o caso do Departamento de Informática da UBI.

Transcrição

UNIVERSIDADE DA BEIRA INTERIOR
Departamento de Gestão e Economia
Gestão do Conhecimento nas Organizações:
O Caso do Departamento de Informática da UBI
Joel José Puga Coelho Rodrigues
Dissertação submetida à Universidade da Beira Interior
como requisito parcial para a obtenção do grau de
Mestre em Gestão
Covilhã
2001
ii
Dissertação realizada sob a orientação da
Professora Doutora Maria Joaquina Barrulas,
Investigadora do Instituto Nacional de Engenharia e Tecnologia Industrial e
Professora Convidada da Universidade da Beira Interior.
iii
Para a Celina e a Catarina.
iv
Agradecimentos
Ao concluir esta dissertação não posso deixar de expressar uma palavra de
agradecimento a todos aqueles que, ou com o seu incentivo amigo, ou com úteis
sugestões e observações contribuíram para a sua realização.
Em primeiro lugar, quero agradecer à minha orientadora, Professora Doutora Maria
Joaquina Barrulas, pela sua grande disponibilidade, orientações e críticas
construtivas e pelo empenho e estímulo demonstrados durante a elaboração desta
investigação. Admiro o profissionalismo com que acompanhou as várias etapas da
sua execução.
Aos meus colegas, docentes do Departamento de Informática da Universidade da
Beira Interior, pela sua colaboração no preenchimento dos questionários e pelo
interesse demonstrado no estudo. Em particular, quero agradecer ao Professor
Doutor Mário Marques Freire, pelo seu apoio e parecer relativos às tecnologias de
apoio à gestão do conhecimento e ao Sistema de Gestão do Conhecimento proposto.
Não poderia também deixar de expressar a minha gratidão à instituição Universidade
da Beira Interior por me ter facultado a frequência deste Curso de Mestrado do
Departamento de Gestão e Economia, bem como aos mestrandos, pelo espírito de
entreajuda, pelo excelente ambiente criado nas aulas, para o qual contribuiu também
o perfil humano e científico dos professores nas diversas disciplinas.
Ao meu amigo, Dr. Pedro das Neves, da Global Change – Consultores Internacionais
Associados, pelo seu apoio e colaboração na obtenção de documentação.
Aos meus amigos, pelo seu apoio e amizade, em particular à Dr.ª Pilar Villoria e ao
Dr. Jesús González pela sua colaboração na realização da encadernação do
documento, ao Dr. Rui Faria pela tradução do resumo em língua alemã, e ao Dr.
Paulo Pinheiro e ao Dr. Ricardo Rodrigues pelas sugestões oportunas.
Aos amigos da CVX-P, pelo seu estímulo e amizade, em especial, à Dr.ª Isabel Fael
pelas suas sugestões e observações relativas à redacção do texto.
Uma última palavra para os que me são mais próximos. Quero agradecer à minha
família, de um modo especial à minha esposa, pelo seu apoio, carinho e compreensão
pelas muitas horas que esta investigação também lhe retirou, sem os quais este
trabalho não teria sido possível.
v
Resumo
Nesta dissertação estuda-se o tema gestão do conhecimento nas organizações e
abordam-se as tecnologias de suporte, apresentando-se sistemas que ilustram a sua
aplicação.
A presente investigação estuda o processo de geração, transmissão e partilha de
conhecimento no contexto do Departamento de Informática da Universidade da Beira
Interior. Em paralelo, propõe-se um Modelo de Gestão do Conhecimento que facilite a
interacção entre as pessoas, armazene e favoreça a partilha de informação e
conhecimento no Departamento.
No modelo proposto, consideram-se dois níveis: o nível organizacional e o nível
aplicacional/tecnológico. Ao nível organizacional são abordados os aspectos que devem
ser considerados para implementar um processo de gestão do conhecimento no
Departamento. Ao nível aplicacional é desenvolvido um Sistema de Gestão do
Conhecimento integrado na intranet do Departamento, suportado em tecnologias que
facilitam o armazenamento e a partilha de informação e conhecimento e que inclui,
nomeadamente, documentação científica e administrativa, fora de discussão e
“melhores práticas”. O sistema serve de suporte ao modelo em termos organizacionais.
Como abordagem metodológica adequada para o desenvolvimento deste
trabalho, foi escolhido um estudo de caso explicativo e interpretativo, recorrendo-se à
triangulação de métodos, através da administração de um questionário, da observação
participante e da análise documental, para caracterizar os docentes e o próprio
Departamento.
vi
Abstract
In this dissertation, the theme knowledge management in organizations is
studied and supporting technologies are discussed along with the presentation of
systems that illustrate their application.
The research carried out studies the process of generation, transmittal and
sharing of knowledge in the context of the Department of Computer Science of the
University of Beira Interior. In parallel, a model of knowledge management is proposed,
that will facilitate interaction between people, store and promote information and
knowledge sharing in the department.
In the proposed model, two levels are considered: the organizational level and
the application/technological level. At the organizational level, are studied the aspects
that should be considered to implement a knowledge management processes in the
Department. At the application level, a Knowledge Management System is developed
that is integrated in the department’s intranet and supported by technologies that
facilitate the storage and sharing of information and knowledge that include scientific
and administrative documentation, discussion fora and “best practice”. The system
serves as a support for the model in terms of organization.
As an adequate methodological approach for the development of this work, a
study of an explicative and interpretative case was chosen, resorting to the triangulation
of methods, through the use of a questionnaire, participating observation and
documental analysis, in order to characterize the teaching staff and the department itself.
vii
Resumen
En este estudio se desarrolla el tema «Gestión del Conocimiento en las
Organizaciones» y se abordan las tecnologias de soporte, presentandose sistemas que
ilustran su aplicación.
La presente investigación estudia el proceso de generación, transmisión y puesta
en común del conocimiento en el Departamento de Informática de la Universidad de la
Beira Interior. Al mismo tiempo, se propone un modelo de gestión del conocimiento
que facilite la interacción entre las personas, almacene y favorezca la participación de la
información y del conocimiento en el Departamento.
En el modelo propuesto, se consideran dos niveles: el nivel organizativo y el
nivel tecnológico-aplicado. En el nivel organizativo se abordan los aspectos que deben
ser considerados para implementar un proceso de gestión en el Departamento. En el
nivel tecnológico-aplicado se desarrolla un sistema de gestión del conocimiento
integrado en la intranet del Departamento, basado en tecnologias que facilitan el
almacenamiento y la puesta en común de la informacion y del conocimiento, que
incluye documentación cientifica y administrativa, forum de discusión y “sesiones
prácticas mejoradas”. El sistema sirve de soporte al modelo desde el punto de vista
organizativo.
Como abordage metodológico apropiado para el desarrollo de este trabajo, se
escoge el estudio de un caso explicativo e interpretativo, utilizando la triangulación de
métodos, a través de la elaboración de un cuestionario, de la observación participativa y
del análisis documental, para caracterizar los docentes y el propio Departamento.
viii
Résumé
Dans cette dissertation on étudie le thème la gestion de la connaissance dans les
organisations et on y aborde les technologies de support, en présentant des systèmes qui
illustrent leur application.
La présente investigation étudie le procédé de génération, transmission et
partage de la connaissance dans le contexte du Département d’Informatique de
l’Université de la Beira Interior. Parallèlement, on propose un Modèle de Gestion de la
Connaissance qui facilite l’interaction entre les personnes, stocke et favorise le partage
de l’information et de la connaissance dans le Département.
Dans le modèle proposé, on considère deux niveaux: le niveau organisationel et
le niveau applicationnel/technologique. Au niveau organisationnel on aborde les aspects
qui doivent être considérés pour implémenter un procédé de gestion de la connaissence
dans le Département. Au niveau applicationnel, on développe un Système de Gestion de
la Connaissance intégré dans l’intranet du Département, supporté par des technologies
qui facilitent le stockage et le partage d’information et de connaissance et qui inclut,
notamment, de la documentation scientifique et administrative, des fora de discussion et
de “meilleures pratiques”. Le système sert de support au modèle en termes
organisationnels.
Comme approche methodologique adéquate au développement de ce travail, on
a choisi une étude de cas explicative et interprétative, en recourant à la triangulation des
méthodes, à travers l’administration d’un questionnaire, de l’observation participante et
de l’analyse documentale, pour caractériser les professeurs aussi bien que le
Département.
ix
Zusammenfassung
In dieser Doktorarbeit ergründe ich das Thema Wissensmanagment in
Organisationen und die unterstützenden Techniken (Technologien), aufzeigend an
Systemen, an denen man die Verwendung betrachten kann.
Die derzeitige Untersuchung behandelt die Entwicklung des Entstehens, der
Vermittlung und der Verteilung von Wissen im Rahmen des Fachbereichs der
Informatik der Universität Beira Interior. Gleichzeitig wird ein Modell des
Wissenmanagments vorgeschlagen, welches die interpersonelle Interaktion erleichtert,
in dem Wissen und Information bereitgestellt und die Verteilung dieser vereinfacht
wird.
Im vorgeschlagen Modell werden zwei Phasen betrachtet: Die Phase der
Organisation und die Phase der Anwendung. In der Phase der Organisation werden die
Aspekte angesprochen, die für die Implementation eines solchen Wissenmanagments im
Fachbereich, relevant sind. In der Phase der Anwendung wird ein System des
Wissensmanagment entwickelt, welches im Intranet des Fachbereichs integriert wird,
und durch Technologien unterstützt wird, die die Bereitstellung, Verteilung und
Aufnahme vereinfachen. Zusätzlich enthält dieses System wissenschaftliche und
administrative
Dokumentationen,
Diskussionsforen
und
Methoden,
die
zur
Beschleunigung von Arbeitsprozessen beisteuern. Das System funktioniert nach den
Prinzipien dieses Modells auf der Ebene der Organisation.
Um eine angepasste methodische Betrachtungsweise über die Entwicklung
dieser Arbeit zu erhalten, wurde ein verdeutlichendes und interpretierbares Fallbeispiel
gewählt, welches auf die folgenden drei miteinander verbundenen Methoden
zurückgreift, Verteilung von Fragebögen, Betrachtung mit gleichzeitiger Teilnahme und
die Dokumenten-Analyse, welche eine Charakterisierung der Dozenten und damit des
eigentlichen Fachbereich möglich macht.
x
Índice de Quadros
Quadro I – Evolução das Funções de Gestão de Recursos..............................................11
Quadro II – Tipos de Conhecimento ...............................................................................15
Quadro III – Dois Tipos de Conhecimento .....................................................................16
Quadro IV – Exemplos de Repositórios de Conhecimento.............................................46
Quadro V – Situações Relevantes para Diferentes Estratégias de Investigação .............71
Quadro VI – Distribuição dos Docentes por Categoria...................................................85
Quadro VII – N.º de Docentes por Grau Académico ......................................................86
Quadro VIII – Disciplinas Leccionadas pelos Docentes .................................................87
Quadro IX – Síntese de Conhecimento ...........................................................................95
xi
Índice de Figuras
Figura 1 – Palavra Chave “Knowledge Management” na Base de Dados
ABI/INFORM, 1988-1998 ..............................................................................2
Figura 2 – Hierarquia do Conhecimento ...........................................................................7
Figura 3 – Estágios de Desenvolvimento do Conceito de Gestão da Informação.............9
Figura 4 – Quatro Modos de Conversão do Conhecimento ............................................17
Figura 5 – Espiral de Conhecimento ...............................................................................19
Figura 6 – Categorias do Capital Intelectual ...................................................................25
Figura 7 – Modelo de Capital Intelectual ........................................................................26
Figura 8 – Níveis de Participação nas Comunidades de Prática .....................................30
Figura 9 – Ciclo dos Processos do Conhecimento ..........................................................36
Figura 10 – Tecnologia na Cadeia de Valor do Conhecimento.......................................38
Figura 11 –Tecnologias de Apoio à Gestão do Conhecimento .......................................40
Figura 12 – “Capital Intelectual” do DI ..........................................................................94
Figura 13 – Proposta de Modelo de Gestão do Conhecimento .......................................96
Figura 14 – Arquitectura dum Modelo de Gestão do Conhecimento............................102
Figura 15 – Arquitectura do Sistema de Gestão do Conhecimento para o DI/UBI.......103
Figura 16 – Diagrama de Blocos do SGC .....................................................................108
Figura 17 – Estrutura do Sistema ..................................................................................111
Figura 18 – Sistema de Segurança da Intranet ..............................................................121
xii
Índice Geral
RESUMO......................................................................................................................... v
ÍNDICE DE QUADROS ................................................................................................ x
ÍNDICE DE FIGURAS ................................................................................................. xi
ÍNDICE GERAL .......................................................................................................... xii
SIGLAS UTILIZADAS............................................................................................... xiv
1.
2.
3.
INTRODUÇÃO ...................................................................................................... 1
1.1
OBJECTIVO DA INVESTIGAÇÃO .......................................................................... 4
1.2
ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO .......................................................................... 4
REVISÃO DA LITERATURA ............................................................................. 6
2.1
INTRODUÇÃO ..................................................................................................... 6
2.2
GESTÃO DA INFORMAÇÃO ................................................................................. 8
2.3
GESTÃO DO CONHECIMENTO ........................................................................... 13
2.3.1
Conhecimento ......................................................................................... 13
2.3.2
Tipos de Conhecimento .......................................................................... 14
2.3.3
O Conhecimento como Recurso das Organizações................................ 20
2.3.4
Capital Intelectual .................................................................................. 24
2.3.5
Comunidades de Prática ........................................................................ 27
TECNOLOGIAS DE APOIO À GESTÃO DO CONHECIMENTO .............. 33
FERRAMENTAS DE SUPORTE AO PROCESSO GC ............................................... 33
3.1
3.1.1
Criar Conhecimento ............................................................................... 39
3.1.2
Descobrir Conhecimento........................................................................ 42
3.1.3
Armazenar Conhecimento ...................................................................... 45
3.1.4
Recuperar Informação............................................................................ 51
3.1.5
Aplicar/Utilizar o Conhecimento ........................................................... 54
3.2
TECNOLOGIAS DE TRABALHO COOPERATIVO .................................................. 55
3.3
SEGURANÇA .................................................................................................... 64
xiii
4.
METODOLOGIA................................................................................................. 69
4.1
INTRODUÇÃO ................................................................................................... 69
4.2
DESENHO DO ESTUDO ...................................................................................... 72
4.2.1
4.3
Protocolo do Estudo de Caso ................................................................. 73
5.
RECOLHA DE DADOS ....................................................................................... 74
4.3.1
Administração de Questionário aos Docentes ....................................... 76
4.3.2
Observação e Análise Documental......................................................... 77
APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS DADOS ................................................ 79
5.1
DESCRIÇÃO DO CASO ...................................................................................... 79
5.1.1
Estruturas de Apoio ao Ensino............................................................... 81
5.1.2
Infra-estrutura Tecnológica do DI ......................................................... 83
5.1.3
Circulação da Informação no DI ........................................................... 84
CARACTERIZAÇÃO DOS DOCENTES .................................................................. 85
5.2
6.
5.2.1
Apresentação e Análise dos Dados do Questionário ............................. 85
5.2.2
Dados recolhidos através da Observação e Análise Documental ......... 92
MODELO DE GESTÃO DO CONHECIMENTO PARA O DI/UBI.............. 93
6.1
INTRODUÇÃO ................................................................................................... 93
6.2
NÍVEL ORGANIZACIONAL ................................................................................ 97
6.2.1
Gerir a Informação................................................................................. 97
6.2.2
Criar um Ambiente Favorável à Partilha de Conhecimento................ 100
6.3
7.
NÍVEL TECNOLÓGICO/APLICACIONAL ........................................................... 101
6.3.1
Arquitectura do Sistema de Gestão do Conhecimento ......................... 102
6.3.2
Ferramentas de Suporte ao SGC.......................................................... 105
6.3.3
Estrutura do SGC ................................................................................. 108
CONCLUSÕES................................................................................................... 123
7.1
SUGESTÕES PARA TRABALHO FUTURO .......................................................... 124
REFERÊNCIAS ......................................................................................................... 126
ANEXOS ..................................................................................................................... 139
xiv
Siglas utilizadas
CI
Capital Intelectual
DI
Departamento de Informática
GC
Gestão do Conhecimento
HW
Hardware
IA
Inteligência Artificial
I&D
Investigação e Desenvolvimento
SGC
Sistema de Gestão do Conhecimento
s.d.
sem data
SW
Software
UBI
Universidade da Beira Interior
USA
(United States of America) Estados Unidos da América
WEB
Abreviatura de WWW – World Wide Web
Introdução
1
1. Introdução
A Gestão do Conhecimento tem vindo a impor-se como área de estudo em
vários domínios e a ganhar o seu espaço, particularmente na última década, surgindo da
tomada de consciência da necessidade de valorizar os recursos intangíveis das
organizações. Como dizia Drucker, já em 1993, hoje vive-se na “sociedade do
conhecimento”. É já abundante a literatura sobre o tema, incluindo teses de Mestrado e
Doutoramento de várias universidades, como a University of Wisconsin – Madison
(Olscheske, 1999), a Walden University (Thompsen, 1999), a University of Southern
California (Kalman, 1999) e a University of Western Ontario (Bontis, 1999), por
exemplo, o que atesta a sua relevância e interesse do tópico para estudantes e
investigadores.
Também no ensino são ministrados cursos de pós-graduação ligados à gestão do
conhecimento, nomeadamente, em universidades americanas, inglesas e australianas,
como são exemplo, a California State University Dominguez Hills (Shaw, 1999), a
George Washington University (George Washington University, 2001), a University of
Notthingham (University of Notthingham, 2001), a University of Luton (University of
Luton, 2001), University of Central England in Birmingham (UCE, 2001) e a University
of Technology – Sydney (UTS, 2001).
A abundante referência ao tópico por parte de empresas de intervenção nas
organizações (sobretudo, empresas de consultoria), atesta a importância que elas
conferem a este tema, como factor de competitividade para as empresas.
Reflectindo sobre a sociedade do conhecimento, Amidon (1995), aponta como
fundamento para o sucesso das organizações o potencial humano que constituirá “o
verdadeiro diferencial competitivo”, numa sociedade tecnologicamente muito evoluída
e que, necessariamente, terá de apostar em redes de contacto cooperativo.
Em termos empresariais, Skyrme e Amidon (1997) defendem que hoje, o
enfoque no conhecimento tem iluminado a importância de ver os intangíveis como
activos que podem ser desenvolvidos e usados para criar valor empresarial.
“Numa economia onde a única certeza é a incerteza, a única fonte segura da
vantagem competitiva1 durável é conhecimento” (Nonaka, 1991, p. 96). Nesta linha de
1
Vantagem competitiva é um dos quatro componentes em que Ansoff (1965) considera que assenta a
estratégia de uma empresa (a par do conjunto de produtos e mercado, vector de crescimento e sinergia).
Introdução
2
pensamento, considera-se que o grande bem a cuidar, a valorizar e no qual serão
efectuados avultados investimentos e concentradas energias por parte das organizações,
no século XXI, será, necessariamente, o conhecimento.
O aumento do grau de importância da gestão do conhecimento advém da
convergência e evolução natural de diversos factores (Wiig, 2000). Para este autor, a
gestão do conhecimento não é, hoje, uma “alternativa ou um luxo”, mas advém da
“necessidade conduzida pelas forças competitivas, procura do mercado, novos
operadores e práticas de gestão, e a possibilidade de utilização de abordagens de gestão
do conhecimento e tecnologias de informação”.
Na década de noventa, verificou-se uma explosão pelo interesse do tema Gestão
do Conhecimento. Como indicador, pode observar-se o levantamento do número de
artigos publicados na base de dados ABI/INFORM efectuado por Despres e Chauvel em
1999, com a chave de pesquisa “knowledge management”, apresentado na figura
seguinte.
Figura 1 – Palavra Chave “Knowledge Management” na Base de Dados
ABI/INFORM, 1988-1998
698
273
107
3
6
2
3
20
28
22
44
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
Fonte: Despres e Chauvel (citados em Despres e Chauvel, 2000). A Thematic Analisys of the Thinking in
Knowledge Management. Knowledge Horizons: the present and the promise of Knowledge
Management/editado por Despres e Chauvel, Butterworth-Heinemann, USA; p. 56
Segundo este autor, a vantagem competitiva faz parte de um “trio de elementos (conjunto de produtos e
mercados, vector de crescimento e vantagem competitiva) que descreve a trajectória da empresa em
termos de produtos e mercados no seu ambiente externo” (p. 93). Tem como objectivo “identificar
propriedades específicas e combinações individuais de produtos e mercados” (p. 93) que dão à empresa
uma posição competitiva forte.
Introdução
3
Segundo Amidon (1995), a gestão do conhecimento é um movimento que surgiu
dentro da indústria, desligado dos meios académicos e das empresas ligadas à
consultoria.
Dentro da gestão do conhecimento, estão a emergir comunidades de prática2 que
“transcendem qualquer função, sector, indústria ou geografia” (Amidon, 1995). O autor
refere indica que, nestas comunidades, participam pessoas ligadas a diversas áreas, tais
como:
“sistemas
de
educação/aprendizagem,
economia/finanças,
qualidade/
benchmarking, recursos humanos, tecnologias de informação/Internet, e estratégia de
investigação e desenvolvimento (I&D)/inovação”, entre outras.
Seguindo a mesma linha de pensamento, Kelleher (2001), considera que neste
século os estrategas ver-se-ão cada vez mais como “arquitectos de organizações que
aprendem e como orquestradores de sistemas de gestão do conhecimento, servindo-se
desta auto-criadora, auto-desmultiplicadora e inesgotável fonte de energia”.
Por outro lado, os sistemas e as tecnologias de informação3 também têm
desempenhado um papel extremamente importante em torno desta temática. Com a
redução dos preços destas tecnologias e das comunicações, a transferência electrónica
de dados aumentou exponencialmente a nível mundial, sobretudo através da Internet.
Esta evolução tecnológica traduziu-se no desenvolvimento de ferramentas4 que
permitiram o alargamento das técnicas para captura e disseminação de conteúdos
(Denning, 2000).
O tema Gestão do Conhecimento é reconhecidamente relevante para a sociedade
e para as empresas em particular, mas também o é para uma universidade. Uma
instituição como a Universidade, é em si mesma uma organização que gera e difunde
conhecimento.
De referir que a literatura consultada se debruça, fundamentalmente, sobre
empresas. Neste contexto, uma vez que uma universidade ou um instituto de
investigação deverá estar voltado para as empresas, o seu desenvolvimento e o
2
Do inglês: Communities of Practice (serão abordadas no capítulo 2).
3
Segundo Daniels (1997) um sistema de informação é um meio de transmitir informação de uma pessoa
para outra. As tecnologias de informação são o dispositivo técnico que permite a execução desta
operação.
4
Estas ferramentas electrónicas podem ser: bases de dados, gravações de áudio e vídeo, ferramentas
interactivas e apresentações multimédia.
Introdução
4
desenvolvimento de uma região ou de um país, coloca-se a questão de analisar a Gestão
do Conhecimento no seio da instituição. Por outro lado, nas empresas, nomeadamente
nas que se dedicam às tecnologias da informação, este tema é cada vez mais abordado.
Logo, numa Universidade e, particularmente, num Departamento que trabalha em
sistemas e tecnologias de informação, o tema também deve ser equacionado e estudado.
1.1 Objectivo da Investigação
O objectivo deste trabalho é estudar o processo de geração e transmissão de
Interior. Analisar o tipo de conhecimento que é partilhado e identificar tipologias de
conhecimento que são partilháveis (nomeadamente entre os docentes do Departamento).
Propor um Modelo de Gestão do Conhecimento, que facilite a interacção entre as
pessoas e armazene e favoreça a partilha de informação/conhecimento no
Departamento.
1.2 Estrutura da Dissertação
Esta dissertação encontra-se organizada em sete capítulos, encontrando-se as
referências listadas a seguir ao último capítulo, ordenadas alfabeticamente segundo o
apelido dos autores.
No presente capítulo, o primeiro, apresenta-se um enquadramento do tema da
dissertação, enumeram-se os seus principais objectivos e a organização da dissertação.
Este capítulo salienta a relevância do tema “Gestão do Conhecimento” e a sua crescente
importância verificada nos últimos anos.
No segundo capítulo efectua-se uma revisão da literatura sobre a evolução
histórica das funções de gestão de recursos, sobretudo desde o início do século XX,
dando especial ênfase aos recursos valorizados nos últimos anos, a saber, a informação
e o conhecimento, referindo-se também ao uso, por vezes, abusivo e desajustado destas
terminologias. Abordam-se, em particular, os aspectos relacionados com a gestão do
conhecimento, dando um destaque especial às comunidades de prática, onde se inclui a
partilha de “melhores práticas”.
