Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas

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Examinando Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas por Materia "Área crítica"

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    Gestión del conocimiento para mejorar la gestión administrativa de la Facultad de Ingeniería Electronica - Sistemas de la Universidad Nacional Huancavelica
    (Universidad Nacional de Huancavelica, 2017) Ascona Rivas, Yoridia Georgina; Cabezas Chamorro, Madamé; Fernando Viterbo, Sinche Crispin
    El Trabajo de investigación “Gestión del conocimiento para mejorar la Gestión Administrativa de la Facultad de Ingeniería Electrónica y Sistemas de la UNH”. Nace con la necesidad de mejorar la gestión administrativa de la Facultad. Para ello se planteó el objetivo general: “Determinar de qué manera la gestión del conocimiento influye en la gestión administrativa de la Facultad de Ingeniería Electrónica - Sistemas en la Universidad Nacional de Huancavelica”. La investigación pertenece a un estudio del tipo aplicativo, también se considera como un estudio de campo, porque la información se recolectó en el ambiente propio de la Facultad, el nivel de investigación fue explicativo. El diseño de investigación propuesto fue GE: O1 X…O2, con Pre Test (O1) y Post Test (O2) con la operación de la variable “X”. Se llegaron a las siguientes conclusiones: (1). La gestión del conocimiento influye en la gestión administrativa al interior de la Facultad de Ingeniería Electrónica y Sistemas a través de sus dimensiones de adquisición, distribución, interpretación y memoria del conocimiento, lo que se sustenta en el hecho de que la procedencia del conocimiento en su valor medio más alto es de 5.83 puntos, en su transmisión de conocimiento es de 5.04 puntos, en su interpretación de conocimiento refleja un valor de 5.53 puntos y en la retención memoria del conocimiento refleja un valor medio de 5.52 puntos en una escala del 1 a 7. (2) Si se formula adecuadamente el estudio y conceptualización de la Facultad en el marco de la gestión del conocimiento, se influencia en la formación del estudiante de la Facultad. Este hecho se sostiene porque en la post prueba las respuestas afirman que el 61% respecto del 45% de la pre prueba evidencian que SI efectivamente la gestión del conocimiento influye en la formación del estudiante. (3) Definiendo correctamente los indicadores, metas por cada área crítica de éxito en base a la gestión del conocimiento se influencia en el perfeccionamiento del profesor de la Facultad. Se sustenta en el hecho de que en la post prueba las respuestas afirman en un 56% respecto del 46% de la pre prueba evidenciando que SI efectivamente la gestión del conocimiento influye en el perfeccionamiento del profesor en la FIES. De igual manera al evaluar los indicadores de perfeccionamiento del profesor se tiene; Respecto de la gestión del conocimiento en el desarrollo de políticas de capacitación se obtuvo un porcentaje medio de 56.37% respecto de 45.72% en la pre prueba. También la gestión del conocimiento en la adquisición de competencias didácticas y tecnológicas del docente se obtuvo un porcentaje medio de 56.17% respecto del 45.83% en la pre prueba, lo expuesto evidencia que si la gestión del conocimiento mejora la el perfeccionamiento del profesor. (4) Identificando correctamente el conocimiento y los actores en cada una de las tareas del área crítica de éxito de investigación en base a la gestión del conocimiento se influencia en la investigación en la Facultad. Se sustenta en el hecho de que en la post prueba las respuestas afirman que el 53% respecto del 40% de la pre prueba evidencian que SI efectivamente la gestión del conocimiento influye en la investigación. De igual manera al evaluar los indicadores de Investigación se tiene: un porcentaje a favor de 55.09% respecto de 45.99% en la pre prueba. De otro lado la gestión del conocimiento en el desarrollo de competencias de intercambio de experiencias en trabajos de investigación se obtuvo un porcentaje medio de 50.46% respecto del 37.04% en la pre prueba. Lo expuesto evidencia que si la gestión del conocimiento influye en la Investigación. (5) En la medida que se identifique correctamente el conocimiento y los actores de cada una de las tareas del área crítica de éxito de investigación en el marco de la gestión del conocimiento se mejora la administración de la Extensión y proyección social en la Facultad de Ingeniería Electrónica y sistemas. Se sustenta en el hecho de que en la post prueba las respuestas afirman que el 51% respecto del 39% de la pre prueba evidencian que SI efectivamente la gestión del conocimiento mejora la extensión y proyección social en la FIES. De igual manera al evaluar los indicadores de extensión y proyección social se tiene: Respecto de la gestión del conocimiento en el desarrollo de mecanismos de ejecución de trabajos de proyección social se obtuvo un porcentaje medio de 53.01% respecto del 39.58% en la pre prueba. También la gestión del conocimiento en el desarrollo de competencias de ejecución de trabajos de proyección social se obtuvo un porcentaje medio de 51.70% respecto del 39.35% en la pre prueba, de igual manera al evaluar la Gestión del conocimiento en el desarrollo de competencias de monitoreo y difusión de trabajos de proyección social se obtuvo un porcentaje medio de 49.31% respecto del 37.50% en la pre prueba. Lo expuesto evidencia que si la gestión del conocimiento mejora la extensión y proyección social.
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    Modelo prospectivo para el manejo de los residuos sólidos del Distrito de Pampas de la Provincia de Tayacaja
    (Universidad Nacional de Huancavelica, 2017) Condor Paucar, Fredy Alfredo; Lima Ataucusi, Edgar Luis; Sinche Crispin, Fernando Viterbo,
    En el estudio propuesto se desarrolla un modelo utilizando la dinámica de sistemas (Javier Aracil y Francisco Gordillo, 1997), que permite simular el manejo de los residuos sólidos domiciliarios y no domiciliarios en la zona urbana de la ciudad de Pampas (Región Huancavelica en Perú). Se realiza el análisis con las características actuales de la gestión desarrollada y proponiendo un modelo con las alternativas de reciclaje y construcción de una planta de tratamiento previo a la disposición en el relleno sanitario. El modelo fue construido utilizando el software Vensim, para ello se ha recurrido a datos de investigaciones previas histórico-estadísticos, así como encuestas realizadas a los pobladores para la ponderación de las tasas de generación de residuos como también pruebas para la caracterización de los residuos sólidos. Los modelos integran los diversos Componentes participantes, tales como: población, recolección de residuos, botadero controlado, residuos sólidos producidos, población, segregación, financiamiento, sensibilización y el tiempo. Se concluye que la sensibilización informativa y funcional que permita la segregación de los residuos en el origen, tiene una incidencia significativa en la cantidad de residuos en el botadero controlado y en los costos asociados a la producción, recolección y disposición de los residuos sólidos domiciliarios en la zona urbana de Pampas.