalecer la enseñanza, la investigación y la gestión institucional. Problema: Las universidades nacionales presentan limitaciones en la generación, organización y uso del conocimiento, debido a debilidades tecnológicas, escasa cultura colaborativa y falta de integración entre los actores académicos, afectando así la calidad educativa. Marco teórico: Se fundamenta en los modelos de creación de conocimiento de Nonaka y Takeuchi, el aprendizaje organizacional de Senge, los aportes de Davenport y Prusak, y la integración de la inteligencia artificial como herramienta de clasificación, análisis y difusión del conocimiento. Metodología: Investigación cualitativa, documental, de tipo descriptivo. La población comprende 22 503 docentes y alrededor de 1.5 millones de estudiantes de universidades nacionales. La muestra estuvo conformada por 384 docentes y 1500 estudiantes, seleccionados mediante muestreo probabilístico y criterios de inclusión establecidos. Resultados: Se evidenciaron deficiencias en la gestión del conocimiento relacionadas con la centralización de información, ausencia de políticas institucionales, limitada colaboración académica y falta de integración tecnológica. A partir del análisis, se diseñó un modelo integral basado en procesos secuenciales de creación, almacenamiento, distribución y aplicación del conocimiento. Conclusión: El modelo propuesto contribuye al fortalecimiento de la enseñanza-aprendizaje, la investigación colaborativa y la innovación institucional, promoviendo una cultura de mejora continua. Recomendaciones: Institucionalizar políticas de gestión del conocimiento, fortalecer la infraestructura digital, capacitar al personal e incorporar inteligencia artificial para optimizar los procesos.