Introdução
5
No terceiro capítulo, é efectuado um levantamento exaustivo das principais
tecnologias de apoio à gestão do conhecimento, apresentando-as em função do ciclo dos
processos do conhecimento. Em cada tipo de tecnologia são apresentados exemplos de
sistemas que incorporam essa tecnologia. Na parte final deste capítulo, são abordados os
aspectos relacionados com a segurança.
O capítulo quatro é dedicado à metodologia de investigação utilizada para a
elaboração deste estudo. Como abordagem metodológica adequada para o
desenvolvimento deste trabalho foi escolhido um estudo de caso único (o Departamento
de Informática da UBI), com recurso à triangulação de métodos (administração de um
questionário, observação participante e análise documental).
No quinto capítulo, apresentam-se os dados recolhidos que caracterizam os
docentes e o próprio Departamento de Informática.
O sexto capítulo sistematiza o Modelo de Gestão do Conhecimento proposto
para o Departamento de Informática da UBI. Neste modelo, consideram-se dois níveis:
o nível organizacional e o nível aplicacional/tecnológico. Ao nível organizacional, são
abordados os aspectos que devem ser considerados, para implementar um processo de
gestão do conhecimento no Departamento. Ao nível aplicacional, é desenvolvido um
Sistema de Gestão do Conhecimento, integrado na intranet do Departamento, que serve
de suporte ao modelo proposto em termos organizativos. A descrição do Sistema de
Gestão do Conhecimento abrange a apresentação da sua arquitectura, das ferramentas de
suporte e da estrutura, que inclui a descrição pormenorizada das suas principais
funcionalidades.
As conclusões do trabalho apresentado neste documento encontram-se
resumidas no capítulo sete, onde são referidas algumas limitações do estudo. Na
sequência do trabalho de investigação desenvolvido, são também apresentadas, nesse
capítulo, sugestões para trabalho futuro.
Revisão da Literatura
6
2. Revisão da Literatura
2.1 Introdução
Ao iniciar este estudo, que se debruça sobre a gestão do conhecimento, importa
analisar e fazer a distinção entre o que se entende por dados, informação e
conhecimento, a partir de uma revisão da literatura existente sobre o tema.
Autores como Berl e outros, Davenport e Prusak, Eliasson e Meadows, citados
em Olscheske (1999), distinguem dados informação e conhecimento, segundo uma
pirâmide que já se tornou “clássica” (ver figura 2). Nela, os dados representam símbolos
ou factos fora de contexto e, deste modo, não são directamente nem imediatamente
significativos. Os dados interpretados num contexto adquirem significado e valor como
informação. Assim, pode-se definir informação como um conjunto de dados que foram
organizados e classificados em contextos definidos.
Conhecimento é informação que tem significados e valores extensivos anexados
a ele, tanto pelo grupo ou unidade social, como pelos indivíduos que dele fazem parte, e
que é utilizado e partilhado dentro de um contexto.
Por sua vez, Ackoff (citado em Skyrme e Amidon, 1997), descreve a hierarquia
dos dados até à sabedoria da seguinte forma:
“A sabedoria está situada no topo da hierarquia dos tipos, tipos de
conteúdos da mente humana. Descendo a partir da sabedoria, estão a
compreensão, o conhecimento, a informação, e na base, os dados.
Cada um destes inclui as categorias que estão abaixo deles – por
exemplo, não pode haver sabedoria sem compreensão e não pode
haver compreensão sem conhecimento.” (p. 28)
7
Figura 2 – Hierarquia do Conhecimento
Sabedoria
Conhecimento
A aplicação e uso
produtivo da informação.
Informação
Dados organizados dentro de padrões com significado.
Dados
Dados desorganizados (números, sons, imagens).
Fonte: Skyrme e Amidon (1997). Creating the Knowledge-Based Business: key lessons from an
internacional study of best practice. Business Intelligence, London, p. 29 (adaptado)
Na hierarquia do conhecimento, Amidon (1997) considera que dados são
elementos de análise (factos e figuras). Informação são dados com contexto.
Conhecimento é informação com significado. Sabedoria é conhecimento mais
discernimento.
Curiosamente, Drucker (1988) afirma que é necessário conhecimento para
converter dados em informação, sendo este conhecimento, por definição, especializado.
Com o objectivo de tornar mais compreensível a hierarquia do conhecimento, Skyrme
(1999) apresenta os seguintes exemplos para cada um dos elementos da pirâmide:
-
Dados – 03772 41565 83385 10157.
-
Informação – Estação meteorológica de Heathrow; visibilidade 15 Km, céu
completamente nublado; direcção do vento norte-oeste, velocidade 85 nós;
temperatura 15.7 ºC.
-
Conhecimento – A minha experiência indica que este clima causará grandes
atrasos nos voos.
-
Sabedoria – Eu farei uma reserva num comboio que vai através do túnel do
Canal da Mancha antes dos outros passageiros descobrirem esta alternativa mais
segura.
8
2.2 Gestão da Informação
A informação, sobretudo a partir da década de setenta, começa a ser considerada
pelos gestores como um recurso com características e propriedades próprias, devido à
sua intangibilidade, e cujo valor económico é, pelo menos, tão importante como os
demais recursos materiais e humanos de uma organização.
Neste ponto, considera-se necessário clarificar alguns conceitos. Neste sentido,
Prusak (2000) distingue claramente o que entende por: gestão de tecnologia, gestão da
informação e gestão do conhecimento. Em termos tecnológicos, considera que todos os
colaboradores de uma organização, que esteja sensível às questões ligadas à gestão do
conhecimento, devem ter um computador e, se possível, com uma câmara web, para
poderem estar todos em contacto uns com os outros de uma forma rápida e fácil, com a
vantagem de que as suas trocas de informação ficam guardadas nos seus equipamentos.
Naturalmente, considera-se que estes equipamentos deverão estar sempre em óptimas
condições de operacionalidade e isto consegue-se graças a uma boa gestão da
tecnologia.
Com a contribuição da tecnologia, fundamentalmente ligada à informática e às
telecomunicações, pode ser efectuada a troca/partilha de informação, assim como o seu
armazenamento em bases de dados, gestão documental, etc.
Em meados dos anos setenta, surgiram nos EUA os conceitos de gestão da
informação e gestão de recursos de informação, como resultado de um relatório
elaborado pela National Commission on Federal Paperwork, com o objectivo de reduzir
os custos com a burocracia federal. No entanto, Barrulas e Correia (1997) consideram
que apesar destes conceitos se associarem ao tratamento automático e às tecnologias,
eles estão relacionados com todas as iniciativas que visam melhorar a eficiência e a
qualidade e capacidade de resposta de uma organização. Nesta perspectiva, Wilson
(citado em Silva e Alves, 2001) refere que a gestão da informação assenta numa gestão
eficaz de todos os recursos de informação importantes para a organização, quer em
relação aos recursos criados internamente quer aos produzidos no exterior.
Marchand e Horton (citados em Burk e Horton, 1988 e em Barrulas e Correia,
1997) sintetizam a evolução histórica da gestão da informação, ao longo dos últimos
cem anos, desde as organizações da época da revolução industrial, considerando cinco
estágios distintos. A figura seguinte apresenta a evolução desde a preocupação com a
9
eficiência até à preocupação com o desempenho global da actividade empresarial e
desde o desempenho de funções de apoio operacional até à função de gestão estratégica.
Figura 3 – Estágios de Desenvolvimento do Conceito de Gestão da Informação
Desempenho Global da
Actividade Empresarial
Estágio Cinco
Gestão da informação
estratégica
Estágio Quatro
Análise de informação
sobre a concorrência
Estágio Três
Gestão dos recursos de
informação da organização
Estágio Dois
Gestão de tecnologias automatizadas
Estágio Um
Gestão de documentação
burocrática
Eficiência
Função de
Apoio Operacional
Função de
Gestão Estratégica
Fonte: Marchand e Horton (citado em Burk e Horton, 1988. InfoMap: A Complete Guide to Discovering
Corporate Information Resources. Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, p. 6 - adaptado)
Caracteriza-se, em seguida, cada um dos estágios reconhecidos, apresentados
por estes autores:
Gestão de documentação burocrática – Começou em finais do século XIX e
durou até à década de cinquenta. A gestão da informação foi efectuada recorrendo à
burocracia e gestão de documentos físicos (em papel).
Gestão de tecnologias automatizadas – Este estágio caracteriza-se pelo
aparecimento das novas tecnologias e a gestão da informação corresponde,
essencialmente, à gestão de tecnologias de informação. A eficiência técnica é o
principal objectivo de negócio.
Gestão dos recursos de informação da organização – Neste estágio, verifica-se
uma mudança de enfoque em termos de gestão: primeiro, começa a assumir-se a
informação como um recurso da organização, atribuindo-lhe valor económico
semelhante, ou mesmo superior, aos restantes recursos humanos e materiais e, segundo,
10
o realce é atribuído à procura da melhor relação custo-benefício, relativamente à
utilização das tecnologias de informação, considerando tanto a informação “manual”
como a “automatizada”.
Análise de informação sobre a concorrência – Neste estágio, a função gestão da
informação é orientada para os objectivos do negócio e assenta, essencialmente, na
recolha e análise de informação relativa ao ambiente envolvente. Em função desta
informação, são identificadas as vantagens competitivas e é definida a estratégia da
organização.
Gestão da informação estratégica – Este último estágio é considerado como
aquele que coincide com a função de gestão estratégica de toda a organização, a partir
da qual se estabelece a ligação entre as outras estratégias funcionais de negócio, como
por exemplo, a financeira, a de produção e a de I&D.
A partir da análise deste modelo de Marchand e Horton, Barrulas e Correia
(1997) concluem que este continua a ser uma boa ferramenta para compreender a
evolução da gestão da informação, apesar do desenvolvimento tecnológico e da
globalização da sociedade e da economia verificados nos últimos anos. Consideram que
os vários estágios do modelo podem coexistir no espaço e no tempo, em função das
organizações e das próprias sociedades em que se inserem.
Um outro aspecto importante, prende-se com a importância que os gestores têm
atribuído a determinados recursos, ao longo dos últimos cem anos, em particular aos
recursos de informação e de conhecimento. Um recurso, neste contexto, pode ser
entendido como uma fonte ou um reservatório de algo importante em determinada
circunstância. Para Burk e Horton (1988), um recurso é “alguma coisa fundamental para
atingir sucesso e para a qual existe uma carência real, potencial ou perceptível” (p. 14).
No quadro da página seguinte, estes autores sintetizam a evolução da função de
gestão de recursos, apontando as causas para cada uma delas, assim como a década em
que se considera o início de cada função.
11
Quadro I – Evolução das Funções de Gestão de Recursos
Recurso
Função
Início
Causas
Dinheiro/capital
Gestão Financeira
1920s
Consciência de investimento
elevado, da escassez de capital e
depressão
Pessoa
Gestão de pessoal
1930s
Avanços nas ciências do
comportamento e nas forças
sociais (sindicatos, condições
laborais)
Equipamento e
abastecimento;
matérias-primas
Gestão de material
1940s
II Guerra Mundial; previsões de
escassez extrema para
armazenamentos estratégicos
Terra e construções
Gestão do espaço e
da propriedade
1940s
Necessidade do uso prudente de
espaço nos
escritórios/fábricas/laboratórios
Energia
Gestão dos recursos
energéticos
1970s
Embargo da OPEC; declínio das
reservas de gás e petróleo; novas
fontes alternativas
Informação
Gestão dos recursos
de informação
1970s
Computadores; explosão de
informação; sobrecarga de
trabalho burocrático para os
contribuintes
Conhecimento
Gestão do
conhecimento
1980s
Sistemas inteligentes;
inteligência artificial5; valor
económico e cultural do
conhecimento
Fonte: Modificado de Horton (citado em Burk e Hortan, 1988. InfoMap: A Complete Guide to
Discovering Corporate Information Resources. Prentice Hall, Englewood Cliffs,
New Jersey, p. 15 - adaptado)
Tendo em conta o âmbito deste estudo, apenas se analisam as funções de gestão
dos recursos de informação e do conhecimento.
Da análise do quadro, verifica-se que, a partir dos anos setenta, coincidindo com
a crise das reservas energéticas de gás e do petróleo e a explosão dos computadores e da
informação, a função de gestão de recursos de informação torna-se preponderante. A
partir deste período, os meios de acesso e distribuição de informação, bem como a
5
Inteligência Artificial – A Inteligência Artificial (IA) pode ser representada sob a forma da seguinte
equação: IA = Conhecimento + Raciocínio; na qual ‘conhecimento’ corresponde à forma de representar o
conhecimento utilizando as tecnologias de informação e ‘raciocínio’ corresponde, em termos
tecnológicos, às regras de inferência utilizadas para resolver um problema.
12
própria informação em si, começam a constituir os recursos de informação de uma
organização.
Com a evolução dos sistemas e das tecnologias de informação, na década de
oitenta, o novo recurso valorizado pelos gestores começa a ser o conhecimento. Neste
período, o valor económico e cultural do conhecimento é realçado. A valorização
crescente dos recursos informação e conhecimento, também se deve à divulgação e
utilização do computador, bem como à sua crescente evolução tecnológica associada,
verificada até aos dias de hoje (nomeadamente, as redes de computadores, das quais, a
Internet é o melhor exemplo).
Como exemplos de recursos de informação, podem-se considerar os seguintes:
dados (gerados e recolhidos pelas organizações), fichas (conjuntos de dados agrupados
em fichas de eventos, objectos e pessoas), texto (documentos existentes tanto em
formato electrónico como em formato “papel”), multimedia (bases de dados e
CD-ROMs multimedia, bem como as tecnologias web) e as tecnologias de informação
(computadores, telecomunicações e software). Estes últimos apoiam a organização,
transmissão, armazenamento e utilização de conhecimento, podendo ser considerados,
também, como recursos de conhecimento.
Skyrme (1999) realça que a função de gestão de recursos de informação é
fundamental para a gestão do conhecimento explícito.
Em termos de gestão do conhecimento, Prusak (2000) considera que esta função
não pode ser realizada, dando um grau de importância demasiado elevado à tecnologia.
Refere, inclusivamente, que a terminologia ‘gestão do conhecimento’ para tarefas
designadas, até há relativamente pouco tempo, por ‘gestão da informação’, é abusiva e
desapropriada, pois apenas se verifica uma alteração terminológica. O autor entende que
o conhecimento é partilhado através do contacto pessoal, quando existe uma relação de
confiança entre as pessoas. Este aspecto, é algo a que a tecnologia ainda não consegue
responder, apesar de aproximar as pessoas a um nível jamais atingido, desde que elas
não se encontrem fisicamente no mesmo local.
Fahey e Prusak (1998) reflectiram sobre a definição do conceito de
conhecimento em si, e as suas diferenças relativamente ao que se entende por dados e
informação, e referem uma série de erros que são cometidos em termos da gestão do
conhecimento. Todos estes erros são consequência das implicações que a ausência desta
distinção provoca, falha que os autores classificam como um “erro crítico”.
13
2.3 Gestão do Conhecimento
Desde as civilizações antigas que o conhecimento ocupa um espaço fundamental
na vida das pessoas, pois foi através da utilização, criação e evolução do saber que as
comunidades se foram desenvolvendo ao longo dos tempos.
Neste ponto, abordam-se as diversas vertentes da temática gestão do
conhecimento.
2.3.1 Conhecimento
A filosofia, desde o período da Grécia antiga, com Platão e Aristóteles, pode ser
vista como a procura de respostas para a questão: “o que é o conhecimento?”.
Actualmente, existem inúmeros autores, como os que são citados ao longo deste
capítulo, que estudam a importância do conhecimento e dos activos intangíveis para as
empresas e para as organizações em geral.
Neste sentido, Davenport e Prusak (1998) definem conhecimento como uma
“mistura fluida de experiência entrelaçada, valores, informação contextual e
discernimento especializado que providencia uma grelha para avaliar e incorporar novas
experiências e informação” (p. 5). O conhecimento tem origem e é aplicado nas mentes
dos “conhecedores”. Nas organizações, ele “torna-se frequentemente implantado, não só
em documentos ou repositórios, mas também em rotinas organizacionais, processos,
práticas e normas” (p. 5).
Por outro lado, Skyrme (1999) sintetiza os aspectos chave do conhecimento, a
partir do seu estudo acerca do papel do conhecimento na criação de valor e dos seus
benefícios para o negócio, nos seguintes pontos:
-
“Conhecimento é universal e estratégico;
-
O conhecimento vital, mais importante das organizações (sobretudo, das
empresas), é geralmente o conhecimento do cliente;
-
O maior conhecimento das organizações é conhecimento tácito na cabeça
das pessoas; deste modo, qualquer iniciativa de conhecimento tem que
motivar e reter os trabalhadores do conhecimento;
-
Partilhar conhecimento, enquanto desafio cultural, ajuda a aumentar a
performance global;
-
14
Aplicar conhecimento na inovação é provável que venha a criar benefícios
maiores a longo prazo;
-
Existem benefícios de negócio demonstrados;
-
Pessoas em rede sustentam o sucesso das maiores iniciativas de
conhecimento; perceber as redes de conhecimento6 e o modo de educar
comunidades de prática é, deste modo, fundamental” (p. 68).
Estes aspectos revelam-se de grande importância, pelo que devem ser
considerados em qualquer iniciativa relacionada com o conhecimento.
2.3.2 Tipos de Conhecimento
Quando se pensa em tipos de conhecimento, muitas teorias têm surgido,
sobretudo, relativamente à sua classificação. Por exemplo, Wiig (citado em Skyrme e
Amidon, 1997), classifica o conhecimento em quatro tipos, que considera como
principais e que são os seguintes:
1. “Factual – factos, dados, observações;
2. Conceptual – conceitos, intuição, discernimentos;
3. Expectante – julgamento, hipóteses;
4. Metodológico – conhecimento procedimental” (p. 25).
Savage (citado em Skyrme e Amidon, 1997 e referido em Skyrme, 1999),
apresenta em seis questões muito simples, seis tipos de conhecimento, que são
sistematizados no quadro da página seguinte.
6
Do inglês: knowledge networking. Segundo Maurer e Regli (2000) as redes de conhcimento são redes
de pessoas e sistemas de computadores que trabalham em cooperação, desenvolvendo tarefas que
envolvem conhecimento intensivo numa empresa distribuída, muitas vezes virtual.
15
Quadro II – Tipos de Conhecimento
Tipo
Descrição/exemplo
Saber - porquê
O contexto amplo e a visão. Este conhecimento de contexto
permite às pessoas realizar tarefas não estruturadas da forma
mais apropriada. Um exemplo, é fazer o que é correcto por um
cliente em vez de seguir, de uma forma servil, um
procedimento.
Saber - o quê
O sentido básico de conhecer. Representa a experiência. Uma
pessoa habilitada, por exemplo, instintivamente sabe qual é a
causa provável do problema. Os profissionais podem,
imediatamente, resolver situações muito mais rapidamente do
que muitas análises baseadas em computador.
Saber - como
Este é o conhecimento de como ter as coisas feitas. Algum
deste conhecimento é tornado explícito nos procedimentos da
organização. Na prática, muito deste conhecimento é "tácito" e
está dentro da cabeça das pessoas. Novos modos de encadear
processos emergem da prática, mais rapidamente do que são
escritos no manual de procedimentos. A aquisição de saber-como depende das aptidões e da prática, requerendo tempo
para se desenvolver e refinar.
Saber - quem
Saber quem pode ajudar. Isto depende, até certo ponto, do
juízo, tendo em conta a capacidade para apreciar as aptidões e
forças de outras pessoas.
Saber - quando Um sentido do timing. Os bons operadores do mercado de
acções parecem ter a perícia de comprar quando toda a gente
está a vender. Algumas empresas notabilizaram-se por causa
de escolherem o melhor timing para a sua estratégia de entrada
no mercado.
Saber - onde
Saber onde as coisas são feitas melhor. As alavancas de
mudança são, muitas vezes, reforçadas ou atingem massa
crítica em localidades onde pessoas com aptidões
especializadas se congregam – lugares como Silicon Valley
para a alta tecnologia, ou a City de Londres ou Nova York para
a finança internacional.
Fonte: Skyrme e Amidon (1997). Creating the Knowledge-based Business.
Business Intelligence, London, p. 27 (adaptado)
Nonaka e Konno (1998) introduziram o conceito Japonês de “Ba” na teoria
organizacional. “Ba” (equivalente a “lugar” em Português) é um lugar de partilha
destinado à promoção de relacionamentos, podendo mesmo ser um espaço físico (ex.:
escritório ou sala de reuniões), virtual (ex.: correio electrónico ou forum de discussão),
mental (ex.: partilha de experiências, ideias ou ideais) ou a combinação deles. O
16
conceito “ba” foi proposto pela primeira vez pelo filósofo Japonês Kitaro Nishida e foi
mais tarde desenvolvido por Shimizu. Estes autores adaptaram este conceito com o
objectivo de elaborar o seu próprio modelo de criação de conhecimento.
Segundo Nonaka e Konno (1998), o conhecimento, em contraste com a
informação, não pode ser separado do seu contexto, ou seja, está embebido no “ba”. Se
o conhecimento for separado do “ba” (do seu contexto), torna-se informação e, assim,
pode ser comunicado independentemente do “ba”. Para estes autores, a informação
reside nos media e em redes de computadores e é tangível, ao passo que o conhecimento
reside no “ba” e é intangível. Para apoiar o processo de geração de conhecimento, é
necessário um apoio no “ba”, ou seja, os espaços de partilha.
O primeiro autor a considerar duas dimensões para o conhecimento –
conhecimento tácito e conhecimento explícito – foi Michael Polanyi, nos anos sessenta,
quando afirmou que “nós sabemos mais do que somos capazes de dizer”, tal como é
referido por Nonaka (1991), Nonaka e Takeuchi (1995), Skyrme e Amidon (1997),
Skyrme (1999) e Denning (2001), entre outros.
Para Nonaka (1991), o conhecimento tácito é altamente pessoal. É difícil de
formalizar e, por consequência, difícil de comunicar aos outros. O conhecimento tácito
também está profundamente enraizado na acção e na obrigação individual para um
contexto específico – habilidade ou profissão. Por outro lado, o conhecimento explícito
é formal e sistemático. Por esta razão, ele pode ser facilmente comunicado e partilhado,
nas especificações de um produto, numa fórmula científica ou num programa de
computador.
Nonaka e Takeuchi (1995), sintetizam os dois tipos de conhecimento no quadro
seguinte:
Quadro III – Dois Tipos de Conhecimento
Conhecimento Tácito
(Subjectivo)
Conhecimento Explícito
(Objectivo)
Conhecimento de experiência
(Corpo)
Conhecimento racional
(Mente)
Conhecimento simultâneo
(Aqui e agora)
Conhecimento sequencial
(Além e então)
Conhecimento analógico
(prática)
Conhecimento digital
(Teoria)
Fonte: Nonaka e Takeuchi (1995). The Knowledge-Creating Company: how Japanese companies create
the dynamics of innovation. Oxford University Press, New York, p.61 (adaptado)
17
Na perspectiva de Nonaka e Takeuchi (1995), conhecimento tácito e explícito
não são totalmente separados, mas podem ser entendidos como entidades “mutuamente
complementares”.
Nonaka (1991) afirma que quando os conhecimentos tácitos e explícitos
interagem, algo de poderoso acontece, ou seja, é precisamente nesta troca entre
conhecimento tácito e explícito que as empresas japonesas são boas especialistas em
desenvolvimento.
O modelo dinâmico de criação de conhecimento apresentado por Nonaka e
Takeuchi (1995) está apoiado na assunção crítica que o conhecimento humano é criado
e expandido através de interacções sociais entre conhecimento tácito e conhecimento
explícito. Estes autores chamam a esta interacção “conversão de conhecimento”. Na
figura 4, estão esquematizados os quatro modos de conversão de conhecimento
apresentados por Nonaka (1991) e Nonaka e Takeuchi (1995). Os autores designaram
estes quatro degraus, no processo de geração de conhecimento, como Modelo SECI —
Socialização, Exteriorização, Combinação e Interiorização.
Figura 4 – Quatro Modos de Conversão do Conhecimento
Conhecimento tácito
Conhecimento
tácito
A Conhecimento explícito
Socialização
Exteriorização
Interiorização
Combinação
De
Conhecimento
explícito
Fonte: Nonaka e Takeuchi (1995). The Knowledge-Creating Company: how Japanese companies create
the dynamics of innovation. Oxford University Press, New York, p. 62 (adaptado)
1. Socialização: conversão de conhecimento tácito em conhecimento tácito.
Socialização é o processo de partilha de experiências, tal como a partilha de
modelos mentais e habilidades técnicas. A chave para adquirir conhecimento
tácito é a experiência. Por exemplo, um indivíduo partilha o seu conhecimento
tácito com outro. Nesse momento, eles socializam o conhecimento, mas apenas
18
entre eles os dois, o que faz com que a socialização seja uma forma bastante
limitada de criação do conhecimento. Neste caso, o conhecimento nunca se torna
explícito, logo não pode ser facilmente apoiado pela organização como um todo.
