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Gestión del conocimiento en la administración académica de la Facultad de Ciencias Matemáticas de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, período 2016-2018
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2020) Berger Vidal, Esther; Castro Díaz, Esteban
Determina cómo la gestión del conocimiento influye en la administración académica de la Facultad de Ciencias Matemáticas de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, considerando que es relevante realizar una gestión del conocimiento que garantice que este enriquezca a la organización y sea el componente intangible que le agregue valor significativo. Las universidades son instituciones innatas para desarrollar gestión del conocimiento debido a que gran parte de su actividad comprende la creación y manejo del conocimiento y siendo gestoras de este requieren garantizar su manejo eficiente y que sus miembros aprendan los conocimientos con eficiencia y oportunidad para compartirlos y utilizarlos en las funciones de la organización. La investigación aborda la gestión del conocimiento y los factores que participan: el capital intelectual, los procesos de la gestión del conocimiento, el rendimiento del personal y la cultura organizacional en gestión del conocimiento. En términos generales, los resultados de la investigación muestran que las prácticas de gestión del conocimiento en la Facultad de Ciencias Matemáticas influyen moderadamente en la administración académica de la institución.
Modelos de investigación de operaciones y métricas para la medición y mejora de la confiabilidad de software
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2016) Berger Vidal, Esther; Manyari Monteza, María Emiliana
Realiza una revisión de modelos y métricas de confiabilidad de software seleccionando entre ellos, un conjunto de modelos de investigación de operaciones así como matemáticos y estadísticos aplicables en diferentes etapas del ciclo de vida de un software para garantizar la calidad a través de su confiabilidad de funcionamiento. Se presenta el conjunto de modelos cualitativos y cuantitativos y métricas seleccionados, se precisa en qué etapa del ciclo de vida se aplican, la finalidad para la cual se utilizan y se detalla cada una de sus componentes. Asimismo, se presenta modelos de grafos y modelos estocásticos que permiten medir características de la confiabilidad del software y contribuyen al desarrollo de acciones para evitar fallas que signifiquen la pérdida de disponibilidad o no funcionamiento de un software.