La gestión del conocimiento en las actitudes y percepciones del aprendizaje en el posgrado de una universidad pública, según la espiral del conocimiento

Autores/as

  • Daniel Víctor Surco Salinas Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú

DOI:

https://doi.org/10.15381/idata.v26i2.24329

Palabras clave:

gestión del conocimiento, aprendizaje, combinación, interiorización, línea base

Resumen

El objetivo de este trabajo de investigación fue demostrar la influencia de la gestión del conocimiento en las actitudes y percepciones acerca del aprendizaje de los estudiantes del programa de doctorado de Ingeniería Industrial de la unidad de posgrado de una universidad pública, según el modelo de la espiral del conocimiento. Se trata de una investigación aplicada con enfoque cuantitativo, nivel explicativo y diseño cuasiexperimental con posprueba únicamente. Su población estuvo constituida por los doctorandos y una muestra censal de 22 estudiantes del programa en mención. Del total de las hipótesis específicas planteadas, dos de ellas fueron negativas; no obstante, se comprobó que utilizando una línea base menor a la propuesta inicialmente, las actitudes y percepciones acerca de la combinación e interiorización del conocimiento de los estudiantes superaron las expectativas, lo cual no implica que se haya logrado superar la línea base inicial propuesta. Por tanto, es necesario mejorar la gestión del conocimiento.

Biografía del autor/a

  • Daniel Víctor Surco Salinas, Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú

    Magíster en Gestión de la Educación. Ingeniero industrial. Actualmente, es docente de la Facultad de Ingeniería Industrial de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos y docente de la Facultad de Ingeniería Industrial y Mecánica de la Universidad Tecnológica del Perú (Lima, Perú).

Publicado

2023-12-20

Número

Sección

Producción y Gestión

Cómo citar

La gestión del conocimiento en las actitudes y percepciones del aprendizaje en el posgrado de una universidad pública, según la espiral del conocimiento. (2023). Industrial Data, 26(2), 167-196. https://doi.org/10.15381/idata.v26i2.24329