2. Exteriorização: conversão de conhecimento tácito em conhecimento explícito.
Exteriorização é o processo de articulação de conhecimento tácito em conceitos
explícitos. Esta é a chamada quinta-essência7 do processo de criação de
conhecimento, em que o conhecimento tácito se torna explícito, tomando as
formas de metáforas, analogias, conceitos, hipóteses ou modelos.
3. Combinação: conversão de conhecimento explícito em conhecimento explícito.
Combinação é o processo de sistematização de conceitos dentro do sistema de
conhecimento. Este modo de conversão de conhecimento combina diferentes
corpos de conhecimento explícito. Os indivíduos trocam e combinam
conhecimento através de diversos meios, tais como, documentos, reuniões,
conversas telefónicas ou redes de computadores. Esta combinação não estende a
base de conhecimento existente na organização.
4. Interiorização: conversão de conhecimento explícito em conhecimento tácito.
Interiorização é o processo de incorporar o conhecimento explícito em
conhecimento tácito. Está intimamente relacionado com o “aprender fazendo”.
Para o conhecimento explícito se tornar tácito, é útil que o conhecimento seja
verbalizado ou esquematizado em documentos, manuais ou relatos orais. A
documentação ajuda as pessoas a interiorizar o que experimentaram,
enriquecendo assim o seu conhecimento tácito.
De acordo com Nonaka e Konno (1998), existem quatro tipos de “ba”, que
correspondem às quatro fases do modelo SECI. Assim, apresentam-se a seguir os quatro
tipos de “ba” com as respectivas características:
-
Criar o “ba” é o primeiro “ba” pelo qual começa o processo de criação de
conhecimento e corresponde à fase de socialização. Experiências face a face
são a chave para a conversão e transferência de conhecimento tácito.
-
“ba” de interacção é o lugar onde o conhecimento tácito se transforma em
explícito, representando o processo de exteriorização. O diálogo é a chave
para estas conversões.
7
A quinta-essência é o extracto do máximo apuramento; o que há de melhor e mais subtil numa coisa
(Costa e Melo, 1999).
-
19
Cyber “ba” é o lugar de interacção no mundo virtual em vez de ser no espaço
e no tempo reais; representa a fase de combinação.
-
Exercitar o “ba” apoia a fase de interiorização e facilita a conversão de
conhecimento explícito em tácito.
Nonaka e Takeuchi (1995) consideram que a chave para a criação de
conhecimento reside na mobilização e na conversão do conhecimento tácito. A
interacção contínua e dinâmica entre conhecimento tácito e conhecimento explícito vai
sendo construída através de mudanças entre os diferentes modos de conversão de
conhecimento. Aqueles autores chamaram a este processo “a espiral de conhecimento”
(ver figura 5):
“A criação de conhecimento organizacional é um processo em espiral,
começando no nível individual e movendo-se para cima através da
expansão de comunidades interactivas, que cruzam sectores,
departamentos, divisões e os limites da organização” (p. 72).
Figura 5 – Espiral de Conhecimento
Inter-organizacional
Organizacional
Equipa
Individual
Explícito
Implícito
Fonte: Nonaka e Takeuchi (citados em Skyrme e Amidon, 1997. Creating the Knowledge-Based
Business: key lessons from an internacional study of best practice.
Business Intelligence, London, p. 199 - adaptado)
20
2.3.3 O Conhecimento como Recurso das Organizações
O conhecimento, entendido como um recurso para a organização, é algo que
pode ser gerido. Segundo Lawton (2001), Peter Drucker foi o primeiro a utilizar o termo
“gestão do conhecimento”, em meados dos anos oitenta. Contudo, é nos anos noventa
que se assiste a uma “explosão” de literatura sobre gestão em que a gestão do
conhecimento é tópico recorrente. Vários autores retomam os conceitos de Nonaka e
desenvolvem modelos e programas que visam “gerir o conhecimento das organizações”
e tirar vantagens dos seus activos intangíveis. Skyrme (1997) considera que gestão do
conhecimento é a gestão “explícita e sistemática do conhecimento vital”, assim como os
seus processos associados de criação, organização, difusão, utilização e exploração. Este
autor considera que o sucesso de um programa de gestão do conhecimento, depende de
ser:
-
Explícito – assunções superficiais; codificando aquilo que é conhecido;
-
Sistemático – deixando as coisas como estão, não se vão alcançar os
benefícios;
-
Vital – é necessário um enfoque; não se têm recursos ilimitados;
-
Processual – a gestão do conhecimento é um conjunto de actividades com as
suas próprias ferramentas e técnicas.
Embora muitos programas comecem por rever de que forma o conhecimento
existente pode ser partilhado, este autor afirma que a sua experiência indica que é a
criação de novo conhecimento e o processo de inovação que dão os melhores lucros a
longo prazo.
Segundo Sveiby (1999), gestão do conhecimento é a “arte de criar valor a partir
dos activos intangíveis de uma organização”.
No sentido de implementar uma filosofia de gestão do conhecimento, Davenport
(1996), apresenta dez princípios orientadores, juntamente com o sentido das suas
implicações no mundo real:
1. A gestão do conhecimento é dispendiosa – Empresas com conhecimento
intensivo podem gastar entre 5 e 10% das suas receitas a desenvolver e gerir o
conhecimento.
2. A gestão eficaz do conhecimento requer soluções híbridas, envolvendo tanto
pessoas como tecnologias – enquanto os computadores e os sistemas de
21
comunicação são bons para a captura, transformação e distribuição de
conhecimento, altamente estruturado, as pessoas têm a capacidade de interpretar
e sintetizar conhecimento díspar tornando-o útil para a tomada de decisões.
3. A gestão do conhecimento é altamente política – o adágio "conhecimento é
poder" é preponderante. Se não existem políticas em andamento, então a
organização não se apercebe do valor da gestão do conhecimento.
4. A gestão do conhecimento requer gestores do conhecimento – este não será bem
gerido, se não houver um gestor a quem é dada responsabilidade pela gestão do
conhecimento (tal como é feito noutros sectores como o financeiro e os recursos
humanos).
5. A gestão do conhecimento beneficia mais de mapas do que de modelos, mais de
mercados do que de hierarquias – aqui o argumento não é para uma base de
dados compreensiva ou um dicionário de fontes de conhecimento (testemunhas
da falência de empresas de larga escala modeladoras de dados), mas mapas
simples de conhecimento que o mercado (consumidores) do conhecimento
considera úteis.
6. A partilha e o uso do conhecimento são frequentemente actos não naturais –
tem que se encorajar as pessoas para a partilha do conhecimento.
7. A gestão do conhecimento significa a melhoria do conhecimento dos processos
de trabalho – os melhoramentos devem ser feitos para aqueles processos que
envolvem a criação, o uso e a partilha de conhecimento.
8. O acesso ao conhecimento é apenas o começo – os utilizadores do
conhecimento devem-se envolver mais activamente em redescrever o
conhecimento em contextos relevantes e em transmiti-lo em formatos úteis.
9. A gestão do conhecimento nunca termina – ela não é uma iniciativa definitiva, é
uma tarefa de gestão em execução constante como a gestão financeira ou de
recursos humanos.
10. A gestão do conhecimento requer um contrato de conhecimento – com muito
conhecimento na cabeça dos empregados e a mobilidade crescente, as empresas
devem esclarecer quem possui e quem tem direito ao conhecimento dos
empregados.
22
Dentro da mesma linha de pensamento, Skyrme e Amidon (1997) sugerem
quatro estratégias distintas, mas não necessariamente exclusivas, para a gestão do
conhecimento, depois de estudarem diversas empresas que implementaram programas
de gestão do conhecimento:
1. Gerir o conhecimento como o activo nuclear – o conhecimento é um activo
da organização e, como tal, deve ser apoiado e protegido. Isto aplica-se a
organizações que dependem de uma elevada capacidade intelectual, como é
o exemplo da indústria farmacêutica.
2. Gerir o conhecimento para realçar a capacidade dos produtos ou serviços –
neste caso, o conhecimento acrescenta valor aos produtos, tornando-os mais
"refinados". Empresas de alta tecnologia, como a automóvel, computadores e
aeroespacial são exemplos da aplicação deste tipo de estratégia.
3. Gerir o conhecimento como um negócio – é praticado, por exemplo, pelas
empresas de consultoria e de pesquisa de mercado.
4. Gerir o conhecimento para realçar os processos de negócio e de gestão –
identificar bem e tornar o conhecimento acessível, sempre que seja
necessário. Isto pode melhorar a eficiência e a eficácia de um processo numa
organização, sobretudo em ambientes competitivos, complexos e em
constante mudança. Como exemplo, apresentam-se os serviços financeiros,
as indústrias de processos e as manufacturas em geral.
Após a apresentação dos aspectos mais importantes a ter em conta na
implementação de uma filosofia de gestão assente nos princípios da gestão do
conhecimento, Elliot e O’Dell (1999) apresentam quatro elementos chave, facilitadores
para a gestão do conhecimento, em que cada um deles é essencial mas,
simultaneamente, insuficientes uns sem os outros. Estes elementos são: cultura,
tecnologia, infra-estrutura e medição.
Cultura – cultura é a combinação da história, expectativas, regras não escritas e
contexto social que afecta todo o comportamento dos colaboradores.
Tecnologia – a tecnologia é a ferramenta que possibilitou o grande
desenvolvimento das telecomunicações e das tecnologias de informação. O uso de
23
tecnologias Groupware8 e Internet/Intranet9/Extranet10 tem uma grande importância
para a partilha efectiva do conhecimento e das “melhores práticas”. Segundo estes
autores, não é coincidência o facto de tanto o florescimento das tecnologias de
informação como o reconhecimento de que o conhecimento é o activo mais valioso das
organizações, terem surgido ao mesmo tempo.
Infra-estrutura – a infra-estrutura inclui mecanismos de transferência, como
tecnologia, processos de trabalho e redes de pessoas, além da estrutura organizacional e
das regras de suporte aos processos da organização. As pessoas necessitam de ajuda,
percebendo e transferindo conhecimento e as “melhores práticas”.
Medição – como quase todas as iniciativas no mundo dos negócios, esta medida
tem como objectivos avaliar o investimento e o respectivo rendimento para a
organização, em intervalos de tempo regulares. Uma vez que é extremamente difícil
medir algo que não se vê, a melhor forma de medir o impacto dos esforços de gestão do
conhecimento e partilha das “melhores práticas”, é através dos seus efeitos na
performance da organização.
8
Tecnologias Groupware caracterizam-se por aplicações de trabalho em grupo ou entre grupos (trabalho
cooperativo). Existe uma vasta literatura sobre este tema e, geralmente, também se usa a designação de
CSCW – Computer Supported Colaborative Work –, como sinónimo de groupware. Segundo Barrulas e
Correia (1997), a designação CSCW “sublinha a dimensão trabalho como a componente fundamental
destas tecnologias”, enquanto que a designação groupware realça a “dimensão de comunicação e criação
de espírito de equipa”, que também está directamente relacionada com o trabalho.
9
Intranet – Aplicação das tecnologias, produtos e conceitos da Internet às redes privadas das
organizações (Coelho, 2001).
10
Extranet – Liga partes seleccionadas da intranet de uma organização ao mundo exterior, utilizando as
tecnologias, produtos e conceitos da Internet. Usam firewalls que apenas permitem o acesso a utilizadores
autorizados, como por exemplo, clientes ou parceiros de negócio. Os firewalls serão abordados no
ponto 3.3.
24
2.3.4 Capital Intelectual
Um conceito que aparece frequentemente associado à Gestão do Conhecimento
e que inspira dificuldades é o Capital Intelectual.
O capital intelectual, a par da informação e do conhecimento, também é
considerado como um activo intangível das organizações. Segundo Sveiby (1998), o
primeiro uso do termo “Capital Intelectual” foi atribuído a John Galbraith, em 1969.
Prusak (citado em Sveiby, 1998), caracteriza capital intelectual como o “material
intelectual que foi formalizado, captado e elevado para produzir um activo de maior
valor”.
Noutra perspectiva, Stewart (1999) apresenta a seguinte definição de capital
intelectual:
"O capital intelectual é material intelectual – conhecimento, informação,
propriedade intelectual, experiência – que pode ser usado para criar
riqueza" (p. 14).
Wagner e outros (2000), definem capital intelectual como a proporção de valor
acrescentado de todos os recursos intangíveis da empresa. Particularmente, contém o
conhecimento crucial da empresa que é necessário para obter vantagem competitiva.
Estes autores dividem o capital intelectual em quatro categorias: capital humano, capital
organizacional, capital mercado e capital inovação, como se pode observar na figura da
página seguinte.
25
Figura 6 – Categorias do Capital Intelectual
Fonte: Wagner e outros (2000). Measurement System for the evaluation of Intellectual Capital.
http://www.profactor.at/magic/english/frame_d.html.
Segundo estes autores:
-
Capital Humano compreende competências como a habilidade, a perícia e o
talento, assim como atitudes ligadas à liderança e à gestão. Refere-se ao
potencial básico da organização.
-
Capital Organizacional refere-se aos processos, infra-estruturas, cultura e
relações e assuntos de gestão. Assim, está relacionado com a habilidade em
transferir este potencial para os produtos e serviços.
-
Capital do Mercado contém todas as competências relacionadas com o
mercado, os clientes, os fornecedores e de relacionamento. Refere-se à
competência para gerir e integrar os interfaces externos com os parceiros da
organização, respectivamente, clientes e fornecedores.
-
Capital Inovação refere-se à capacidade de uma organização gerar valor no
futuro, de uma forma contínua. Ele contém todos os componentes no
desenvolvimento de processos, produtos e serviços, juntamente com a
tecnologia e a gestão.
Os líderes de algumas grandes empresas, como Amrstrong, Edvinsson,
Saint-Onge e Petrash (citados em Skyrme, 1998), desenvolveram modelos para melhor
identificar o capital intelectual das suas empresas e assim poderem criar mecanismos de
26
controlo e gestão adequada do mesmo. Edvinson e Malone (1997), distinguem três
categorias distintas no capital intelectual de uma organização:
-
“Capital humano – o conhecimento e as aptidões das pessoas. "Capital
humano não pertence à empresa. Só lá está por aluguer."
-
Capital estrutural – "Aquilo que fica quando os empregados vão para casa à
noite" - os processos da organização, as bases de dados, as marcas
registadas, etc.
-
Capital de clientes – a largura e a profundidade de relações com os clientes;
bem como também as patentes, marcas e outros activos intangíveis que têm
valor no mercado” (Skyrme, 1998, p. 59).
Figura 7 – Modelo de Capital Intelectual
Capital
de Clientes
Capital
Humano
CI
Capital
Estrutural
Fonte: Armstrong e outros, citados em Skyrme (1998). Measuring the Value of Knowledge. Business
Intelligence, London, p. 59 (adaptado)
Verifica-se que, no modelo proposto por estes autores, existe uma interacção
entre as três categorias de capital intelectual apresentadas. Neste modelo, o capital
intelectual de uma organização resulta da intersecção das áreas correspondentes a cada
um dos tipos de capital mencionados.
A importância que os gestores atribuem ao capital intelectual das suas empresas
está patente no interesse também crescente de implementar processos que visam
identificar e quantificar esse capital que é difícil definir mas que se sabe existir.
27
2.3.5 Comunidades de Prática
São cada vez em maior número os projectos sobre gestão do conhecimento
descritos na literatura. No entanto, como afirma Prusak (2000), alguns projectos têm
falhado, mas não necessariamente devido a alguma falha tecnológica.
Defende Prusak que um componente facilitador para o sucesso dos projectos, é a
aposta na conectividade entre as pessoas através de diferentes modos, com a maior
largura de banda possível a nível global, o que leva à construção de comunidades.
Através destas facilidades de ligação, as pessoas vão-se organizando em grupos, em
comunidades, em redes informais de contactos e é nestas comunidades que reside o
conhecimento das organizações.
O conhecimento não pode ser separado das comunidades que o criam, usam e
transformam (Allee, 2000). De facto, as pessoas partilham as suas experiências
profissionais e os seus conhecimentos, grande parte das vezes de uma forma informal,
através do diálogo e do contacto pessoal. Wenger (1998a), considera que faz sentido
chamar a este tipo de comunidades comunidades de prática, em que esta aprendizagem
colectiva resulta de práticas que reflectem tanto o trabalho que cada um desenvolve,
como as suas relações sociais actuais. Este autor refere várias vezes que as comunidades
de prática não são nada de novo e estão em toda a parte (Wenger, 1998a; Wenger,
1998b; Wenger, 2000). O termo “Comunidade de Prática” surgiu durante o trabalho de
gestão do conhecimento desenvolvido no Xerox Parc, na transição da década de oitenta
para a década de noventa (Skyrme, 1999).
As comunidades de prática são formadas por pessoas que partilham a sua
experiência prática, perícia especializada e conhecimento intuitivo em torno de
interesses comuns, em que cada grupo desenvolve o seu próprio repertório cognitivo e
social, governando as suas acções e interpretações. O processo de troca de
conhecimento tem lugar numa base informal e os membros de cada comunidade
desenvolvem uma identidade própria – partilhando valores e conhecimento – na
resolução de problemas comuns, assim como se envolvem mutuamente no seu trabalho
e partilham as suas preocupações diárias (Wenger, 1998a; Wenger, 1998b; Enkel e
outros, 2000; Dove, 1999; Horibe, 1999; Allee, 2000).
Davenport e Prusak (1998) acrescentam que os gestores deveriam olhar para
estas comunidades como activos das organizações e para o modo de as preservar,
alertando para o interesse em fortalecer estas redes informais de conhecimento.
28
Afirmam, ainda, que os gestores não devem subestimar o valor da conversa entre as
pessoas, pois é nestes grupos informais que o conhecimento (sobretudo tácito) do
trabalho é partilhado. Horibe (1999) reforça esta ideia, salientando a importância da
aprendizagem para uma organização e, particularmente, o facto dela se revestir de uma
dimensão social. Para este autor, os dois aspectos devem ser encorajados.
Segundo Wenger (1998b), Lesser e Prusak (1999) e Allee (2000) há importantes
diferenças entre grupos de trabalho, equipas, comunidades de prática e redes de
conhecimento. Para Lesser e Prusak (1999), os grupos de trabalho e as equipas têm uma
orientação para a tarefa; são, muitas vezes, criados para um determinado propósito e
têm requisitos formais para os seus membros. As equipas têm objectivos, podem ser
criadas ou dissolvidas pela gestão e reportam-se a alguém, ao passo que as comunidades
de prática incluem, muitas vezes, pessoas externas à organização (Horibe, 1999). Em
relação às comunidades de prática, Wenger (1998a) descreve três dimensões
importantes, como são o domínio, a comunidade e a prática, também referenciadas por
Allee (2000).
As pessoas organizam-se em torno de um domínio de conhecimento que as
congrega e proporciona aos seus membros um sentido de empresa comum. Os membros
identificam-se com este domínio de conhecimento (Wenger, 1998a).
Em termos de comunidade, este autor afirma que as pessoas funcionam como
tal, através de relações de compromisso mútuo que ligam os membros entre si de forma
a constituir uma entidade social. Interagem regularmente e comprometem-se em
actividades conjuntas que promovem o relacionamento e a confiança interpessoais.
Na sua prática, considera que as pessoas constróem capacidades, desenvolvendo
um repertório partilhado e recursos tais como ferramentas, documentos, rotinas,
vocabulário, símbolos, etc., que incorporam o conhecimento acumulado da comunidade.
Este repertório partilhado serve de base para a aprendizagem futura.
As comunidades de prática, segundo Allee (2000), trazem benefícios para o
negócio, para a comunidade em si e para as pessoas que dela fazem parte. Assim,
apresenta as suas vantagens, sintetizadas nos seguintes pontos:
-
Para o negócio
o “Ajuda a implementar a estratégia
o Sustenta a rápida resolução de problemas, tanto localmente como em
toda a organização
o Auxilia no desenvolvimento, recrutamento e retenção de talentos
o Constrói o núcleo das capacidades e competências em conhecimento
29
o Difunde mais rapidamente as práticas para a excelência operacional
o Possibilita o cruzamento fértil de ideias e o incremento de
oportunidades para a inovação”.
-
Para a comunidade
o “Ajuda a construir uma linguagem comum, métodos e modelos
acerca de competências específicas
o Firma conhecimento e perícias numa população mais alargada
o Apoia a retenção de conhecimento quando os empregados deixam a
organização
o Incrementa o acesso ao conhecimento dos peritos na organização
o Providencia meios para partilhar poder e influência com as partes
formais da organização”.
-
Para o indivíduo
o “Ajuda as pessoas nos seus trabalhos
o Promove um sentido de comunidade estável com outros colegas e
com a organização
o Encoraja um sentido de identidade focado na aprendizagem
o Ajuda ao desenvolvimento das habilidades e competências
individuais
o Auxilia um trabalhador do conhecimento11 a estar actualizado
o Possibilita o aparecimento de desafios e oportunidades para
contribuir para o trabalho comum”.
Verifica-se que o conjunto destas vantagens produz, certamente, uma melhoria
nos processos de uma organização, uma melhoria das competências e maior satisfação
dos seus colaboradores, conduzindo, como consequência a uma melhoria da sua
performance global.
As comunidades de prática envolvem diferentes tipos de participação por parte
dos seus membros. As categorias dos membros e a sua participação nestas
comunidades, segundo Wenger (2000), incluem os seguintes níveis (ver figura 8):
- Grupo nuclear — um pequeno grupo de pessoas cujo grande entusiasmo e
compromisso estimula a comunidade;
11
Do inglês: knowledge worker.
30
- Membros plenos — membros que são reconhecidos como praticantes e
definem a comunidade;
- Membros periféricos — pessoas que pertencem à comunidade mas com
menor compromisso e autoridade, ou porque são recém-chegados ou
porque não têm tanto compromisso pessoal com a prática;
- Participação transaccional — pessoas que não pertencem à comunidade
mas interagem com ela ocasionalmente para dar ou receber algum serviço;
- Acesso passivo — uma grande variedade de pessoas que tem acesso aos
artefactos produzidos pela comunidade, tais como as suas publicações, o
seu sítio na web ou as suas ferramentas.
Figura 8 – Níveis de Participação nas Comunidades de Prática
Grupo
nuclear
Membros
plenos
Membros
periféricos
Participação
transaccional
Acesso
passivo
Fonte: Wenger (2000). Comunities of Practice: The Structure of Knowledge Stewarding. Knowledge
Horizons: the present and the promise of Knowledge Management/editado por Despres e Chuvel.
Butterworth-Heinemann, USA, p. 219 (adaptado)
Von Krogh, Ichijo e Nonaka (2000) desenvolveram um conceito similar ao das
comunidades de prática, que designaram por “contexto facilitador” (enabling context),
mas com diferenças importantes entre os dois. Consideram que o contexto facilitador é
um espaço de partilha que encoraja o surgimento de relações interpessoais. Um dos
aspectos que distingue este conceito das comunidades de prática prende-se com o facto
do contexto ser determinado pelos participantes e estes poderem ser mudados
facilmente. Ao passo que uma comunidade de prática tem um número de elementos
razoavelmente estável, os membros de um contexto facilitador vão e vêm. Os autores
afirmam que um contexto facilitador tem uma qualidade aqui e agora, sendo esta
qualidade a que pode desencadear inovações reais.
Stamps (1997) serviu-se do projecto Xerox’s Integrated Customer Service, como
um exemplo de como grupos de pessoas, com um conjunto de interesses e perícias
31
comuns, podem ser usadas para se educar mutuamente, em tempo real. O autor
desenhou o projecto da Xerox para considerar de que forma é que um modo comum de
pensamento e aprendizagem, resulta da compreensão da comunidade acerca da sua
própria relação de simbiose com a organização mais vasta. No centro deste pensamento
está a premissa de que o trabalho e a aprendizagem são actividades sociais, onde a
aprendizagem se processa fazendo e existe um sentido comum do que é necessário para
cumprir a tarefa. Embora tal pensamento, frequentemente, exija uma mudança de
atitudes entre os gestores e os departamentos de formação, o aumento da produtividade
e a inovação podem estar entre os benefícios alcançados pelo desenvolvimento e
execução de uma estratégia de “aprendizagem” mais do que uma estratégia de “treino”
(formação).
Persaud, Kumar e Kumar (2001) efectuaram um estudo em que investigaram os
mecanismos de gestão do conhecimento usados para gerir o conhecimento numa rede
global de I&D e concluíram que, para além do conhecimento tácito ser melhor
capturado utilizando suportes tecnológicos, a exteriorização e a interiorização12 são
melhor alcançadas através de comunidades de prática informais.
Uma iniciativa de gestão do conhecimento só tem sucesso se assentar em
comunidades de prática, tendo em conta a sua importância e as suas características
apresentadas (Adams e Freeman, 2000). Estes autores sustentam que nas comunidades
de prática, o conhecimento é “gerado autonomamente e eternamente, e a transferência é
como um aspecto intrínseco ao seu funcionamento”. Para esta criação de conhecimento,
as pessoas necessitam de tempo para o diálogo e para a reciprocidade. Acrescentam que
este relacionamento interpessoal leva à formação de grupos de aprendizagem,
constituídos por pessoas que se vão aproximando e aprendendo umas com as outras, de
acordo com os seus interesses comuns.
Por outro lado, a transferência (partilha) de conhecimento é considerada como
um aspecto intrínseco ao funcionamento destas comunidades (Adams e Freeman, 2000).
Allee (2001) acrescenta que, além das comunidades de prática, as redes de
conhecimento também são considerados aspectos chave para o sucesso da gestão do
conhecimento.
Outro aspecto relacionado e com interesse para as comunidades de prática, são
as chamadas “melhores práticas” (best practices). Grant (2000) afirma que o grande
12
Exteriorização: conversão de conhecimento tácito em conhecimento explícito;
Interiorização: conversão de conhecimento explícito em conhecimento tácito (Nonaka e Takeuchi, 1995).
32
interesse na transferência de “melhores práticas” não se deve apenas à importância deste
tipo de partilha, mas também, às questões que a sua aplicabilidade suscita. Estas
dificuldades vão desde a própria natureza do conhecimento (as “melhores práticas”
envolvem, muitas vezes, rotinas da organização que estão dependentes do conhecimento
tácito dos membros da equipa e do relacionamento interpessoal) até aos impedimentos
da estrutura organizacional, sistemas e procedimentos.
Uma outra dificuldade, levantada por Malhotra (1997), está ligada à dificuldade
em se assegurar uma única interpretação de “melhores práticas”, para a maioria das
situações mal estruturadas, uma vez que o conhecimento é criado pelas pessoas no
processo de utilização dos arquivos de informação.
Por outro lado, Malhotra (1997) afirma que as soluções de gestão do
conhecimento caracterizadas pela memorização das “melhores práticas” tendem a
definir as suposições que estão contidas, não só em bases de dados de informação, mas
também na estratégia da organização, sistemas de recompensa e sistemas de alocação de
recursos.
A partilha das “melhores práticas” tende a ser um dos objectivos definidos pelas
organizações, na definição da sua estratégia, uma vez que incrementa as capacidades
dos seus colaboradores. Num estudo realizado em 1996 pela American Productivity &
Quality Center sobre gestão do conhecimento, dezasseis das dezanove empresas que
responderam ao estudo indicaram que um dos seus objectivos é a transferência das
“melhores práticas” (Elliott e O’Dell, 1999). Esta importância é corroborada por
Flanagan (1999), quando afirma que para as empresas multinacionais que pretendam
estender as suas operações internacionais no séc. XXI, o desafio chave será capturar as
eficiências potenciais das operações globais. Segundo este autor, uma fonte importante
desta eficiência e uma chave de orientação para o futuro é a habilidade para identificar e
disseminar as “melhores práticas” globais pela organização.
Kleiner e Roth (1997) fazem um reparo, relativamente aos elogios exagerados às
“melhores práticas” que omitem os erros com os quais as pessoas podem aprender, bem
como a lógica oculta e os esforços que tornaram possíveis os sucessos anteriores.
As comunidades de prática são, pois, um aspecto fundamental de um processo
de gestão do conhecimento em qualquer organização.
O Modelo de Gestão do Conhecimento que é proposto para o Departamento de
Informática da Universidade da Beira Interior assenta em dois pilares fundamentais:
redes de conhecimento e comunidades de prática (capítulo 6).
Tecnologias de Apoio à Gestão do Conhecimento
33
3. Tecnologias de Apoio à Gestão do Conhecimento
A literatura é unânime em considerar que a “explosão” verificada na gestão do
conhecimento na última década se deve, fundamentalmente, ao desenvolvimento
tecnológico e ao apoio dado pelas tecnologias da informação. Segundo Lawton (2001),
a tecnologia associada à gestão do conhecimento não é única, mas antes uma colecção
de tecnologias de indexação, classificação e extracção de informação, conjugadas com
metodologias desenhadas para alcançar os resultados desejados pelo utilizador.
Segundo este autor, dá-se um grande impulso aos processos de gestão do
conhecimento, entre 1995 e 1997, com a proliferação do web browser13. O browser
simplificou o desenvolvimento de aplicações de gestão do conhecimento porque se
começou a desenvolver para um interface normalizado.
Pode-se considerar que um sistema de gestão do conhecimento integra várias
tecnologias, tais como: correio electrónico, processamento de texto, gestão electrónica
de documentos, bases de dados, agentes inteligentes, redes de computadores (Internet,
intranet e/ou extranet), telecomunicações e mecanismos de segurança. Dentro deste
conjunto de tecnologias, Skyrme (1999) destaca as ferramentas que são mais utilizadas
na gestão do conhecimento: correio electrónico, intranet, Internet, data warehouse,
suporte à decisão, groupware, videoconferência, acesso a informação on-line e gestão
documental.
Nos pontos seguintes, são abordadas em detalhe estas ferramentas de apoio à
gestão do conhecimento e, dentre estas, as tecnologias de trabalho cooperativo vão ser
apresentadas em separado, uma vez que foram as que causaram maior impacto nas redes
de conhecimento, nomeadamente, a Internet e as intranets.
3.1 Ferramentas de Suporte ao Processo GC
Os processos de gestão do conhecimento são apoiados pela tecnologia na
captura e partilha do conhecimento existente nas pessoas, bem como na promoção do
13
Browser – produto de visualização e leitura de ficheiros de formato determinado na Internet. Conforme
o formato a ler, existem browsers WWW (HTML ou XML), JAVA, VRML, etc. (Coelho, 2001).
34
trabalho cooperativo e em facilitar o acesso à informação existente, nomeadamente, na
Internet.
O estudo sobre a tecnologia de suporte à gestão do conhecimento vai ser
efectuado, tendo em conta as diferentes fases do ciclo do conhecimento. Na literatura
encontram-se inúmeras variantes dos ciclos de conhecimento, com diferentes
terminologias e diferentes relevos atribuídos a cada fase do ciclo. Em seguida,
apresentam-se as contribuições de diversos autores relativamente a este assunto.
Skyrme e Amidon (1997) referem os quatro processos comuns de gestão do
conhecimento: identificação, criação, gestão de bases de dados de conhecimento e
partilha e difusão do conhecimento. O processo de identificação do conhecimento
caracteriza-se por identificar e, muitas vezes “mapear” o conhecimento importante, isto
é, onde está (interno e externo), quem o possui, qual é e como aceder a ele. A criação de
conhecimento envolve processos de criação de novo conhecimento, mais do que gerir o
conhecimento existente. As bases de dados de conhecimento são bases de dados
estruturadas de informação e ponteiros de conhecimento14, que podem ser geridas
centralmente e conter referências para o conhecimento explícito e tácito. Os processos
de partilha e difusão do conhecimento encorajam a livre circulação da informação e
partilha do conhecimento entre as pessoas, assentes muitas vezes nas tecnologias da
informação existentes.
Zack (1999) propõe a “refinaria” do conhecimento. Por “refinaria”, este autor,
entende “o processo para a criação e distribuição do conhecimento contido no
repositório”. Este processo é composto por cinco fases:
-
Aquisição – criação de informação e de conhecimento dentro da organização
ou sua aquisição a partir de fontes internas ou externas;
-
Refinamento – o conhecimento capturado, antes de ser armazenado, passa
por um processo de refinamento que inclui diversas tarefas, tais como:
limpeza, etiquetagem, indexação, ordenamento, abstracção, normalização,
integração e re-categorização;
-
Armazenamento e recuperação – este estádio liga a criação do repositório de
conhecimento com a sua distribuição;
-
Distribuição – este estádio contempla os mecanismos utilizados para tornar
o conteúdo do repositório acessível;
14
Do inglês: knowledge pointers.
-
35
Apresentação – o valor do conhecimento é influenciado pelo contexto da sua
utilização. Este estádio compreende as capacidades para seleccionar, ordenar
e integrar de forma flexível o conteúdo do conhecimento.
Skyrme (1999) considera dois ciclos do conhecimento: ciclo de inovação e ciclo
de partilha. O ciclo de inovação representa o progresso desde a criação de uma ideia
(conhecimento não estruturado), a sua maturação, em que o conhecimento se torna mais
estruturado e pode ser reproduzido, até à sua concretização em novos produtos ou
processos. O ciclo de partilha do conhecimento apresenta os processos associados à
recolha e partilha do conhecimento, tendo um repositório do conhecimento como ponto
central.
Tan (2000) refere seis etapas da gestão do conhecimento, onde explica como o
conhecimento é criado e partilhado numa base de acontecimentos:
1. Identificação dos activos de conhecimento – identificar o conhecimento
importante da organização, isto é, qual o conhecimento e onde este se
encontra (tanto conhecimento tácito como explícito);
2. Criação de conhecimento – identificar onde é que o conhecimento é criado
para depois se poder capturar;
3. Encapsulamento de conhecimento – o conhecimento é encapsulado através
da indexação de fontes de conhecimento (exemplo: pessoas, equipas e
documentos de projectos) e documentando o conhecimento (Summit
Consultancy, citada em Tan, 2000). O conhecimento pode estar armazenado
em sistemas de informação, como o Lotus Notes, por exemplo;
4. Partilha e disseminação – utilizar a distribuição de listas para saber quais as
equipas interessadas em determinada área do conhecimento. Quando se cria
novo conhecimento, envia-se um resumo por correio electrónico para os
interessados.
5. Recuperação – em paralelo com o ponto anterior, quando uma equipa
necessita de um conhecimento particular com urgência, utilizam-se
ferramentas de pesquisa (como motores de busca, por exemplo) para
encontrar e recuperar o conhecimento pretendido;
6. Aplicações do conhecimento – por fim, as equipas de trabalho têm todo o
conhecimento necessário e durante a sua utilização vão criando novo
conhecimento.
Finalmente, Duffy (2000a e 2000b) definiu as seguintes fases para o ciclo de
vida da gestão do conhecimento: aquisição e captura, organização e armazenamento
36
(classificação, indexação e mapeamento), recuperação (procura e acesso), distribuição e
apresentação (partilha e disseminação) e manutenção do repositório de conhecimento.
Esta manutenção do repositório de conhecimento consiste na aplicação de regras de
purga e armazenamento do conhecimento, para não se correr o risco deste se tornar
muito pesado e irrelevante. Por outro lado, Duffy (2000b) relaciona o ciclo de vida
tradicional de um documento, com a gestão do conhecimento, considerando que a
gestão do conhecimento se preocupa com a gestão do conteúdo do documento, e não,
com o documento em si.
Da reflexão sobre estes estudos concluiu-se que o ciclo dos processos do
conhecimento, apresentado na figura 9, constituído pelos processos associados à
criação, recolha, partilha e utilização do conhecimento, tendo um repositório de
conhecimento como ponto comum, representa com clareza as principais etapas que
constituem o ciclo dos processos.
Figura 9 – Ciclo dos Processos do Conhecimento
Aplicar/
Utilizar
Criar
Repositório de
Conhecimento
Partilhar/
Disseminar
Recuperar
-
Identificar
Organizar/
Armazenar
Criar – processo de criação de novo conhecimento. Este é o processo de
inovação e criatividade, servindo de interface entre o conhecimento tácito e o
explícito – os conceitos de conversão do conhecimento: a interiorização e
exteriorização de Nonaka e Takeuchi (1995).
-
37
Identificar – processo de identificação e elaboração de mapas do
conhecimento15 importante dentro da organização (“onde está”, “quem o
tem”, “qual é” e “como aceder a ele”).
-
Organizar/Armazenar – o conhecimento explicitado é classificado e
armazenado em bases de dados estruturadas e/ou em documentos. Desta
forma, a sua futura recuperação torna-se mais fácil. Este processo serve de
ponte entre a geração e a partilha do conhecimento.
-
Recuperar – este processo caracteriza-se por incorporar as ferramentas
necessárias para pesquisar e encontrar o conhecimento pretendido quando
este é necessário. Uma busca efectiva e eficiente depende dos mecanismos
apropriados de armazenamento, da utilização de várias técnicas de procura,
de esquemas de indexação e classificação bem desenvolvidos e de um fácil
acesso aos dados.
-
Partilhar/Disseminar – nestes processos é encorajada a disseminação da
informação e a partilha de conhecimento entre as pessoas. As tecnologias,
sobretudo as redes informáticas e de telecomunicações favorecem estes
processos, permitindo aproximar as pessoas e fornecendo meios para a troca
de informação e conhecimento.
-
Aplicar/Utilizar – utilização do conhecimento e sua aplicação no trabalho
desenvolvido pelas pessoas. Neste processo, o conhecimento vai sendo
desenvolvido e refinado. Através do seu uso, novo conhecimento é criado e
o próprio ciclo repete-se.
Com base nos ciclos do conhecimento propostos por Skyrme (1999), este autor
desenvolveu a cadeia de valor do conhecimento, assim como uma selecção de
ferramentas de apoio.
15
Mapa do conhecimento é um sistema que contém as indicações sobre a categoria e os locais
(documentos, sistemas, pessoas, ...) onde se pode encontrar e ajuda a identificar o conhecimento
pretendido, mas não contém esse mesmo conhecimento. Um bom mapa do conhecimento pode ser um
auxiliar precioso na procura de conhecimento pois, caso contrário, seria muito difícil ou mesmo
impossível de encontrar. Segundo Davenport e Prusak (1988), “é um guia e não um repositório”, podendo
também servir como um “inventário”. O mapa do conhecimento deve ser estruturado de acordo com o
pensamento das pessoas e do seu modo de pesquisar a informação (Duffy, 2000a).
38
O termo “cadeia de valor”, proposto por Porter (1985), é um modelo que analisa
as fontes ou a origem da vantagem competitiva16 de uma empresa. A cadeia de valor é
uma teoria sistemática que analisa todas as actividades desenvolvidas pela empresa e o
modo como estão interligadas umas com as outras.
A cadeia de valor do conhecimento, à semelhança da cadeia de valor genérica de
Porter (1985), é composta por todas as etapas desde a geração de conhecimento até à
sua partilha, passando pela recolha e armazenamento do conhecimento. Para Skyrme
(1999), este é um esquema simplificado, uma vez que não existe uma relação de um
para um entre ferramentas e processos. Algumas ferramentas, como o mapeamento
conceptual, podem ser usadas para identificar conhecimento existente e melhorar os
discernimentos, assim como criar novo conhecimento.
Figura 10 – Tecnologia na Cadeia de Valor do Conhecimento
Identificar
Identificar
Descobertade
deconhecimento
conhecimento
Descoberta
Datamining
mining
Data
Text
mining
Text mining
Recuperar/
Recuperar/
Codificar
Codificar
Pushde
deinformação
informação
Push
Motoresde
debusca
busca
Motores
Criar
Criar
Ajudasao
aopensamento
pensamento
Ajudas
Mapeamento
conceptual
Mapeamento conceptual
Repositório de
conhecimento
Difundir/
Difundir/
Utilizar
Utilizar
Bases de dados
Apoioààdecisão
decisão
Apoio
Videoconferência
Videoconferência
Data warehouses
Groupware
Groupware
Documentos
Agentesinteligentes
inteligentes
Agentes
Infra-estrutura: Redes Internet; intranets
Fonte: Skyrme (1999). Knowlegde Networking: creating a collaborative enterprise.
Butterworth-Heinemann, Great-Britain, p. 74 (adaptado)
As ferramentas de suporte aos processos de gestão do conhecimento,
apresentadas nos pontos seguintes, estão organizadas em grupos de acordo com o ciclo
do conhecimento (ver figura 9). Como foi referido, não existe uma relação de um para
16
Ver nota 1.
39
um entre uma tecnologia e uma fase do ciclo do conhecimento, uma vez que uma
tecnologia pode ser utilizada em várias etapas do ciclo. Contudo, para garantir uma
melhor organização, apresentam-se para cada fase do ciclo do conhecimento, as
respectivas tecnologias mais preponderantes.
A descrição das tecnologias é efectuada na perspectiva da sua adequação às
fases do ciclo dos processos do conhecimento, não se aprofundando sob o ponto de vista
técnico, pois pretende apresentar-se e justificar o que se considera necessário para as
fases de gestão do conhecimento referidas.
3.1.1 Criar Conhecimento
A criação de conhecimento pode ser auxiliada por diversos tipos de ferramentas
que ajudam o pensamento e a criatividade, quer individualmente quer em grupo. Para
ilustrar este processo do conhecimento vão apresentar-se algumas ferramentas
existentes actualmente no mercado.
Um tipo de ferramentas que têm sido desenvolvidas estão ligadas à geração de
ideias. Por exemplo, a aplicação IdeaFisher™ foi desenvolvida para auxiliar a
criatividade e actividades de brainstorming (“chuva de ideias”). Contém um repositório
de palavras e modelos, podendo ser utilizada em diversas situações, tais como:
planeamento estratégico, resolução de conflitos, desenvolvimento do nome de produtos,
escrita criativa e resolução de problemas gerais, entre outras. Estimula o surgimento de
novas ideias a partir da utilização de técnicas de criatividade, como a associação de
palavras ou Word Triggers (IdeaFicher, 2001).
Outro tipo de ferramentas, dentro deste processo de criação de conhecimento,
são as que ajudam a “mapear o raciocínio”17. A Idons-for-Thinking™ é uma ferramenta
que permite combinar e remodelar pensamento diverso e complexo, palavras e
esquemas visuais. Utiliza hexágonos de várias cores, de acordo com a natureza do
conceito (por exemplo: verde para uma ideia nova, azul para uma estratégia e vermelho
para uma acção). Combina imagens com as funcionalidades do programa, ajudando a
organizar, armazenar e recuperar o conhecimento (Idon Software, 2001).
17
Do inglês: mind mapping.
40
Outro exemplo desta categoria de ferramentas é o MindMapper®. As suas
principais características são as seguintes:
-
O assunto é representado por uma imagem central;
-
Os temas principais do assunto são colocados à volta da imagem central,
como ramos principais;
-
Os temas menos importantes estão ligados aos temas principais;
-
Todos os ramos estão ligados formando uma estrutura nodal.
O MindMapper® utiliza palavras, linhas, lógicas, cores, imagens e sons para
estimular o cérebro. Pode ser utilizado em inúmeras situações, como por exemplo:
estudo, ensino, formação, elaboração de esboços, gestão de projectos, desenvolvimento
de pensamento criativo, tomada de decisões, criação de uma base de conhecimento, etc.
(MindMapper, 2001). Na figura seguinte, apresenta-se um exemplo de utilização deste
software, com os tópicos mais importantes deste sub-capítulo.
Figura 11 –Tecnologias de Apoio à Gestão do Conhecimento
G eração de Ideias
M apas de Reciocínio
Criar
Relação entre Conceitos
Inv enção
M ineração de Dados
Descobrir
Exploração de Textos
Visualização
Ciclo do Conhecim ento
Data W arehouse
Armazenar
G estão Docum ental
Bases de Dados 'on-line'
M otores de Busca
Recuperar
Agentes Inteligentes
Pull - Push
Tecnologias de apoio à G estão do C onhecim ento
Sim ulação
Aplicar/Utilizar
Raciocínio Baseado em Casos
Suporte à Decisão
Videoconferência
Tecnologias de Trabalho Cooperativo
Internet
Intranet
Passw ords
Perfis de Utilizador
Perm issões
Filtro de Pacotes
Segurança
Firew alls
Proxies
Inspecção de Estado
Antivírus
41
A relação causal entre conceitos é outro tipo de ferramentas deste processo. Um
exemplo deste software é o Decision Explorer™. Esta aplicação permite a captura de
conceitos e ideias, explora-os e acrescenta nova compreensão e discernimento,
disponibilizando mapas onde se podem visualizar e analisar os novos conceitos, bem
como conjuntos que podem ser usados para facilitar a organização dos conceitos para
análise (Decision Explorer, 2001). Esta ferramenta pode ajudar a:
O
-
Extrair ideias coesas;
-
Encontrar os reais problemas;
-
Gerir a complexidade sem perder a riqueza do detalhe;
-
Construir soluções realizáveis, práticas e aceitáveis;
-
Ter o raciocínio efectivamente presente;
-
Manter a criatividade e o enfoque em reuniões de grupo.
Decision
Explorer™
pode
ser
aplicado
em
inúmeras
situações,
nomeadamente, na estratégia de gestão e desenvolvimento, captura de ideias, resolução
de problemas, análise dos competidores, estruturação de relatórios e documentos,
identificação de competências, elaboração de mapas cognitivos, etc.
Outro aspecto relacionado com o processo de criação de conhecimento
prende-se com a inovação. Existem aplicações que suportam estas actividades, apoiando
as pessoas em sessões de brainstorming, selecção de opções e validação, como as
desenvolvidas pela Invention Machine Corporation. Esta empresa, considerada líder a
nível mundial, dedica-se ao desenvolvimento de soluções de inovação baseada no
conhecimento, que capturam a informação relevante e extraem conhecimento utilizando
tecnologia de processamento semântico e linguagem natural. Oferece as seguintes
soluções: CoBrain, Knowledgist e TechOptimizer (Invention Machine, 2001). O
CoBrain e o Knowledgist são programas que extraem conhecimento explícito, como tal,
serão abordados mais à frente. Segundo o Engineering Automation Report (2000), o
TechOptimizer é composto por um conjunto de módulos de software que ajudam os
utilizadores a examinar problemas técnicos com novas abordagens e a surgir com
conceitos mais inteligentes para resolver esses mesmos problemas.
Para Arnst (2001), o software da Invention Machine “procura profundamente na
Internet e analisa grandes volumes de texto retirado de jornais técnicos, fora científicos
e outras fontes incluindo o índex completo de patentes dos EUA”. O software
reorganiza o conteúdo dos documentos num formato de problemas e soluções.
42
3.1.2 Descobrir Conhecimento
As ferramentas que apoiam o processo de descoberta de conhecimento são
extremamente importantes, uma vez que ajudam a identificar novos modelos e novo
conhecimento em grandes volumes de dados, através da criação de mapas do
conhecimento e da revelação de modelos e padrões implicitamente presentes nesses
dados.
Neste ponto são abordadas três tipos de ferramentas, consideradas mais
importantes no processo de descoberta de conhecimento.
Mineração de Dados
A mineração de dados (do inglês: Data Mining) permite analisar grandes
quantidades de dados e é tida como uma das principais actividades relacionadas com a
compreensão, navegação e explosão do universo dos dados digitais. As suas raízes
assentam na comunidade estatística (Hirji, 2001).
Segundo Fayyad (2001), a mineração de dados é um processo automático de
identificação e descoberta de estruturas úteis (padrões, modelos e relações) num
conjunto de dados. Um padrão é considerado como uma descrição curta de um conjunto
de dados; um modelo é uma descrição (estatística) de todo o conjunto de dados e uma
relação é uma propriedade que especifica alguma dependência entre campos ou
atributos sobre um subconjunto de dados.
O objectivo da mineração de dados, na perspectiva de Skyrme e Amidon (1997),
é permitir ao utilizador a descoberta de novo conhecimento e de relações inesperadas
em grandes volumes de dados. Atinge fracções que as queries18 convencionais e as
ferramentas de elaboração de relatórios não conseguem alcançar.
O desenvolvimento dos algoritmos de mineração de dados deve-se, também, à
contribuição de campos como a aprendizagem automática, o reconhecimento de padrões
e a própria estatística (Hirji, 2001).
18
Queries são as consultas que permitem analisar a informação existente nas tabelas de uma base de
dados, de forma a obter um conjunto filtrado de informação. Estas consultas têm múltiplas funções, tais
como: seleccionar um conjunto de informação, normalmente segundo condições específicas, bem como
até executar cálculos e outras operações sobre os dados (Sousa, 1999).
43
Existem outras ferramentas da inteligência artificial que ajudam a construir
modelos e responder a questões, que geralmente são classificadas dentro da mineração
de dados, dentre as quais se destacam:
-
Os algoritmos genéticos – baseiam-se na evolução de experiências aleatórias
por indivíduos, simulando a teoria evolucionista de Darwin. Procuram a
primeira solução, que poderá não ser a melhor. A capacidade de cada
indivíduo é determinada pela função objectivo, sobrevivendo apenas os
indivíduos que podem procriar. Cada ciclo, no processo de avaliação,
selecção dos sobreviventes, reprodução, avaliação, etc., é chamado geração.
Estes algoritmos continuam a iteração de gerações até atingir o objectivo ou
surgir outro critério de paragem (Berg, 2001).
-
As redes neuronais
19
– são inspiradas na arquitectura do cérebro humano.
Uma rede neuronal funciona através da criação de ligações entre o
processamento de diferentes elementos, cada um semelhante a um neurónio
no cérebro humano. Cada neurónio possui inúmeros sinais de entrada que,
através de um sistema interno de ponderações, produz um único sinal de
saída que, tipicamente, será um sinal de entrada noutro neurónio (Kay, 2001
e Thieme e outros, 2000);
-
As árvores de decisão – são o modo de representar uma série de regras,
sendo formadas por nodos e ramos (Hirji, 2001).
Um exemplo de um sistema de mineração de dados é o Dowser®, desenvolvido
pela RedeShed Software™, desenhado para encontrar as “regras” que descrevem as
inter-relações entre dados em bruto. O Dowser® permite a descoberta de regras de
relacionamento entre muitos conjuntos de dados, acrescentando a capacidade para fazer
comparações em diferentes fases de tempo (Dowser Info Page, 2001).
Outra aplicação que contém processos interactivos de mineração de dados é a
Clementine®, desenvolvida pela SPSS® Inc., que tem como objectivo criar modelos
preditivos sólidos para utilizar num determinado negócio. Apoia a resolução de
problemas complexos de negócio e ajuda a identificar novas oportunidades, permitindo
a tomada de decisões mais sábias (SPSS, 2001a).
19
Um exemplo de uma aplicação que incorpora redes neuronais é a Neural Connection, da SPSS® Inc.,
que permite fazer previsões, desenvolver modelos, classificar e reunir dados em clusters (SPSS, 2001b).
44
Exploração de Textos
A exploração de textos (do inglês: Text Mining), à semelhança da mineração de
dados, também identifica relações em grandes conjuntos de dados.
Este processo que consiste em analisar texto, com o objectivo de descobrir e
capturar informação semântica para armazenar no repositório de conhecimento, tendo
como objectivo último permitir a descoberta de conhecimento através do acesso, quer
em modo texto quer em modo gráfico, para utilizar numa vasta gama de aplicações
(Liddy, 2000). Para este autor, o processo consiste nas três fases que constituem o
processo tradicional de descoberta de conhecimento a partir dos dados:
-
Preparação – selecção, “limpeza” e pré-processamento do texto;
-
Processamento – utilizar um algoritmo de mineração de dados para
processar os dados preparados, comprimindo-os e transformando-os para
identificar informação importante;
-
Análise – avaliação da saída para ver se foi descoberto conhecimento e
determinar a sua importância.
Na perspectiva de Fielden (2000), se a exploração de textos for implementada
correctamente, nos próximos anos será tão importante como a mineração de dados o foi
nos anos noventa.
Por outro lado, segundo Liddy (2000) a exploração de textos também pode ser
usada na recuperação de informação (que será abordada mais adiante).
A aplicação SemioMap®, desenvolvida pela Semio Corporation™ é um
exemplo de uma ferramenta que incorpora este tipo de tecnologias. Oferece uma
perspectiva visual, extraída de vários textos fonte que são analisados e explorados por
esta ferramenta. Os utilizadores podem navegar através de conceitos chave e pesquisar
conteúdos específicos que desejem aprofundar (Semio Corporation, 2000).
Visualização
A visualização é uma técnica que ajuda a identificar novos padrões e relações e a
descobrir novo conhecimento. A apresentação da informação em termos visuais torna-se
uma ferramenta poderosa, uma vez que auxilia as pessoas na análise e interpretação dos
dados.
45
Como exemplo de aplicações visuais, apresentam-se duas desenvolvidas pela
SPSS® Inc.: o nViZn™ e o famoso SPSS® – Statistical Package for Social Science. A
aplicação nViZn™ transforma os dados em bruto em informação, oferecendo
funcionalidades de visualização flexíveis que permitem mapear os conjuntos de dados
em aplicações gráficas. Deste modo, facilita a análise dos dados e, consequentemente, a
tomada de decisões (SPSS, 2001c).
O package estatístico SPSS também incorpora técnicas de visualização,
apresentando gráficos que auxiliam as análises estatísticas efectuadas.
Outro tipo de ferramentas que oferecem técnicas de visualização são o vasto
conjunto de produtos desenvolvidos pela Inxight Software Inc., pertencente ao grupo
Xerox®. Disponibiliza produtos para três tipos de clientes ou utilizadores: produtores de
software, construtores de aplicações para a web e para utilizadores finais. Estas
ferramentas permitem efectuar a análise de texto, encontrar a informação que os
utilizadores pretendem na web e uma navegação e exploração visual de conteúdos
(Inxight Software, 2001).
O NetMap™, criado pela NetMap Analytics®, faz parte de um tipo de
ferramentas onde se tem verificado um crescimento e que se caracterizam por mostrar
as relações entre diferentes elementos de informação. A partir de grandes volumes de
dados, os algoritmos sofisticados do NetMap® seleccionam as ligações importantes
entre entidades aparentemente não relacionadas. O NetMap® apresenta essas ligações
de uma forma visual (NetMap Analytics, 2001).
3.1.3 Armazenar Conhecimento
Os sistemas de armazenamento, quer de dados quer de informação e de
conhecimento explícito, constituem o ponto central dos sistemas de informação de uma
organização. Esta fase do ciclo do conhecimento, na qual se incide sobre a sua
organização e armazenamento, é extremamente importante, pois residem nestes
sistemas os conteúdos intangíveis da organização.
Com a redução dos preços dos equipamentos de armazenamento electrónico,
estes sistemas difundiram-se largamente, contribuindo para que o que antigamente era
guardado em bibliotecas e arquivos físicos, hoje possa estar disponível em
computadores de uma forma mais rápida, cómoda e acessível a um maior número de
46
pessoas. Deste modo, um repositório de conhecimento ligado à Internet, por exemplo,
fica imediatamente disponível em qualquer parte do mundo.
Existem vários tipos de repositórios onde se armazena conhecimento, como se
pode observar no quadro seguinte, contendo também a utilização mais comum dos seus
conteúdos.
Quadro IV – Exemplos de Repositórios de Conhecimento
Repositório
Informação típica e sua utilização
Internet
Recursos compreensivos através de muitas disciplinas científicas e
de negócios. Utilização inclui pesquisas científicas e de mercado.
Bases de dados
externas
Informação competitiva e de marketing, notícias sobre negócios.
Utilizadas para auxiliar a tomada de decisões de marketing e
desenvolvimento de produtos.
Bases de dados
documentais
Manuais, esquemas e correspondências dos clientes. Usadas no
serviço de clientes para recolher toda a informação sobre um dado
cliente.
Data warehouse
Transacções financeiras e dados de pontos de venda. Usadas para
discernir padrões comerciais para mercados alvo, localização de
armazéns, etc.
Fonte: Skyrme, (1999). Knowlegde Networking: creating a collaborative enterprise. ButterworthHeinemann, Great Britain. (adaptado)
Um exemplo de repositório de conhecimento é o Knowledge Organizer™, um
componente adicional do Verity® Information Server, com aplicações cliente e
servidor, que permite organizar, classificar e procurar informação intuitivamente através
de um web browser. Apresenta diversas características, das quais se destacam as
seguintes:
-
Organiza informação armazenada em servidores de ficheiros, repositórios
em rede e portais20 da Internet, intranet ou extranet, dentro de uma hierarquia
de directorias organizada por categorias chamada “árvore do conhecimento”;
20
Portal – Bhatt e Fenner (2001) definem portal como o ponto de partida central para conteúdos e
aplicações. O seu objectivo é centralizar o acesso a informação que anteriormente exigia múltiplos
interfaces. Consideram que as suas vantagens são a partilha do conhecimento, redução e poupança de
tempo.
-
47
Classifica os documentos automaticamente dentro de uma ou mais árvores
do conhecimento baseada em regras de negócio, sistemas de ficheiros
hierárquicos e URL’s21;
-
Suporta diversas árvores do conhecimento, cada uma mostrando um ponto
de vista diferente acerca da mesma informação;
-
Melhora a manutenção do sistema, separando a recolha de dados da
organização da informação, entre outras.
Este software pode ser instalado numa intranet, organizando o seu conteúdo e
corre tanto em ambiente Windows como em ambiente UNIX (Verity, 2001).
Nestes pontos são abordados em detalhe os três tipos de sistemas de
armazenamento de informação mais importantes: data warehouses, documentos e bases
de dados.
Data Warehouses
Data warehouse consiste num conjunto de tecnologias que integram todos os
dados de uma organização numa única base de dados, podendo armazenar grandes
volumes de dados. A organização da informação em data warehouses é feita por
assuntos (clientes, produtos, vendedores, ordens, transacções, etc.), para uma utilização
mais fácil (Levine e Siegel, 2001).
Para Howell-Jones (2000), um data warehouse é mais que um repositório de
informação, pois fornece, numa plataforma aberta, informação a todos os membros da
organização. Acrescenta que dentro dos diferentes modos de utilização da informação
(explorar novas correntes de receitas, analisar os pontos fortes e os pontos fracos e
ajudar na tomada de decisões de negócio), o data warehouse pode ser classificado
dentro dos sistemas de apoio à decisão.
Por outro lado, apesar da implementação dos sistemas de data warehouse ser
complexa e ter causado inúmeras dificuldades às organizações (Sammon e Finnegan,
2000), estes sistemas têm crescido como uma tecnologia chave para a integração de
várias fontes de informação distribuídas (Rundensteiner e outros, 2000). Estes autores
apresentam alguns exemplos de utilização destes sistemas, num vasto conjunto de
modernas aplicações, tais como os seguintes domínios: negócio (análise de marcas),
21
URL – Universal Resource Locate, define a localização de um recurso na Internet (exemplo:
http://www.ubi.pt) (Coelho, 2001).
48
lazer (viagens, estado do tempo ou informações turísticas), ciência (integração de
diagnósticos e resultados de especialistas, enfermeiros e médicos), bibliotecas (museus,
colecções de arte e outros recursos multimedia on-line) e educação (notas de leitura,
sumários, exames e hiperligações para sítios na web).
Como exemplo de data warehouse, apresenta-se o sistema Enterprise Data
Warehouse da Oracle®, que combina a recolha de dados, design gráfico e ferramentas
de gestão de dados para construir e gerir um data warehouse. Dispõe dos seguintes
módulos: vendas, finanças, manufactura, clientes, marketing, recursos humanos,
compras e análise da gestão de projectos (Whiting, 2001).
Gestão Documental
As bases de dados de documentos ou bases de dados de gestão documental são
considerados outros tipos de repositórios electrónicos de conhecimento. Estas bases de
dados representam um aspecto fundamental para a disseminação e partilha do
conhecimento, pois facilitam o acesso de uma forma fácil e rápida aos documentos
originais.
A tecnologia de gestão documental permite organizar e arquivar diversos tipos
de documentos em formato electrónico, disponibilizando mecanismos que possibilitam
a definição de regras para automatizar a sua circulação e controlar o seu estado e
localização em qualquer momento.
Dentro das bases de dados de gestão documental podem-se considerar dois tipos
de bases de dados, isto é, as que incluem todos os elementos relativos ao registo
bibliográfico abreviado do documento (título, autor, data, publicação, resumo, etc.) e o
próprio texto original do documento e aquelas que apenas contêm os elementos que
identificam e caracterizam os documentos e apresentam, somente, a localização do texto
original.
Relacionados directamente com a gestão documental, encontram-se os sistemas
de workflow, que permitem a “automatização dos circuitos de circulação de papel dentro
das organizações” e a aceleração do tratamento dos processos, sabendo-se em cada
momento o estado e a localização de determinado documento. Estes sistemas são muito
úteis para a gestão de documentos de índole administrativa.
Um exemplo de um sistema de gestão documental é o Novasoft NovaManage™,
implementada pela Molten Metal Technology, que gere uma base de dados de
49
documentos e fornece ferramentas de acesso, revisão, distribuição, armazenamento e
gestão de qualquer documento dentro de uma organização (anónimo, 1996).
Em Portugal, também existem inúmeras ofertas de sistemas de gestão
documental, podendo-se destacar, como exemplo, a solução ApliDOC desenvolvida
pela Papelaco Telemática® (Papelaco Telemática, 2001) e o SmartDocs®, oferecido
pela ICL® (ICL, 2001).
A Portugal Telecom, principal operador português de telecomunicações e
multimédia, instalou um sistema de gestão documental, denominado OFICE, em todas
as delegações da empresa entre 1997 e 1998, com o objectivo de terminar com a
circulação de papel e facilitar a comunicação entre os seus colaboradores. Este sistema
permite, em qualquer momento do ciclo de vida útil de um documento, saber onde este
se encontra e qual o tratamento de que foi objecto, inclusive, até ser arquivado.
Bases de Dados On-line
As bases de dados são as ferramentas que contribuíram para a vulgarização dos
repositórios de informação em formato digital. Uma base de dados é uma colecção de
dados organizada por conteúdos que pode ser facilmente acedida, gerida e actualizada
(searchDatabase.com, 2000).
Segundo estes autores, os principais tipos de bases de dados são os seguintes:
-
Bases de dados relacionais – são constituídas por conjuntos de dados
organizados num conjunto de tabelas pré-definidas, nas quais os dados
podem ser acedidos e reunidos de diversos modos, sem ter que reorganizar
as tabelas da base de dados;
-
Bases de dados distribuídas – são aquelas que podem ser dispersas ou
replicadas entre diferentes pontos de uma rede informática;
-
Bases de dados de programação orientada a objectos – são aquelas que são
coerentes com os dados definidos em classes ou subclasses de objectos. Uma
classe identifica uma categoria de objectos com as mesmas características
(atributos, métodos e comportamentos), podendo ter uma ou mais subclasses
que podem herdar algumas das suas características. A estrutura de classes e
subclasses é chamada a hierarquia da classe. Um objecto é um bloco de
código que pode ser reutilizado e é caracterizado pelo seu comportamento,
encapsulando dados e o seu respectivo tratamento em diferentes partes do
programa.
50
A linguagem normalizada para interagir com bases de dados é a SQL – Strctured
Query Language, permitindo tanto inserir, consultar, alterar e apagar dados como reunilos para elaboração de relatórios. Esta linguagem é utilizada por ferramentas como a
IBM® DB2, Microsoft® Access® e SQL Server® e todas as tecnologias de bases de
dados da Oracle®, Sybase® e Computer Associates® (searchDatabase.com, 2000).
O gestor de uma base de dados é um utilizador que, tipicamente, tem as funções
de atribuir e controlar os acessos de leitura e escrita, especificar a geração de relatórios e
efectuar auditorias de utilização (searchDatabase.com, 2000).
As bases de dados on-line são bases de dados conhecidas por terem a
particularidade de estar permanentemente disponíveis e acessíveis através das
tecnologias web, geralmente através da Internet. A web oferece uma procura e
recuperação de informação e um interface consistentes e independentes do hardware e
sistemas operativos utilizados (Mischo e Schlembach, 1999).
Muita da informação necessária para as organizações é de origem externa e uma
das fontes mais comuns deste tipo de informação são as bases de dados on-line,
acessíveis quer através da Internet quer através das intranets das organizações (Kessler,
1999). Este autor sustenta que o acesso a este tipo de bases de dados on-line facilita
muito o acesso a grandes quantidades de informação, num curto espaço de tempo, ao
mesmo tempo que permite uma redução das despesas.
Como exemplo de um sistema de bases de dados on-line, acessível através da
Internet, apresenta-se a base de dados científica Proquest®, da ProQuest Company, que
contém uma das maiores colecções de informação a nível mundial, incluindo resumos
de artigos de mais de 8.000 publicações, muitos dos quais em formato de texto e
imagem integrais. A ProQuest® disponibiliza inúmeros tipos de pesquisas, tais como:
básica, avançada, guiada por campo, por publicação e linguagem natural, oferecendo
também vários filtros, como por exemplo, a data de publicação do artigo (Proquest,
2001). Outro sistema semelhante a este é o da Emerald™, que consiste numa base de
dados electrónica de artigos de jornais disponível on-line, contendo mais de 35000
artigos de gestão (Emerald, 2001).
Segundo Jacso (2001), as bibliotecas digitais da ACM (Association for
Computer Machinery) e da IEEE Computer Society (Institute of Electrical and
Electronic Engineering) constituem um óptimo exemplo de bases de dados on-line.
Estas bases de dados oferecem acesso grátis a informação bibliográfica (muitas vezes,
incluindo, resumos), acesso ao texto completo a preços razoáveis e acesso completo aos
seus assinantes.
51
3.1.4 Recuperar Informação
A fase de recuperação de informação existente num sistema de gestão do
conhecimento revela-se de grande importância. Nesta fase, as ferramentas de
recuperação de informação desempenham um papel chave na medida em que facilitam
um acesso rápido à informação, quando esta é necessária.
Em seguida, apresentam-se ferramentas que desempenham um papel importante
nesta fase do ciclo do conhecimento.
Motores de Busca
Os motores de busca são uma ferramenta que ajuda a localizar informação na
Internet. Este software procura informação que contenha um ou mais termos ou palavras
chave especificadas pela consulta por parte dos utilizadores (Schwartz, 2000).
Os motores de busca podem procurar texto utilizando uma palavra chave ou
combinar várias palavras utilizando os operadores lógicos de Boole (AND – “e”, OR –
“ou” e NOT – “não”). Os motores de busca mais avançados incorporam técnicas da
inteligência artificial e podem aceitar consultas em linguagem natural, como a seguinte
frase, por exemplo, “a importância da gestão do conhecimento num departamento de
uma universidade”.
Um exemplo de um motor de busca desenvolvido para integrar em sistemas de
gestão do conhecimento é o USU KnowledgeMiner™, da USU AG. Este motor de
busca semântico é flexível e poderoso, podendo ser aplicado a todos os conteúdos de
uma intranet, incluindo documentos. Os resultados da pesquisa podem ser visualizados
através de uma rede semântica que apresenta um mapa de tópicos a três dimensões (de
acordo com a norma ISO 13250, que especifica o mapeamento de estruturas de
informação). Os nodos são pontos à volta dos quais o conhecimento é agrupado dentro
das fontes de dados que estão a ser pesquisadas e as linhas representam as relações
individuais entre tópicos (USU, 2001).
Na Internet existem inúmeros sítios que possuem motores de busca, dentre os
quais se podem destacar, como exemplo, o yahoo! (www.yahoo.com) e o altavista
(www.altavista.com). Em Portugal, mais propriamente no domínio “pt”, também estão
disponíveis diversos portais com motores de busca. Como exemplo, apresenta-se o sapo
52
(www.sapo.pt), o netindex (www.netindex.pt), o clix (www.clix.pt) e a cidade virtual
(www.cidadevirtual.pt).
Um outro exemplo de motores de busca aplicados a bases de dados on-line está
presente
na
base
de
dados
científica
Proquest®,
da
ProQuest
Company,
disponibilizando inúmeros tipos de procura, como a procura simples, avançada, guiada
por campos que correspondem ao registo bibliográfico, linguagem natural ou por
publicação (Proquest, 2001).
Agentes Inteligentes
Os agentes inteligentes são ferramentas que também podem apoiar a recolha e
recuperação de informação podendo, por exemplo, ser integrados em motores de busca.
Atkinson e outros (citados em Knapik e Johnson, 1998) definem os agentes
inteligentes como sendo “entidades de software que levam a cabo um conjunto de
operações em proveito de um utilizador ou de outro programa com algum grau de
independência ou autonomia e, para fazer isto, emprega algum conhecimento ou os
objectivos ou desejos do utilizador”.
Os agentes inteligentes são uma tecnologia que pode ser utilizada em inúmeras
áreas. Neste sentido, Knapik e Johnson (1998) consideram que os agentes inteligentes
também podem ser definidos em termos dos domínios nos quais podem ser utilizados,
incluindo, nomeadamente:
-
Procura de informação;
-
Filtragem de dados;
-
Monitorização de condições ou alerta aos utilizadores quando são detectados
alarmes ou condições de set point;
-
Melhoria de acções em proveito do utilizador;
-
Providenciar o acesso e segurança nas transacções;
-
Apoiar a ajuda sensível ao contexto e tutoria on-line;
-
Gerir a complexidade dos sistemas de informação sobretudo em sistemas
distribuídos, tanto em ambientes cliente-servidor como em sistemas ponto a
ponto.
53
Franklin e Graesser (citados em Skyrme e Amidon, 1997), apresentam as
seguintes propriedades de um agente inteligente:
-
“Reactivo – responde atempadamente às mudanças do ambiente;
-
Autónomo – controla as suas próprias acções;
-
Orientado por objectivos – pró-activo e com objectivos;
-
Contínuo – corre continuamente;
-
Comunicativo e sociável – comunica com outros agentes, podendo incluir
pessoas;
-
Aprendizagem e adaptável – muda o seu comportamento baseado nas suas
experiências anteriores;
-
Móvel – capaz de se mover de uma máquina para outra;
-
Flexível – as suas acções não são pré-programadas;
-
Com carácter – “personalidade” credível e estados emocionais” (p. 410).
Como exemplo da utilização de agentes inteligentes em sistemas de recuperação
de informação, cita-se o Autonomy Update™, desenvolvido pela Autonomy
Corporation. O utilizador pode criar um ou mais agentes e estes passam a ser os seus
apoios na procura de informação, podendo configurar listas com sítios da Internet e
intranets, bem como repositórios internos da organização. Ele cria automaticamente um
relatório personalizado ou jornal que informa o utilizador acerca do seu trabalho
específico, podendo também enviar-lhe alertas logo que surgem informações ligadas aos
seus interesses, via telemóvel, correio electrónico, fax ou outra tecnologia push
(Autonomy, 2001).
Tecnologias Pull e Push
As tecnologias pull (puxar) são utilizadas quando se tem necessidade de obter
informação. Exemplos deste tipo de tecnologias são a procura em bases de dados
on-line e na Internet.
As tecnologias push (empurrar), pelo contrário, caracterizam-se pelo envio de
informação da fonte para o utilizador. Um exemplo de utilização de tecnologia push é o
tão conhecido correio electrónico.
Outros tipos de tecnologias push foram desenvolvidos pelas empresas
Pointcast® e BackWeb®. As últimas versões da aplicação Pointcast® procuram
oferecer ao utilizador ligado à web e utilizando a tecnologia push, tudo o que é possível
54
num único interface, como por exemplo: correio electrónico, videoconferência, fax,
notícias sobre inúmeras áreas definidas pelo utilizador, etc. (Coles, 2001). A empresa
BackWeb® desenvolveu alguns produtos que utilizam tecnologia push (por exemplo:
Proactive Portal Server™ e BackWeb Polite™) que permitem a difusão de
actualizações de software, notícias e campanhas para os clientes de uma empresa
através da Internet (BackWeb, 2001 e Mears, 2001).
3.1.5 Aplicar/Utilizar o Conhecimento
As pessoas têm acesso à informação e ao conhecimento, existindo diversos
modos de os aplicar e utilizar para apurar e expandir novo conhecimento. Neste ponto
abordam-se dois tipos de ferramentas estruturadas, consideradas como exemplo das
tecnologias que podem ser utilizadas nesta fase do ciclo do conhecimento.
Simulação
A simulação e os modelos computacionais ajudam uma equipa a partilhar
modelos mentais e suposições desconhecidas. Através da simulação é possível construir
e testar novos modelos, utilizando a informação e o conhecimento existentes, podendo
chegar-se à criação de novo conhecimento.
A aplicação SmartStat™, desenvolvida pela Knowledge Based Systems, Inc., é
um exemplo de uma ferramenta de simulação que, utilizando variáveis estatísticas,
apoia a tomada de decisões com avaliação quantitativa de variáveis e factores de risco.
Esta aplicação trabalha em conjunto com o Microsoft® Excel™ e permite que o
utilizador defina o tipo de distribuição estatística independente para cada célula –
distribuição normal, uniforme, exponencial, triangular ou discreta (SmartStat, 2001).
Raciocínio Baseado em Casos
O raciocínio baseado em casos é um ramo da inteligência artificial que facilita a
reutilização de conhecimento explícito, fundamentando-se na procura de casos iguais ou
semelhantes, numa base de conhecimento de casos, especializado sobretudo em
problemas e soluções.
55
De acordo com Dempsey (citado em Skyrme, 1999), o projecto europeu
CASTING – Case-Based Resoaning Stimulation of Industrial Usage promove a
utilização da tecnologia de raciocínio baseado em casos. Este projecto retrata o
raciocínio baseado em casos como um ciclo de quatro fases:
-
Recuperar casos semelhantes da base de conhecimento;
-
Reutilizar o conhecimento de certos casos para resolver problemas correntes;
-
Rever e adaptar a solução proposta;
-
Reter a experiência para o futuro.
Apesar da utilização limitada destas tecnologias, segundo CASTING (s.d.),
existem muitas empresas que as exploraram e desenvolveram com sucesso aplicações
para:
-
Apoio a utilizadores (help desk);
-
Diagnósticos baseados em relatórios de falhas;
-
Gestão da configuração de redes de telecomunicações ou previsão de
poluição;
-
Arquivo e recuperação de imagens radiológicas (aplicações médicas).
3.2 Tecnologias de Trabalho Cooperativo
Em consequência do desenvolvimento tecnológico registado particularmente nos
últimos anos, as tecnologias de trabalho cooperativo causaram um enorme impacto em
termos de gestão do conhecimento, sobretudo no que se refere à partilha do
conhecimento.
Estas tecnologias apoiam o processo de partilha e disseminação do
conhecimento, uma das fases do ciclo dos processos do conhecimento (ver figura 9),
desempenhando um papel fundamental na implementação e no crescimento das redes de
conhecimento.
De notar que as tecnologias de trabalho cooperativo, geralmente designadas por
Groupware, são sistemas constituídos por tecnologias de trabalho em grupo ou entre
grupos. Groupware é também referido na literatura como sinónimo das conhecidas
CSCW – Computer Supported Cooperative Work – ver nota 8.
56
Segundo Cameron e outros (citados em Ehrlich, 1998) Groupware é a
“tecnologia que comunica e organiza informação imprevisível, permitindo a grupos
dinâmicos interagir através do tempo e do espaço”.
Deste tipo de tecnologias fazem parte, nomeadamente, a Internet e as intranets,
assim como o correio electrónico, as listas de distribuição automáticas, a conferência
entre computadores, o trabalho conjunto sobre o mesmo ecrã, os fora de discussão, etc.
Como exemplo de sistemas que integram tecnologias tipo Groupware pode
referir-se o conjunto de aplicações e ferramentas oferecidas pela Lotus® Development
Corp.: o Lotus Notes® e o Lotus Domino®. Estes sistemas podem ser utilizados em
conjunto ou em separado. O Lotus Notes® integra software de correio electrónico e
negócio electrónico (e-business) para a Internet e intranets, apresentando as seguintes
funcionalidades:
-
Correio electrónico – integra as seguintes fontes de informação: correio
electrónico, agenda, livro de endereços, etc.;
-
E-business – a página de apresentação web fornece informações práticas,
como: reuniões, endereços Internet importantes e novas mensagens de
correio electrónico;
-
Integração de caixas de correio – oferece uma única caixa de correio
electrónico que serve para receber mensagens do Notes® e da Internet a
partir do fornecedor de acesso à Internet (ISP – Internet Service Provider);
-
Mensagens em tempo real – com a integração do Lotus Sametime® é
possível saber quem está on-line e enviar-lhe mensagens instantâneas ou
conversar via texto (chat), podendo obter respostas mais rápidas (Lotus,
2001a).
O Lotus Domino® R5 (versão 5) oferece a seguinte família de servidores:
-
Domino R5 Mail Server – suporta o correio electrónico, acesso à web e
agendamento on-line;
-
Domino R5 Application Server – permite facilmente a integração de
aplicações para a web (workflow, gestão de conteúdos, comércio electrónico,
apoio a clientes, etc.;
-
Domino R5 Enterprise Server – tem todas as funcionalidades dos dois
anteriores e reforça-as com agrupamentos para obter alta disponibilidade e
fiabilidade exigidas pelas aplicações fundamentais para a organização
(Lotus, 2001b).
57
Um tipo de software que suporta um conjunto de actividades utilizando o
mesmo sistema e também faz parte das tecnologias CSCW é o conhecido ERP –
Enterprise Resource Planing. Segundo Silva e Alves (2001), ERP incorpora de uma
forma abrangente e integrada as actividades de gestão mais importantes de uma empresa
nas mais importantes fases do seu negócio (ex.: desenvolvimento de produtos,
aquisições, gestão de stocks, gestão contabilística e financeira, gestão de recursos
humanos, gestão da qualidade, etc.). Estes autores consideram que um sistema ERP é a
espinha dorsal da gestão da informação do negócio de uma organização.
Um sistema ERP apresenta as seguintes características (Silva e Alves, 2001):
-
“Concepção modular;
-
Arquitectura
independente
da
plataforma,
baseada
numa
filosofia
cliente-servidor;
-
Processamento descentralizado;
-
Parametrização de cada módulo, tendo em conta as necessidades e
características da organização;
-
Integração da informação gerada em todas as áreas num único repositório,
disponível em todas as áreas da organização;
-
Informação disponível on-line” (p. 38).
Um dos sistemas ERP mais conhecidos são as soluções SAP®. Este sistema
aberto e flexível integra todas as funções de uma empresa, de forma modular,
suportando bases de dados, aplicações, sistemas operativos e hardware dos maiores
fabricantes (SAP, 2001).
Mais recentemente surgiu um termo — CRM – Customer Relationship
Management — que consiste na “integração entre o marketing e as tecnologias de
informação, para dotar a empresa de meios mais eficazes e integrados para obter,
reconhecer e cuidar do cliente em tempo real” (Silva e Alves, 2001). Segundo estes
autores, este método de gestão é considerado um dos mais sofisticados e eficientes com
o qual as empresas podem vir a “aumentar a rentabilidade com os clientes actuais”.
Uma das utilizações mais comuns destes sistemas é nos centros de atendimento
permanente a cliente, os conhecidos call centers.
A seguir, apresentam-se algumas ferramentas de trabalho cooperativo que
apoiam a partilha e difusão de conhecimento.
58
Sistemas de Apoio à Decisão em Grupo
As tecnologias designadas por sistemas de apoio à decisão em grupo
caracterizam-se, segundo Ferreira (1999), por serem sistemas integrados baseados em
computador que facilitam a solução de um problema semi-estruturado ou desestruturado
por parte de um grupo que tem a responsabilidade de tomar uma decisão.
O objectivo destas ferramentas é aumentar a produtividade e a eficiência na
tomada de decisões, ou pela rapidez do processo de tomada de decisão ou pela
qualidade dos resultados das decisões. Para Turban (citado em Ferreira, 1999) isto é
aperfeiçoado através do apoio dado pela troca de ideias, opiniões e preferências dentro
do grupo.
O VisionQuest®, da Intellect Corporation, é uma ferramenta de trabalho
cooperativo utilizado para apoiar equipas no seu processo de tomada de decisões. Este
sistema pode ser instalado em todos os computadores do grupo e foi desenvolvido para
melhorar a sua tomada de decisões (Borkowski, 1999).
Outro sistema que se pode integrar neste tipo de produtos é o V.I.S.A – Visual
Interactive Sensitivity Analysis, uma ferramenta de apoio à decisão que ajuda a
comparar estratégias alternativas ou opções, seguindo vários critérios. O objectivo do
V.I.S.A é facilitar a modelização e análise de um modo tanto visual como interactivo,
principalmente para melhorar a compreensão e a comunicação e, consequentemente,
melhorar a tomada de decisões (V.I.S.A, 2001).
O sistema GroupSystems®, da Ventana Corporation, oferece um interface
amigável e apresenta-se como uma ferramenta de apoio às diferentes funcionalidades
requeridas por um sistema de apoio à decisão em grupo (GroupSystems.com, 2001). Os
serviços do GroupSystems® podem ser acedidos de dois modos:
-
GroupSystems® OnLine – serviço baseado na web para utilizar pela equipa a
qualquer hora e em qualquer lugar;
-
GroupSystems® MeetingRoom – serviço baseado num servidor para utilizar
pela equipa em reuniões efectuadas à mesma hora e no mesmo lugar.
A empresa ExpertChoice® também oferece sistemas de apoio ao processo de
tomada de decisões, tanto em grupo (Enterprise 2000 e Team 2000) como individuais
(Professional 2000). Estes sistemas, instalados para grupos, ajudam a gestão a
comunicar as prioridades aos decisores e apoiam-nos no momento de informar os
gestores das vantagens das suas opções (ExpertChoice, 2001).
59
Mais recentemente, têm-se desenvolvido ferramentas de apoio à decisão para a-Internet. Como exemplo, podem-se destacar as seguintes (links activos à data da escrita):
-
Consensus @nyWARE® (http://www.softbicycle.com/welcome.html);
-
Facilitate.com (http://www.facilitate.com).
Videoconferência
A videoconferência é uma tecnologia de trabalho cooperativo que permite a
conversação à distância face a face entre pessoas ou grupos de pessoas e a partilha de
aplicações (sobretudo em ambiente windows), simultaneamente (ou seja, em tempo
real). Deste modo, as pessoas podem conversar, ver-se umas às outras e trabalhar sobre
o mesmo programa.
Fundamentalmente, existem dois tipos de videoconferência: ponto-a-ponto e
ponto-multiponto. A videoconferência ponto-a-ponto consiste na interligação entre dois
pontos (lugares) e a comunicação estabelece-se apenas entre eles. Numa sessão de
videoconferência ponto-multiponto existe uma interligação entre diversos lugares,
implementada de forma a que, quando os participantes de um ponto intervêm na
comunicação, todos os restantes assistem à sua participação. Isto não invalida que, em
determinadas alturas, possa haver uma comunicação entre dois pontos, em que os
restantes participantes se limitem a acompanhar. Geralmente, existe um ponto que
coordena a sessão para dar a vez aos restantes pontos, com o objectivo de evitar a
sobreposição de participações.
Inicialmente, quando surgiram os primeiros sistemas de videoconferência apenas
era possível transmitir voz e imagem, usando as infra-estruturas de telecomunicações
tradicionais. Actualmente, além destas, podem-se utilizar os computadores e a Internet,
aplicando uma pequena câmara em cima do monitor, microfone e colunas de som, com
um custo mais reduzido, oferecendo um conjunto mais vasto de funcionalidades, tais
como: conferência áudio e vídeo, um quadro onde se pode desenhar (whiteboard),
conversar via texto (chat), transferir ficheiros, partilhar programas, partilhar o ecrã, etc.
Como exemplo deste tipo de ferramentas tecnológicas, que implementam estas
funcionalidades, apresentam-se as seguintes:
-
Microsoft® Windows® NetMeeting® (Microsoft, 1999);
-
Workplace™, TeamWare Software (TeamWare.com, 2000);
-
Os produtos de videoconferência e as ferramentas de trabalho cooperativo
desenvolvidos pela PictureTel (PictureTel, 2001).
60
Outros serviços de videoconferência são também oferecidos pelos operadores de
telecomunicações em regime de aluguer. Em Portugal, por exemplo, a Portugal
Telecom, além de estúdios móveis, criou uma rede de estúdios de videoconferência,
instalados nas principais cidades do país (sobretudo, capitais de distrito), com óptimas
condições de acústica e qualidade de aquisição, visualização e transmissão de áudio e
vídeo.
Internet
A infra-estrutura tecnológica de trabalho cooperativo mais popular é a Internet.
Muitas vezes, a Internet é referida apenas como web, abreviatura de World Wide Web, o
sistema global de consulta de informação existente na Internet, inventado por Tim
Berners-Lee em 1989, no seio do CERN – Centro Europeu de Pesquisa Nuclear, na
Suíça (Monteiro e Boavida, 2000).
A Internet pode-se definir como uma rede de computadores que suporta a
arquitectura protocolar TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol) a
qual permite o fornecimento de serviços de comunicação (serviços telemáticos) à escala
global.
Na década de noventa, verificou-se uma explosão da Internet, tendo-se
banalizado a sua utilização em termos globais. Tendo em conta as dificuldades
crescentes na localização de sítios na Internet, surgiram os serviços de busca de
informação na web (como os portugueses SAPO – http://www.sapo.pt, AEIOU –
http://www.aeiou.pt, NetIndex – http://www.netindex.pt, etc e os estrangeiros YAHOO
– http://www.yahoo.com e AltaVista – http://www.altavista.com, por exemplo).
Em 1999, apareceu um novo fenómeno na web: o Portal (definição, ver nota 20).
Em termos de gestão do conhecimento e a partir da utilização da Internet
surgiram as chamadas “redes de conhecimento” (ver nota 6). Estas utilizam a web como
o seu meio básico de comunicação, tanto para a troca de informação como integrando
conhecimento nas suas práticas de negócio (Maurer e Regli, 2000). Por outro lado, a
Internet tem-se tornado um importante repositório de conhecimento explícito, tornandoo acessível e partilhável em termos globais.
A Internet oferece diversas ferramentas de trabalho cooperativo, que podem ser
divididas em dois tipos de funções: funções assíncronas e funções síncronas ou de
tempo real. As ferramentas que executam funções assíncronas incluem ferramentas de
61
messaging22 e groupware, podendo-se apresentar: bases de dados de discussão, bulletin
boards, correio electrónico, agendas e bases de dados partilhadas. Quanto às
ferramentas síncronas, destacam-se as de conferência na web: chat e gestão de projectos
(Agnew, 2000).
A próxima geração da web, a que Tim Berners-Lee e outros chamaram a “web
semântica” disponibilizará serviços inteligentes, tais como agentes de informação,
agentes de procura e filtros de informação que oferecerão maiores funcionalidades e
interoperacionalidades aos actuais serviços stand-alone. Nesta nova geração web, as
ontologias podem desempenhar um papel fundamental, facilitando o processamento,
partilha e reutilização de conhecimento baseado na web, entre inúmeras aplicações
(Decker e outros, 2000).
Segundo
estes
autores,
ontologias
são,
geralmente,
definidas
como
conceptualizações formais partilhadas em domínios particulares, fornecendo uma
percepção comum dos tópicos que podem ser comunicados entre pessoas e sistemas
aplicacionais. Tipicamente, contêm uma hierarquia de conceitos dentro de um domínio
e descrevem cada propriedade fundamental do conceito através de mecanismos de
atribuição de valores. As ontologias são usadas no comércio electrónico para facilitar a
comunicação entre compradores e vendedores, na integração vertical dos mercados
(como a VerticalNet® – http://www.verticalnet.com) e na reutilização de descrições
entre diferentes lugares de comércio.
Em termos de linguagens de programação para a web, inúmeros autores, como
Morgan e Deckmyn (1999), Watson (2000) e Maurer e Regli (2000), entre outros,
referem que o XML (Extensible Markup Language) é a melhor ferramenta para o
desenvolvimento de sistemas de gestão do conhecimento assentes em tecnologias web,
podendo ser usada para sumariar e categorizar dados em bases de dados, páginas web e
outros documentos. Nesta linha de orientação, Decker e outros (2000) afirmam que o
XML e o RDF (Resource Description Framework), actualmente, são normalizados para
estabelecer a interoperacionalidade semântica na web. No entanto, acrescentam que o
XML apenas endereça a estrutura de um documento, ao passo que o RDF apresenta
mais facilidades, na medida em que oferece um modelo de dados que pode ser estendido
para endereçar técnicas de representação de ontologias sofisticadas.
22
Messaging – estes produtos caracterizam-se pela utilização de um modelo de armazenamento e envio
para trocar mensagens em redor (Radosevich, 1996).
62
Lu e Cai (2000) apresentam um sistema baseado em ambiente web que suporta
os processos de representação de desenhos, gestão de conflitos e integração de
conhecimento, dentro de um grupo de design. Esta ferramenta, designada por STARS –
Social-Technical Analisys Research System, foi desenvolvida pelo IMPACT Lab com o
objectivo, não de subestimar as ferramentas CAD – Computer Aided Design, mas para
preencher as falhas da coordenação de design que são ignoradas por estas ferramentas.
O eRoom®, da eRoom Technology, Inc., é um exemplo de um sistema de
trabalho cooperativo, assente em tecnologia web, que apoia actividades como a
inovação de produtos e serviços, resolução de assuntos, cooperação em projectos,
planeamento estratégico e inovação. O eRoom® é um ambiente que permite a reunião
de conhecimento distribuído e a geração de novo conhecimento, o qual pode ser acedido
a partir das ferramentas do próprio eRoom®. O eRoom® Real Time Servers, uma
extensão do eRoom® Digital Workplace, tem a particularidade de integrar ferramentas
de cooperação síncrona e assíncrona num mesmo ambiente de trabalho (eRoom, 2001).
Como exemplo de um portal cooperativo, apresenta-se o LinqPortal®. Este
portal é dinâmico, cooperativo e ajuda os colaboradores de uma organização a aceder
directamente a informação e a cooperar com os seus colegas, clientes e parceiros,
independentemente da hora e local onde se encontram (Linq, 2001).
Outro portal que se pode destacar é o Brint.com. Este portal contém um grande
repositório de artigos sobre áreas ligadas à tecnologia e ao negócio, bem como uma rede
comunitária global de negócio electrónico, informação, tecnologia e gestão do
conhecimento (Brint, 2001).
Actualmente, verifica-se o surgimento no mercado de inúmeras ofertas de
ferramentas de apoio à gestão do conhecimento, utilizando tecnologias web, tanto para a
Internet como para intranets. Deste modo, mencionam-se, em seguida algumas
empresas que utilizam este tipo de ferramentas (links activos à data da escrita): Web
Assistants (http://www.webassistant.com), Arisem (http://www.arisem.com), Orbital
Software (http://www.orbitalsw.com), Tridion (http://www.tridion.com), Hyperwave
(http://www.hyperwave.com),
Ibex
Knowledge
Systems
(http://www.ibex.ch),
Agilience (http://www.agilience.com), ServiceWare (http://www.serviceware.com),
Alcor
(http://www.alcor.com),
(http://www.kmsoftware.com),
(http://www.serda.com),
Deskartes
Intraespect
Mediapps
Knowledge
Management
(http://www.intraespect.com),
(http://www.mediapps.com),
Portal
(http://www.portalb.com) e Active Intranet (http://www.activeintranet.com).
Serda
B
63
Intranet
A partir do sucesso que revelou a Internet, repensou-se o conceito e aplicou-se
às redes locais das organizações. Assim, surgiram as intranets. Segundo Coelho (2001),
o grande valor acrescentado que a aplicação das tecnologias Internet trouxe para as
organizações foi a possibilidade de “implementar ferramentas de trabalho cooperativo
com uma fracção de custo necessário para montar uma solução tradicional”.
As organizações investiram fortemente na instalação de intranets, tendo em
conta o seu custo reduzido relativamente a outras tecnologias e o seu bom desempenho
em termos tecnológicos. As intranets permitem a integração de aplicações existentes
numa mesma plataforma, utilizam o mesmo interface e ficam acessíveis a partir dos web
browser, para além de apresentarem vantagens decorrentes da simplicidade de
utilização dos browsers e da facilidade de distribuição de informação e troca de
mensagens na organização.
Segundo Skyrme (1999) a chave para o sucesso na implementação de uma
intranet é o seu bom conteúdo, uma arquitectura de informação bem desenhada e uma
boa gestão da informação.
Este autor apresenta as seguintes guidelines para criar uma intranet efectiva:
1. “Ligar a intranet aos objectivos e processos chave do negócio. Definir
claramente quais os propósitos e as actividades que deve apoiar;
2. Enfoque no utilizador e no conteúdo. Muitas páginas de intranet estão
organizadas por departamento. Quando isto se verifica, deve haver muitas
hiperligações entre as páginas;
3. Não focar exclusivamente na web. Deve-se utilizar a intranet em conjunto
com outras ferramentas e aplicações, incluindo correio electrónico, ligação
via web browser a outras aplicações e bases de dados;
4. Proporcionar informação bem organizada – desenvolver uma estrutura de
informação clara, usando um sistema de classificação consistente;
5. Usar um design simples e claro. Dar atenção aos clusters de informação e
às hierarquias;
6. Fazer uma intranet fácil para os utilizadores publicarem. Providenciar
modelos para tipos normalizados de informação, como por exemplo,
exemplos de melhores práticas, etc.;
64
7. Incrementar a densidade de hiperligações entre diferentes clusters de
informação. Os utilizadores valorizam ponteiros para outros locais com
informação complementar;
8. Gerar oportunidades para interacção. Cada grupo de páginas de informação
deverá ter associada uma base de dados para discussão onde as pessoas
podem partilhar o seu conhecimento e posteriormente desenvolver as suas
ideias;
9. Empregar editores do conhecimento para continuamente reverem e
refinarem a informação, a partir de outras páginas e da discussão e com
origem noutras fontes não baseadas em computador;
10. Manter e sustentar a intranet. Um programa sistemático de actualização,
baseado na esperança de vida da informação, pode fazer parte do plano de
gestão dos recursos de informação da organização” (p. 206).
Como exemplo de grandes empresas que desenvolveram sistemas de gestão do
conhecimento assentes em intranets, apresentam-se as seguintes: Siemens (Davenport e
Probst, 2000), AT&T (considerada a maior do mundo com 80.000 utilizadores),
Hewlett-Packard, Glaxo Welcome, Rover Group (Skyrme, 1999), Rank Xerox (Allee,
2000), General Electric e Asea Brown Boveri (Schrage, 1999).
3.3 Segurança
Um dos problemas mais sérios dos sistemas de gestão do conhecimento, comum
aos sistemas de informação em geral e à Internet, prende-se com a questão da
segurança, uma vez que só se pretende que aceda ao sistema um utilizador certificado e
autorizado previamente. Em termos mais vastos, é necessário garantir a segurança na
troca e no acesso à informação sobre a Internet e a segurança nas redes internas
(intranets) com o objectivo de proteger a informação vital para o funcionamento das
organizações.
Num sistema de gestão do conhecimento, a implementação de um sistema de
segurança, além de proteger o próprio sistema, garante mais confiança e contribui para a
participação dos utilizadores.
Segurança é entendida como uma restrição de acesso a recursos de uma
máquina, de uma rede ou partes desta rede, por parte de outros utilizadores ou
65
computadores (Martini, 2000). A segurança é, simplesmente, a gestão desta restrição,
que se constitui, deste modo, numa política de segurança (do inglês: security policy).
Segundo o RFC23 2196 (1997), uma política de segurança consiste num conjunto
de regras que os utilizadores dos recursos tecnológicos de uma organização devem
seguir.
A segurança em redes e sistemas de informação reveste-se de diversos aspectos
a considerar na protecção de sistemas de comunicação, dentre os quais se destacam os
seguintes: autenticação, confidencialidade, integridade, controlo do acesso, não
repudiação e disponibilidade (Monteiro e Boavida, 2000). Para se realizar uma
transação é necessário fazer-se a autenticação, ou seja, a prova da identidade dos
intervenientes. Feita a autenticação devem ser utilizados mecanismos que garantam o
controlo do acesso de modo a ser impedido o acesso à informação por utilizadores ou
entidades não autorizadas. Após a autenticação e o controlo do acesso é necessário
garantir integridade e confidencialidade da informação transportada pela rede, bem
como a não repudiação da transação realizada por parte de algum dos intervenientes. A
disponibilidade dos recursos deve ser mantida, mesmo na sequência de ataques.
Para aqueles autores, as técnicas disponíveis para a implementação das
funcionalidades referidas dividem-se em dois grandes grupos: mecanismos de
encriptação24 (ou de cifragem) e de assinatura digital25 e técnicas de autenticação e
23
RFC – Request For Comments – são documentos emitidos pelo Network Working Group, pertencente à
IETF – Internet Engineering Task-Force para a implementação de funcionalidades na Internet. Se ao fim
de seis meses não houver comentários, um RFC passa a definitivo. Caso contrário, entra em processo de
iteração até ficar seis meses sem comentários e passar a definitivo.
24
A encriptação ou cifragem consiste na transformação reversível dos dados por forma a torná-los
inteligíveis. A decifração é a operação inversa da cifragem. Alguns algoritmos de cifragem existentes são:
DES (Data Encription Standard), IDEA (International Data Encryption Algorithm), RC2 e RC4 (Rivest
Code), Diffie-Hellman e RSA (Rivest, Shamir e Adleman) (Monteiro e Boavida, 2000).
25
Assinatura digital – Modo de identificar de modo unívoco o autor de uma comunicação (Silva e outros,
1999). É constituída por um bloco de texto gerado através de um algoritmo de cifragem aplicado à
mensagem a enviar com a chave privada do emissor. O receptor verifica a validade da assinatura,
aplicando o mesmo algoritmo com a chave pública do emissor (Monteiro e Boavida, 2000).
66
controlo de acesso. O controlo de acesso pode ser implementado por um conjunto
diversificado de mecanismos, que se podem enquadrar em três situações:
-
Algo que se conhece (ex.: as palavras chave ou passwords);
-
Algo que se possui (ex.: smart cards e firewalls);
-
Algo que se é (ex.: scanning de retina ou outros sistemas biométricos).
As passwords são os mecanismos mais utilizados pela sua simplicidade sendo,
no entanto, os mais falíveis. Oliveira (2000) sugere que nas passwords se devem usar:
letras maiúsculas e minúsculas, palavras com caracteres não alfabéticos (números ou
sinais), de modo a que a password seja fácil de recordar para não ter que se escrever e
fácil de digitar para não ter que se olhar muito para o teclado.
Quando o controlo de acesso é feito em relação a utilizadores humanos, os
sistemas biométricos são, possivelmente, os mecanismos mais seguros, contudo são
também os mais caros (Monteiro e Boavida, 2000).
Um Firewall é um numeroso conjunto de hardware e software colocado na
fronteira de uma rede, cujo principal objectivo é controlar o acesso a essa rede por parte
de utilizadores sediados noutras redes. Na maior parte dos casos, os firewalls são
utilizados para controlar o acesso a uma intranet, protegendo-a de acessos não
autorizados oriundos da Internet (Monteiro e Boavida, 2000; Martini, 2000; Skyrme,
1999; Coelho, 2001).
Os firewalls, segundo Monteiro e Boavida (2000), podem ser classificados em
três categorias, de acordo com a tecnologia em que se baseiam: filtro de pacotes (packet
filters), de aplicação (proxies) e baseados em inspecção de estado (stateful inspection).
Os firewalls do tipo filtro de pacotes, normalmente, são baseados em routers26.
Estes firewalls encaminham os pacotes em função das listas de controlo de acesso (ACL
– Access Control Lists), normalmente estáticas, ou seja, configuradas manualmente pelo
gestor do sistema.
Os firewalls de aplicação, também designados por proxies, como o próprio nome
indica, funcionam ao nível da camada de aplicação da arquitectura protocolar TCP/IP. O
26
Routers são equipamentos activos de rede, denominados encaminhadores, que permitem a interligação
de “redes de diferentes tecnologias e de diferentes âmbitos”, interligando “redes distintas e totalmente
autónomas, fazendo o encaminhamento e a comutação dos pacotes entre as sub-redes às quais estão
ligados” (Monteiro e Boavida, 2000). Permitem interligar redes locais entre si e interligar redes locais à
Internet, por exemplo. A interligação entre redes pertencentes a diferentes organizações ou operadores
também é feita, geralmente, por este tipo de equipamentos, designados normalmente por gateways.
67
proxy filtra todo o tráfego que atravessa a fronteira entre a parte privada e a parte
pública da rede, podendo executar funções de autenticação, controlo de acesso e
controlo do estado das ligações, o que possibilita uma filtragem inteligente da
informação.
Os firewalls baseados na inspecção de estado exploram a combinação de
firewalls do tipo filtro de pacotes com proxies, actuando aos diversos níveis do modelo
protocolar.
Outro aspecto a considerar em termos de segurança diz respeito à monitorização
e a auditoria de segurança. Para esta tarefa, existe uma grande variedade de sistemas,
que vão desde a simples ferramenta de verificação de passwords (ex.: Crack27) até às
ferramentas para detecção de vulnerabilidades nos sistemas (ex.: SATAN28 – Security
Administrator Tool for Analising Network, o ISS29 – Internet Security Scanner e o
COPS30 – Computer Oracle and Password System).
Outra questão extremamente importante relativamente à segurança prende-se
com a protecção contra os ataques efectuados por vírus.
Segundo Oliveira (2000), um vírus é um programa, geralmente de pequenas
dimensões, com uma série de instruções que o computador vai executar e lhe pode
causar danos, bem como corromper a informação nele existente. Os vírus
“escondem-se” em ficheiros executáveis (com extensão ‘.exe’ ou ‘.com’) ou em
bibliotecas partilhadas do sistema operativo Windows®, de extensão ‘.dll’. Outros
vírus, os chamados “vírus de macro”, escondem-se em macros associadas a
documentos, geralmente de aplicações windows (ex.: ‘.doc’, ‘.xls’, ‘.ppt’, etc.).
27
O Crack analisa os ficheiros /etc/passwd para verificar a existência de passwords frágeis no sistema
operativo UNIX (Monteiro e Boavida, 2000).
28
O SATAN realiza auditorias de segurança em servidores UNIX e na rede, examina os servidores e
procura as suas fragilidades, dispõe de interface web e apresenta explicações sobre as principais
fragilidades (Monteiro e Boavida, 2000).
29
O ISS realiza auditorias de segurança em servidores UNIX, procurando as fragilidades mais vulgares,
sendo inferior ao SATAN (Monteiro e Boavida, 2000).
30
O COPS é constituído por um conjunto de programas que procuram detectar vulnerabilidades em
sistemas de comunicação, executando funções semelhantes ao SATAN e ao ISS (Monteiro e Boavida,
2000).
68
Os vírus podem estar “adormecidos” num computador, pois só o atacam quando
um ficheiro com vírus é executado ou quando um ficheiro com macros infectadas é
aberto. Depois do vírus infectar o computador, começa a atacar outros ficheiros.
Quando se copia um ficheiro com vírus para outro computador (incluindo, através da
Internet ou do correio electrónico, por exemplo), logo que seja executado, infecta o
novo computador. O nome ‘vírus’, vem exactamente da capacidade destes programas
indesejados se auto-replicarem, à semelhança do que acontece com os vírus nos seres
vivos.
A melhor forma de proteger um computador ou uma rede de computadores
contra este indesejáveis programas é instalar um programa “antivírus”. Existem no
mercado inúmeros produtos deste tipo, tais como o Norton AntiVirus™
(http://www.symantec.com) e o MacAfee™ (http://www.nai.com)31. Estes programas
podem ser configurados para detectar a presença de vírus na memória e nos discos do
computador, bem como na aplicação de correio electrónico.
Atendendo a que estão diariamente a surgir novos vírus, é necessário actualizar
periodicamente a base de dados com a definição dos vírus existente no programa
antivírus. Esta actualização pode ser feita a partir da Internet, utilizando o próprio
programa antivírus e a respectiva periodicidade não deve ser superior a uma semana
(Wilson, 2001).
31
Pode ser encontrada uma lista exaustiva de programas, incluindo antivírus, em TuCows:
http://www.tucows.com, que inclui diversos programas com licenciamento grátis (freeware). Também se
pode fazer download (gravar um ficheiro a partir da web) e instalar software antivírus freeware de outros
sítios da Internet tais como http://www.virusafe.com, http://www.pcpitstop.com e http://antivirus.cai.com
(em 15 de Setembro 2001).
Metodologia
69
4. Metodologia
4.1 Introdução
O objectivo deste trabalho é estudar o processo de geração e transmissão de
Interior (UBI) e propor um Modelo de Gestão do Conhecimento que facilite a
interacção entre as pessoas, nomeadamente os docentes, e armazene e favoreça a
partilha de informação/conhecimento no Departamento.
O desenho de um estudo inicia-se com a selecção do tópico e da metodologia
mais adequada para efectuar esse mesmo estudo. Escolhida a metodologia, é elaborado
o desenho do estudo e preparada a recolha de dados, tal como se aborda no presente
capítulo.
Segundo Quintas e outros (1997), a ideia de que o conhecimento pode ser gerido
“é claramente fundamental para noções ligadas a organizações de aprendizagem, a
empresas baseadas no conhecimento, a gestão dos activos intangíveis e ao capital
intelectual”. É neste contexto que se insere o Departamento de Informática da UBI,
seleccionado para o caso em estudo.
A escolha de um departamento universitário deveu-se ao facto de uma
organização deste tipo ser, em si, geradora de conhecimento, uma vez que o seu
principal objectivo é reproduzir e transmitir conhecimento. Por outro lado, não foi
encontrado qualquer estudo envolvendo universidades ou entidades similares, já que a
literatura consultada se refere essencialmente a organizações empresariais.
Seleccionado o tópico, a questão seguinte prende-se com a escolha da
abordagem metodológica global mais adequada para o estudo. Neste sentido, Creswell
(1994) aponta dois tipos de abordagem – quantitativa e qualitativa – cujas raízes se
encontram no pensamento filosófico do século XX. Segundo a perspectiva deste autor,
numa abordagem qualitativa, os investigadores interagem com o objecto do seu estudo,
ao passo que numa abordagem quantitativa, se mantêm distantes e independentes do que
está a ser investigado.
A abordagem qualitativa caracteriza-se por ser flexível e indeterminada,
permitindo ao investigador estudar, em detalhe e profundidade, os assuntos
seleccionados, sendo conhecida como aquela que confia numa avaliação subjectiva de
Metodologia
70
pessoas ou grupos de pessoas (Marchal e Rossman, 1989; Patton, citado em Hentschel,
1999; Chase Jr., 1997; Creswell, 1994).
Patton (citado em Hentschel, 1999) defende que os métodos qualitativos
“consistem em três tipos de recolha de dados: (1) em profundidade, com entrevistas
abertas, (2) observação directa e (3) documentos escritos”.
A abordagem quantitativa fornece resultados precisos e comparáveis, na qual, o
detalhe contextual está geralmente ausente. O estudo quantitativo baseia-se em
inquéritos dirigidos a problemas sociais ou humanos, fundamentado no teste de uma
teoria composta por variáveis, medida com números e analisada com procedimentos
estatísticos (Creswell, 1994; Skinner, Tagg e Holloway, 2000; Carey, citado em
Hentschel, 1999; Chase Jr., 1997).
Creswell (1994) acrescenta que este tipo de abordagem é denominada como a
tradicional, positivista, experimental ou empírica. Este método, só por si, não é
suficiente para “iluminar” um problema do tipo dos que acontecem no contexto
organizacional em estudo. Trata-se de aspectos relacionados, nomeadamente, com:
-
Relacionamento interpessoal (comunicação, conflitos, interesses, ...);
-
Gestão dos activos intangíveis (informação, conhecimento, capital
intelectual);
-
Circulação de informação;
-
Acesso à informação; etc.
Assim, dada a natureza do problema em estudo e as possibilidades que as
metodologias oferecem, foi escolhida para este estudo uma abordagem qualitativa.
A essência da investigação qualitativa, segundo Olscheske (1999), consiste em
duas condições: o uso de uma observação detalhada e próxima do mundo natural pelo
investigador e a tentativa para evitar compromissos anteriores com algum modelo
teórico.
Yin (1994), considera que cada estratégia de investigação tem vantagens e
desvantagens particulares: (a) o tipo de questões para investigação, (b) o controlo que o
investigador tem sobre o comportamento dos eventos actuais e (c) o enfoque em
fenómenos contemporâneos como oposição a fenómenos históricos. O quadro V
apresenta estas três condições e mostra como cada uma está relacionada com as cinco
maiores estratégias de investigação em ciências sociais: experimentações, questionários,
análise de arquivos, histórias e estudos de caso.
Metodologia
71
Quadro V – Situações Relevantes para Diferentes Estratégias de Investigação
Estratégia
Tipo de questões
para investigação
Requer controlo sobre
o comportamento dos
eventos
Sim
Enfoque em
eventos
contemporâneos
Sim
Experimentação
Como, Porquê
Questionário
Quem, O quê, Onde,
Quantos, Quanto
Não
Sim
Análise de arquivo
Quem, O quê, Onde,
Quantos, Quanto
Não
Sim/Não
História
Como, Porquê
Não
Não
Estudo de caso
Como, Porquê
Não
Sim
Fonte: Cosmos Corp. (citada em Yin, 1994. Case Study Research: design and methods. Sage
Publications, 2ª Edição, USA, p. 6 - adaptado)
Geralmente, segundo Yin (1994), os estudos de caso são a estratégia preferida
quando são colocadas as questões "como" ou "porquê", quando o investigador tem
pouco ou nenhum controlo sobre os eventos e quando se debruça sobre fenómenos (ou
acontecimentos) contemporâneos dentro de algum contexto da vida real. Merriam
(1990) considera que um estudo de caso “é um exame de um fenómeno específico tal
como um programa, um acontecimento, uma pessoa, uma instituição ou um grupo
social”.
Yin (1994) e Olscheske (1999), definem um estudo de caso como uma pesquisa
empírica que investiga um fenómeno contemporâneo dentro do seu contexto da vida
real, especialmente quando as fronteiras entre fenómeno e contexto não são claramente
evidentes e em que são usadas várias fontes de evidência.
Por outro lado, segundo Yin (1994) a pesquisa do estudo de caso
-
lida com situações tecnicamente distintas nas quais haverá muitas mais
variáveis de interesse do que pontos de dados;
-
baseia-se em múltiplas fontes de evidência, com dados que devem
convergir num modo triangular;
-
beneficia do desenvolvimento prévio de proposições teóricas para guiar a
recolha de dados e a sua análise.
Tendo em conta o objecto em estudo, adoptou-se como abordagem
metodológica o estudo de caso explicativo e interpretativo, por ser o mais adequado
para o desenvolvimento do trabalho.
A questão central deste estudo de caso é: “compreender o processo de geração,
transmissão e partilha de conhecimento que resulta da actividade dos docentes do
Departamento de Informática da UBI”.
Metodologia
72
4.2 Desenho do Estudo
Ao desenhar o estudo de caso, procura-se determinar a lógica que estabelece a
ligação entre os dados a recolher (e as conclusões a obter), com a questão inicial do
estudo.
Um estudo de caso deve ter bem definidas as suas fronteiras. Neste estudo,
proceder-se-á a um estudo de caso único, porque se estuda um departamento em
particular – o Departamento de Informática –, no contexto de uma universidade (a
Universidade da Beira Interior), sendo as questões seguintes, as mais importantes a que
o estudo deve responder:
1. Que processo de gestão do conhecimento para o Departamento?
1.1
Quais as tipologias de conhecimento?
1.2
Como se pode armazenar o conhecimento/informação?
2. Como é que o conhecimento/informação pode ser partilhado e acedido pelos
docentes?
3. Que Modelo de Gestão de Conhecimento para o Departamento?
4. Que ferramentas adequadas para construir o Sistema de Gestão de
Conhecimento?
As unidades de análise do estudo são os docentes do Departamento: professores
e assistentes.
Metodologia
73
4.2.1 Protocolo do Estudo de Caso
Segundo Yin (1994), é importante que no âmbito da abordagem do estudo de
caso se desenvolva previamente o respectivo protocolo.
O protocolo do estudo de caso contém, tanto o instrumento, como os
procedimentos e as regras gerais que devem ser seguidas no desenrolar do estudo.
O protocolo desenvolvido para o presente estudo (ver anexo I), com base na
metodologia proposta por Yin (1994), é constituído pelas seguintes secções:
-
Vista geral sobre o projecto do estudo de caso (objectivos e auspícios do
estudo de caso);
-
Procedimentos de campo (procedimentos desenvolvidos durante o estudo
de caso);
-
Questões do estudo de caso (questões específicas que o autor do estudo
de caso tem que ter em mente na recolha de dados e potenciais respostas
a essas mesmas questões);
-
Relatório do estudo de caso (linhas gerais e formato da narrativa), que
será parte integrante da dissertação.
Após a elaboração do protocolo do estudo de caso, o estudo foi desenvolvido
segundo os procedimentos definidos, tendo como objectivo dar resposta às questões
colocadas no protocolo.
Metodologia
74
4.3 Recolha de Dados
A preparação para a recolha de dados inclui o planeamento do modo como essa
recolha deverá ser efectuada.
Hentschel (1999) considera que um dos factores de controvérsia existentes na
literatura sobre os métodos qualitativos e quantitativos, em relação aos métodos
aplicados, é que os dados gerados não são claramente separados nesta fase de recolha de
dados, sendo ambos denominados “qualitativo” e “quantitativo” de forma livre e
arbitrária. Desta forma, pretende-se combinar vários métodos de recolha de dados, de
tipo qualitativo, com o objectivo de propor um modelo de gestão de conhecimento “à
medida” do departamento em estudo.
As várias estratégias de investigação não são mutuamente exclusivas (Yin,
1994). Assim, tendo em conta o objecto em estudo, podem ser combinadas duas ou mais
estratégias de investigação. Nesta linha de pensamento, Hentschel (1999) discute a
integração de diferentes metodologias de recolha de dados, fazendo a distinção entre
métodos de recolha de dados (contextuais/não contextuais) e tipos de dados
(qualitativos/quantitativos).
Neste estudo, e como é comum no decurso da maior parte dos estudos de campo,
são usados vários métodos de investigação que se relacionam uns com os outros
(Burgess, 1997). A esta forma de combinar métodos de investigação, chama-se
“triangulação” ou combinação de metodologias em relação ao mesmo objecto de estudo
(Patton, 1980).
Denzin (citado em Patton, 1980 e em Burgess, 1997), identificou quatro tipos de
triangulação:
1. Triangulação de dados – uso de várias fontes de dados num estudo;
2. Triangulação de investigador – uso de diferentes investigadores ou
avaliadores;
3. Triangulação de teorias – uso de perspectivas múltiplas para interpretar
um conjunto de dados;
4. Triangulação metodológica – uso de diversos métodos para estudar um
único problema ou programa.
Metodologia
75
Neste estudo, utilizou-se a triangulação de métodos e de dados para efectuar a
respectiva recolha, através da administração de um questionário, da análise documental
e da observação participante.
Yin (1999) realça que quantas mais técnicas de recolha de dados forem
utilizadas no mesmo estudo, mais forte será a evidência do estudo de caso. O papel de
observador-participante, para Burgess (1997), envolve situações em que o investigador
participa enquanto simultaneamente observa. No presente estudo, esta situação acontece
naturalmente, pois o autor do trabalho é docente do Departamento de Informática.
O custo e a qualidade da recolha de dados foram analisados por Pruchno e
Hayden (2000), tendo em conta a utilização de entrevistas telefónicas, questionários e
entrevistas pessoais. Neste estudo, o custo da recolha de dados é insignificante, pelas
características descritas. Quanto à qualidade da recolha, neste trabalho, ela é procurada
através da reunião de dados fiáveis sem perder ou esquecer outros dados relevantes,
recorrendo à utilização de diversas fontes – docentes, documentos, correio electrónico,
página web da Universidade e do Departamento –, e dos próprios métodos de recolha
desses dados – questionário, análise documental e observação.
Neste contexto, ao longo do estudo, é utilizado o método de observação e,
frequentemente, a análise documental. Estes métodos são importantes, bem como as
conversas informais, para conhecer o contexto da organização, a sua estrutura, os seus
colaboradores e as suas infra-estruturas físicas e tecnológicas, uma vez que o autor é
docente do Departamento. A informação recolhida com estes métodos é utilizada, tanto
para a elaboração do questionário, como para o desenvolvimento do próprio Modelo de
Gestão do Conhecimento.
Numa primeira fase, foi administrado um questionário (ver anexo II) a todos os
docentes do Departamento.
Segundo Yin (1994), um questionário pode ser rapidamente desenhado para
enumerar "os quês", visto que o estudo de caso não seria uma estratégia vantajosa nesta
situação. Para este autor, geralmente, a questão "o quê" pode ser exploratória (no caso
em que qualquer uma das estratégias de investigação pode ser usada) ou utilizada para
analisar a prevalência (no caso em que os questionários ou a análise de fichas
arquivadas serão mais favoráveis).
Nos pontos seguintes, vão ser apresentados em detalhe os métodos de recolha de
dados utilizados.
Metodologia
76
4.3.1 Administração de Questionário aos Docentes
A elaboração do questionário, bem como a formulação das perguntas,
constituem aspectos de grande importância, uma vez que vão condicionar e influenciar a
recolha dos dados e, consequentemente, as conclusões do estudo.
O questionário foi elaborado tendo como objectivo o levantamento das
qualificações, actividades e áreas de interesse dos docentes do Departamento. Contém
as seguintes secções (anexo II):
-
Identificação;
-
Habilitações académicas;
-
Actividade docente;
-
Actividade de I&D;
-
Publicações;
-
Associações profissionais, científicas e técnicas.
As questões foram apresentadas, tendo em conta o objectivo do estudo e a
população à qual se dirigiam, sob a forma de questões abertas. Tratando-se de um
questionário do “tipo analítico”, isto é, aprofundado com perguntas abertas/resposta
livre (Oppenheim, 1993) e tendo em conta a bibliografia consultada, as questões foram
colocadas de modo a melhor caracterizar o corpo docente do Departamento, de acordo
com os objectivos a atingir, já apontados.
O referido questionário foi administrado aos docentes do Departamento (18)
entre os dias 5 e 16 de Março de 2001. Foi entregue pessoalmente a cada docente do
Departamento (que se encontrava na UBI) e o autor apresentou os objectivos do seu
estudo, assim como a importância que representam os sistemas de gestão do
conhecimento para as organizações. Esta proximidade e o interesse suscitado pelo tema,
motivou os docentes a colaborar, facto que facilitou também a recolha de dados
pontuais, através de conversas informais.
Aos três docentes que se encontravam em dispensa de serviço no estrangeiro,
preparando a sua tese de doutoramento, os questionários foram enviados através de
correio electrónico. Além da nota introdutória, que faz parte do próprio questionário,
foram enviadas informações complementares relativas ao seu preenchimento.
A taxa de resposta ao questionário foi de 100%, tendo sido todo o material
recolhido dentro do prazo previsto.
Metodologia
77
4.3.2 Observação e Análise Documental
O principal método de recolha de dados utilizado neste estudo foi o questionário
administrado aos docentes do Departamento. Contudo, tanto a observação participante
como a análise documental constituíram, ao longo de todo o estudo, elementos
fundamentais e complementares da recolha de dados.
A observação participante foi utilizada sistematicamente ao longo do estudo,
explorando todas as oportunidades que a condição de elemento da equipa do
Departamento de Informática lhe permitiam, havendo, por parte do autor, a preocupação
em registar todos os dados considerados relevantes. De entre os dados recolhidos
através da utilização deste método de recolha de dados, destacam-se:
-
funcionamento dos “circuitos informais” de troca de informação no
Departamento, nomeadamente, o relacionamento interpessoal, as zonas
de trabalho comum e os espaços de convívio;
-
aspectos científico-pedagógicos do Departamento;
-
estrutura da rede informática e organização dos sistemas de informação
existentes no Departamento;
-
interesses e actividades extra-profissionais dos docentes.
Das situações em que foi utilizada a observação participante para a recolha de
dados, destacam-se:
-
encontros e conversas informais;
-
a actividade docente do autor do estudo;
-
reuniões e comunicações científicas;
-
administração da rede informática e gestão dos sistemas de informação
do Departamento;
-
reuniões departamentais;
-
reuniões da Comissão Pedagógica da Unidade Científico-Pedagógica das
Ciências Exactas, à qual o autor pertence.
A análise documental, de igual modo, também foi utilizada frequentemente ao
longo do estudo. Actualmente, aquilo que se designa por análise documental, inclui
necessariamente, a pesquisa de documentos electrónicos. Grande parte da
documentação com interesse para os docentes está depositada na web e o correio
Metodologia
78
electrónico é o veículo mais utilizado para fazer circular e difundir documentos entre os
docentes, bem como entre o secretariado e os docentes e vice-versa. De entre as
inúmeras pesquisas efectuadas destacam-se, sobretudo:
-
documentos relacionados com a criação do Departamento de
Informática;
-
documentos relacionados com a criação da licenciatura em Engª
Informática;
-
mensagens trocadas entre os docentes relativamente às disciplinas e
respectivos regentes e conteúdos programáticos;
-
mensagens com informações e avisos enviadas quer pelo secretariado
quer pelos docentes, sobretudo pela presidente do Departamento;
-
página web da universidade, dos serviços académicos, de alguns centros
e de diversos departamentos, inlcuindo a do extinto Departamento de
Matemática/Informática;
-
página web de alguns docentes do Departamento.
Além dos documentos em formato electrónico, naturalmente, também foram
pesquisados documentos produzidos e existentes no Departamento e na universidade em
formato “papel”, quer de âmbito administrativo (estrutura orgânica, convocatórias, actas
de reuniões, Guias de Actividades da Universidade, informações, ...), quer de âmbito
científico (planos curriculares das disciplinas e dos cursos pelos quais o Departamento é
responsável, relatórios de projectos e de estágios, artigos científicos, notas técnicas, ...).
Os dados recolhidos e a respectiva análise são apresentados nos capítulos
seguintes.
Apresentação e Análise dos Dados
79
5. Apresentação e Análise dos Dados
Neste capítulo apresentam-se os dados recolhidos durante a elaboração do
presente estudo. A sua recolha foi efectuada de acordo com a metodologia de
investigação apresentada no capítulo anterior.
A recolha de dados, efectuada para descrever o caso em estudo, foi feita,
essencialmente, através dos métodos de observação participante e da análise
documental, ao passo que para caracterizar os docentes do Departamento foi
administrado um questionário (anexo II).
Os dados apresentados nos pontos seguintes sintetizam os aspectos e as
características mais relevantes, considerados suficientes para servir de suporte à
proposta de um Modelo de Gestão do Conhecimento para o Departamento de
Informática da UBI.
5.1 Descrição do Caso
A Universidade da Beira Interior (UBI) foi instituída pelo Dec-Lei n.º 76B/86,
de 30 de Abril, tendo sucedido ao Instituto Universitário da Beira Interior, criado por
sua vez pela Lei n.º 44/79, de 11 de Setembro. O seu primeiro Reitor tomou posse em
21 de Agosto de 1980.
A UBI está sediada na cidade da Covilhã, servindo o país e preferencialmente a
região onde se insere, a qual integra os distritos da Guarda e de Castelo Branco.
Esta Universidade tem como unidades permanentes os Departamentos, que
desenvolvem a sua actividade ao nível da sua própria gestão e da geração e transmissão
de conhecimento, no domínio de uma disciplina ou grupo de disciplinas. Os
Departamentos, agrupados por áreas afins, são a base da organização das principais
unidades orgânicas da instituição — as Unidades Científico-Pedagógicas (Guia das
Actividades Académicas, 2000).
80
As Unidades Científico-Pedagógicas da UBI estão organizadas de acordo com
as seguintes áreas (UBI, 2001):
-
Unidade de Ciências Exactas;
-
Unidade de Ciências de Engenharia;
-
Unidade de Ciências Sociais e Humanas;
-
Unidade de Artes e Letras.
Além destas Unidades Científico-Pedagógicas, existe a Faculdade de Ciências
da Saúde, criada por Deliberação do Senado n.º 20/98, de 18 de Julho, na sequência da
candidatura apresentada pela UBI e sua aprovação em Conselho de Ministros, através
da Resolução n.º 140/98 (Faculdade de Ciências da Saúde, 2001).
O Departamento de Informática foi criado “por decisão do Senado da
Universidade da Beira Interior em 30 de Outubro de 2000” (ubiversitas, 2000). O
Departamento
de
Informática
é
responsável
pelas
licenciaturas
em
Matemática/Informática e Informática Ensino, já existentes, e pela licenciatura em
Engenharia Informática, cujo arranque se verificou no ano lectivo 2001/2002.
O Departamento de Informática nasceu a partir da desagregação do
Departamento de Matemática e Informática, em dois departamentos distintos. Na UBI,
desde 1984 que existe um grupo de docentes a leccionar disciplinas de informática
integrados no então Departamento de Matemática e Informática. Este Departamento
assegura disciplinas de 21 das 23 licenciaturas da UBI (dados referentes ao ano lectivo
2000/2001).
Em Outubro de 2001, a licenciatura em Engenharia Informática arrancou na
UBI, com sessenta vagas. A licenciatura em Matemática/Informática deixou de ter
vagas de ingresso a partir do ano lectivo 2001/2002 assegurando-se, contudo, que todos
os alunos desta licenciatura a possam concluir sem quaisquer problemas.
Em termos orgânicos, o Departamento de Informática faz parte da Unidade
Cientifico-Pedagógica das Ciências Exactas, juntamente com os Departamentos de
Matemática, Física e Química.
Os assuntos relacionados com aspectos científico-pedagógicos do Departamento
são da responsabilidade do seu Conselho Científico, onde têm assento todos os docentes
com categoria igual ou superior a professor auxiliar.
O Departamento de Informática da UBI é composto por dezanove docentes.
Como o presente trabalho é efectuado por um docente do Departamento, no estudo
81
apenas são considerados os restantes dezoito. Assim, sempre que são referidos os
docentes do Departamento, consideram-se os dezoito que colaboraram no estudo.
As instalações do Departamento situam-se no Polo I da UBI - Bloco VI,
partilhando o edifício com o Departamento de Matemática e com a Faculdade de
Ciências da Saúde.
5.1.1 Estruturas de Apoio ao Ensino
O Departamento de Informática, além de uma biblioteca e de salas de aula
convencionais, dispõe do seguinte equipamento informático, e respectivas instalações,
de apoio às aulas:
-
duas salas de aula equipadas com 30 computadores cada (salas 6.13 e
6.14);
-
um laboratório de Sistemas Lógicos/Digitais e Arquitectura de
Computadores (6.15);
-
uma sala de Projectos (6.21) destinada às disciplinas de Projecto;
-
uma sala de Administração de Sistemas (6.22).
Encontra-se em fase de instalação uma sala com computadores (no mínimo 25)
que será aberta aos alunos como espaço de estudo e realização dos trabalhos práticos
propostos nas disciplinas de Informática.
Além destes equipamentos, também se encontram disponíveis, para docentes e
alunos, os equipamentos do Centro de Informática da UBI, que dá apoio informático a
toda a universidade.
A biblioteca do Departamento, além de um espaço para leitura, disponibiliza
literatura de referência na área de informática, assim como a assinatura de algumas
revistas científicas, nomeadamente:
-
European Journal of Applied Mathmatics;
-
IMA Journal of Applied Mathmatics;
-
Journal for Geometry and Graphics;
-
Journal of Intelligent & Fuzzy Systems;
-
Lusíada: Revista de Ciência e Cultura;
-
Mathematical Intelligencer;
-
Microprocessing and Microprogramming;
-
SIAM Journal on Numerical Analysis;
-
Simulation Practice and Theory;
-
Software: Revista para Profissionais;
-
Studies in Applied Mathematics;
-
The Mathematical Intelligence (Springer-Verlag);
-
Zervalblatt (Springer-Verlag).
82
As revistas de divulgação de tecnologias da informação, de índole comercial são:
-
Cérebro: Revista de Informática;
-
Informação e Informática;
-
Linux Journal;
-
PC: Manual Informática;
-
Redes;
-
Revista de Informática;
-
Vida Informática.
Como oferta, a biblioteca recebe as seguintes revistas comerciais de divulgação
de tecnologias da informação:
-
Hewlett-Packard Journal;
-
IBM Directions;
-
IBM-Hoje;
-
IBM System Journal;
-
Informações IBM;
-
MacWorld;
-
Microsoft Magazine;
-
Revista IBM
-
Semana Informática.
Em formato electrónico, os docentes e alunos do Departamento têm acesso às
seguintes revistas de divulgação de tecnologias da informação on-line:
-
MacWorld (http://www.macworld.com);
-
Redes (http://www.fbnet.pt/red);
-
Semana Informática (http://www.zdnet.pt/semana);
-
Linux Journal (http://www.linuxjournal.com).
83
e às bases de dados científicas:
-
Emerald Library (http://www.emerald-library.com);
-
ProQuest on-line – inclui ABI/INFORM Global (http://www.umi.com).
Esta biblioteca, a partir do ano lectivo 2001/2002, transfere-se para a biblioteca
geral da universidade, cujas instalações foram concluídas no Outono de 2001,
situando-se também no Polo I.
5.1.2 Infra-estrutura Tecnológica do DI
A rede informática do Departamento está assente em cablagem estruturada, com
cabo UTP – categoria 5, ligada a um bastidor que serve todo o edifício.
Os principais sistemas operativos dos servidores são o UNIX (da Digital) e o
Windows NT 4.0, existindo dois servidores UNIX e dois servidores Windows NT, e
sendo utilizados cada um deles, respectivamente, por docentes e alunos. Estes
equipamentos estão instalados na sala de Administração de Sistemas (6.22).
O servidor UNIX dos docentes está ligado à Internet, máquina onde reside a
página web do Departamento (http://www.dmi.ubi.pt) e as páginas pessoais de alguns
docentes, cujos acessos podem ser feitos a partir da página oficial da universidade
(http://www.ubi.pt). Sempre que algum docente se encontra fora da Universidade,
inclusivamente no estrangeiro, pode trabalhar virtualmente no Departamento, uma vez
que se pode ligar a este servidor através da Internet.
Todos os docentes têm computador pessoal, ligado à rede informática do
Departamento e com acesso à Internet. Também dispõem de um laboratório para sua
exclusiva utilização (LAS – Laboratório de Sistemas), equipado com oito
computadores, duas impressoras Laser a preto e uma Jacto de Tinta a cores, um scanner
e outros acessórios multimédia.
84
5.1.3 Circulação da Informação no DI
A informação que circula no Departamento pode-se dividir, essencialmente, em
dois tipos, em função do seu formato: formato electrónico e formato “papel”. A
informação em formato electrónico é, praticamente, toda gerada no Departamento e a
sua divulgação ou é feita para uma ou várias pessoas em concreto, utilizando-se o seu
endereço de correio electrónico, ou é divulgada para todos os docentes, através de uma
mailing list32 dos docentes, cujo endereço é [email protected]. A partilha de
documentos em formato electrónico (sobretudo, científico-pedagógicos) tem-se
efectuado através de duas formas: correio electrónico ou colocação na página pessoal
web que alguns docentes possuem.
A informação em formato “papel” é encaminhada pelo secretariado do
Departamento. Neste formato, inclui-se a informação que chega ao Departamento,
assim como memorandos, convocatórias, etc. Cada docente tem o seu cacifo,
devidamente identificado, sendo aí depositada toda a informação que lhe é dirigida,
incluindo correspondência e outros tipos de documentos. Quando é necessário trocar
documentos com docentes que estejam temporariamente ausentes do Departamento,
como por exemplo, no estrangeiro, recorre-se ao correio postal, à telecópia (fax) ou ao
correio electrónico.
32
Uma Mailing List é constituída por uma lista de endereços de correio electrónico e identificada por um
endereço de correio electrónico. Quando se pretende enviar uma mensagem para todos os endereços que
fazem parte da lista, apenas tem que se enviar para o endereço que identifica a lista e, deste modo, todos
es elementos recebem a mesma mensagem.
85
5.2 Caracterização dos Docentes
A caracterização dos docentes do Departamento de Informática da UBI, que
constituíram as unidades de análise do estudo de caso, foi elaborada, fundamentalmente,
através da administração do questionário. Foram ainda recolhidos dados que ajudaram a
caracterizar os docentes, através da observação e da análise documental.
5.2.1 Apresentação e Análise dos Dados do Questionário
Nos pontos seguintes, apresentam-se detalhadamente os dados recolhidos. Estes
dados são apresentados por itens, de acordo com o questionário, para facilitar a sua
leitura e dizem respeito à data da administração do questionário (entre os dias 5 e 16 de
Março de 2000).
I.
Categoria
O Quadro VI apresenta a distribuição dos docentes da Departamento de
Informática por categoria.
Quadro VI – Distribuição dos Docentes por Categoria
Categoria
N.º de docentes
Professores auxiliares
Assistentes
5
10
Assistentes estagiários
TOTAL
3
18
Tratando-se de um departamento recente, os docentes do Departamento de
Informática são maioritariamente assistentes (72,2%), não existindo professores
catedráticos nem professores associados.
Em média, leccionam na UBI há 6 anos.
II.
86
Habilitações Académicas
Em termos de habilitações académicas apenas se considera a obtenção dos graus
de licenciatura, mestrado e doutoramento. Assim, no quadro seguinte apresenta-se o
número de docentes por grau académico e respectiva licenciatura, mestrado ou
doutoramento.
Quadro VII – N.º de Docentes por Grau Académico
Licenciatura
N.º de
docentes
Engª
Informática
3
Engª
Electrotécnica
2
Matemática/
Informática
4
N.º de
docentes
Doutoramento
N.º de
docentes
Engª
Informática
1
Engª
Electrotécnica
1
Sistemas e
Automação
2
Informática
2
3
Matemática
Aplicada
2
1
TOTAL
5
Mestrado
Informática
Matemática
Matemática e
Ciências da
Computação
2
Informática de
Gestão
1
Computação
Gráfica
1
Matemática
4
Engª
Geográfica
1
Física/
Matemática
Aplicada
1
Engª
Geográfica
1
TOTAL
Computacional
TOTAL
9
18
De referir que seis docentes realizaram provas de aptidão pedagógica e
capacidade científica, estando mais dois docentes a preparar aquelas provas (assistentes
estagiários).
Em programas de doutoramento estão matriculados sete docentes e em cursos de
mestrado, apenas um.
87
III. Actividade Docente
O Quadro VIII mostra a lista de disciplinas leccionadas pelos docentes do
Departamento (35 disciplinas), ordenada alfabeticamente.
Quadro VIII – Disciplinas Leccionadas pelos Docentes
Algoritmos e estruturas de dados
Investigação operacional
Algoritmos II
Lógica
Análise de sistemas I
Métodos Numéricos
Análise de sistemas II
Probabilidades e estatística
Análise numérica I
Programação
Arquitectura de computadores
Programação e informática
Bases de Dados
Programação I
Cálculo automático
Programação II
Complementos de informática
Programação III
Computadores no ensino da matemática
Programação orientada a objectos
Desenho assistido por computador
Serviços de comunicação
Ficheiros e Bases de dados
Sistemas lógicos
Informática
Sistemas Operativos
Informática I
Sistemas paralelos e distribuídos
Informática II
Teoria das bases de dados
Inteligência computacional
Topografia
Introdução à informática
Topografia II
Introdução ao multimédia
88
IV. Actividade de I&D
Em resposta à questão sobre as áreas de investigação/interesse a que os docentes
se dedicam, foram apresentadas as seguintes, classificadas segundo as áreas científicas
definidas pelo Institute of Electrical and Electronic Engineering - IEEE Computer
Society (2001) e pela Association for Computer Machinery - ACM (2001), através da
Task Force “Year 2001 Model Curricula for Computing: CC-2001”:
Algoritmos e complexidade:
-
Teoria da complexidade e computabilidade.
Arquitectura e Organização:
-
Codificação.
Ciências da computação:
-
Fundamentos matemáticos das ciências da computação;
Computacional mathmatics;
Model checking
Análise e transformadas em Ondulas;
Álgebra linear numérica;
Análise numérica;
Problemas de caminho mais curto multiobjectivo.
Estruturas discretas:
-
Demonstração automática e assistida;
Cálculo lambda e sistemas de tipo;
Interpretação abstracta;
Verificação formal;
Lógicas.
Computação gráfica e visual:
-
Ambientes virtuais;
Computação geométrica;
Computação gráfica.
Gestão da informação:
-
Multimédia;
Aplicações médicas (imagiologia);
Sistemas de informação;
Tecnologia de bases de dados.
Sistemas inteligentes:
-
Reconhecimento de padrões;
Processamento de imagem;
Redes Neuronais;
Conjuntos difusos;
Algoritmos genéticos;
Processamento automático de linguagem natural;
Domótica.
Redes de computadores:
-
Redes de comunicação ópticas (optical networking);
Redes de computadores;
Serviços e protocolos da camada de aplicação (arquitectura TCP/IP);
Agentes para a Internet;
Transmissão de informação sobre redes internet;
Tratamento e comunicação de imagem;
Compressão.
Sistemas operativos:
-
Sistemas operativos;
Tolerância a falhas.
Fundamentos de programação:
-
Programação orientada a objectos;
Programming techniques;
Algoritmos e linguagens.
Linguagens de programação:
-
Linguagens de programação;
Programação funcional;
Programação paralela.
Engenharia de software:
-
Engenharia de software.
89
90
Outras áreas científicas (não consideradas pelo IEEE e ACM):
-
Análise multiresolução;
Polinómios matriciais;
Matrizes de blocos;
Teoria matemática de controlo;
Ciências da terra e do espaço;
Desenvolvimento de algoritmos para resolução de problemas geodésicos.
A actividade de investigação dos docentes do Departamento de Informática
desenvolve-se também no âmbito da participação em parcerias externas, tendo sido
referido que há 8 docentes envolvidos em projectos nacionais e 3 em projectos europeus
(Programas da União Europeia).
V.
Publicações
No que se refere à produção científica, foram referidas as seguintes publicações
e artigos:
Disponível em formato
Impresso Digital
N.º de comunicações em congressos/conferências nacionais:
20
16
N.º de comunicações em congressos/conferências no estrangeiro:
31
39
N.º de artigos científicos publicados em Portugal:
9
16
N.º de artigos científicos publicados no estrangeiro:
16
35
76
106
TOTAL
Revistas Científicas
Para além das revistas científicas disponíveis na biblioteca do Departamento de
Informática e da UBI, os docentes referiram as seguintes como assinaturas individuais:
• Revistas on-line:
-
IEEE Computer – assinatura simultânea em formato “papel” (*);
IEEE Communications Magazine – (*);
IEEE Internet Computing – (*);
IEEE Journal on Select Areas in Communications – (*);
IEEE Spectrum – (*);
Algumas revistas da BCS – British Computer Society;
Geophisical Research letters – (*).
91
• Revistas em “formato papel” (além das revistas, que simultaneamente são
assinadas em formato electrónico, assinaladas com * no item anterior):
-
IEEE/ACM Transactions on Networking;
Communications of the ACM;
ACM Computing Reviews;
Optical Networks Magazine;
Linux Manual;
Journal of Geophisical Research.
Consideraram ainda que as seguintes revistas científicas on-line deveriam ser
disponibilizadas aos docentes do Departamento:
-
Todas as revistas do IEEE Computer Society;
Todas as revistas da ACM – Association for Computing Machinery;
Todas as revistas da SIAM – Society Industrial Applied Mathmatics;
Virtual Reality (Springer-Verlag);
Multimedia Systems (Springer-Verlag);
The Visual Computer (Springer-Verlag);
Computer Aided Design Journal;
International Journal of Share Modelling;
Computer Graphics Journal;
Série LNCS da Springer-Verlag;
TCS – Theoretical Computer Science – ENTCS (Elsevier Publishing);
Logic and Computation;
Geophisical Research Letters.
VI. Associações Profissionais, Científicas ou Técnicas
Dos dezoito docentes do Departamento, sete (38,9%) referiram estar ligados a
Associações Profissionais, Científicas ou Técnicas:
-
IEEE Communications Society;
IEEE Computer Society;
IEEE Computerlectronics Society;
ACM - Association for Computing Machinery;
Internet Society;
Ordem dos Engenheiros;
APPIA – Associação Portuguesa para a Inteligência Artificial;
ATALA - Association pour le Traitement Automatique de la Langue
(França);
BCS – British Computer Society;
SIAM – Society Industrial Applied Mathmatics;
European Geophisical Society;
European Geophisical Union.
92
5.2.2 Dados recolhidos através da Observação e Análise Documental
Dos dados recolhidos e da observação e análise documental efectuada,
procurou-se fazer um breve comentário e integração dos dados obtidos no universo dos
docentes do Departamento de Informática.
O relacionamento interpessoal entre os docentes e entre os docentes e o
secretariado do Departamento e vice-versa caracteriza-se por uma grande proximidade e
abertura. Um aspecto que facilita esta interactividade entre as pessoas é o facto dos
gabinetes serem contíguos e haver mais do que um docente (dois, três ou quatro) por
gabinete. Outro espaço de encontro e convívio é o Bar do Bloco VI, situado no
rés-do-chão do edifício, junto à entrada.
Ao longo de cada ano lectivo, com alguma regularidade, também são agendados
jantares convívio entre os docentes, nomeadamente, junto ao Natal, no final do ano
lectivo e após a prestação de provas públicas para a obtenção de grau de Doutor, por
parte de algum docente do Departamento.
Em termos de interesses e actividades extra-profissionais, alguns docentes
praticam actividades desportivas (como, por exemplo, desportos radicais e futsal) e
participam regularmente em eventos culturais. Verifica-se que, quer os docentes que
praticam as mesmas actividades desportivas, quer os que participam nos mesmos
eventos culturais, têm um relacionamento mais próximo em termos de departamento.
Modelo de Gestão do Conhecimento para o DI/UBI
93
6. Modelo de Gestão do Conhecimento para o DI/UBI
6.1 Introdução
Os dados recolhidos através da administração do questionário a todos os
docentes do Departamento, da observação participante e da pesquisa documental,
permitem construir o que se passa a designar por “capital intelectual” do Departamento
de Informática, no qual se enumeram e se faz o apanhado das bases onde reside o
conhecimento das pessoas e os meios que apoiam a sua aquisição. Este “capital
intelectual” assenta em dois pilares fundamentais (figura 12): recursos humanos – os
docentes – e recursos de informação.
Os docentes, caracterizados no capítulo 5, secção 5.2, participam dos processos
de conversão do conhecimento (Modelo SECI) propostos por Nonaka e Takeuchi
(1995), como se apresenta a seguir:
-
Formação de base dos docentes — interiorização;
-
Áreas científicas de interesse — interiorização e combinação;
-
Projectos de investigação e desenvolvimento (I&D) — socialização,
interiorização e exteriorização;
-
Participação em comunidades de prática on-line — socialização,
interiorização e exteriorização.
O envolvimento em projectos de I&D, além de facilitar a aquisição de
conhecimento, também promove a criação e a partilha deste entre os seus membros.
Por outro lado, os docentes têm acesso a comunidades de prática on-line através
das associações profissionais, científicas e técnicas a que estão ligados.
No que se refere aos recursos de informação mais relevantes para o processo de
aquisição de conhecimento para o Departamento, foram considerados os seguintes:
-
revistas científicas on-line;
-
associações científicas e profissionais enquanto entidades que facilitam o
acesso a outros recursos de informação (congressos, informação dirigida aos
associados, ...);
-
recursos tecnológicos, nos quais se considera, fundamentalmente, a rede
informática do Departamento e a própria Internet.
94
A figura seguinte representa a interacção dos docentes do Departamento com os
recursos de informação de que dispõem para adquirir conhecimento, melhorando, assim,
as suas competências.
Figura 12 – “Capital Intelectual” do DI
Formação-base
Docentes
Docentes
Áreas científicas
Projectos de I&D
Comunidades de prática on-line
Revistas on-line
Recursos
Recursos de
de
Informação
Informação
Associações científicas e profissionais
Tecnologias de informação e comunicação
A partir desta figura, construiu-se um quadro (Quadro IX), que se designa por
“súmula/síntese de conhecimento” e que resume as qualificações, os interesses e as
associações a que os docentes pertencem. Este quadro identifica:
-
A formação-base dos docentes (entendida como a formação ao nível de
licenciatura, provas de aptidão científica e pedagógica, mestrado e
doutoramento, agrupados por grandes áreas científicas);
-
Os seus domínios de interesse, reunidos segundo as áreas científicas
definidas pelo Institute of Electrical and Electronic Engineering - IEEE
Computer Society (2001) e pela Association for Computer Machinery - ACM
(2001), através da Task Force “Year 2001 Model Curricula for Computing:
CC-2001”;
-
As revistas on-line que os docentes consideram que o Departamento deve
assinar;
-
As associações a que os docentes pertencem ou estão ligados.
95
Quadro IX – Síntese de Conhecimento
Formação-base
Engª Informática
Áreas Científicas de
Interesse
Algoritmos e complexidade
Revistas on-line
Todas revistas IEEE Computer Society
Todas revistas ACM – Association for
Computing Machinery
Todas revistas SIAM – Society
Industrial Applied Mathmatics
Associações
IEEE Communications Society
Engª Electrotécnica
Arquitectura e organização
IEEE Computer Society
Informática
Ciências da computação
Matemática
Estruturas discretas
Virtual Reality (Springer-Verlag)
ACM - Association for
Computing Machinery
Engª Geográfica
Computação gráfica e visual
Multimedia Systems (Springer-Verlag)
Internet Society
Gestão da informação
The Visual Computer (SpringerVerlag)
Ordem dos Engenheiros
Sistemas inteligentes
Computer Aided Design Journal
APPIA – Associação Portuguesa
Para a Inteligência Artificial
Redes de computadores
TCS – Theoretical Computer Science –
ENTCS (Elsevier Publishing)
ATALA - Association pour le
Traitement Automatique de la
Langue (França)
Sistemas operativos
Computer Graphics Journal
BCS – British Computer Society
Fundamentos de
programação
Série LNCS33 da Springer-Verlag
SIAM – Society Industrial
Applied Mathmatics
Linguagens de programação
International Journal of Share
Modelling
European Geophisical Society
Engenharia de software
Logic and Computation
European Geophisical Union
IEEE Computerlectronics Society
Geophisical Research Letters
Segundo Kelleher (2001), que participou no projecto europeu KALIF –
Knowledge and Learning Infraestruture, KALIF é uma metodologia que se centra
essencialmente na partilha do conhecimento, daí não se considerar uma metodologia
abrangente para gestão do conhecimento. O projecto KALIF foi lançado em Setembro
de 1998 e consiste num conjunto de actividades e serviços, que aparecem sob três
formas: eventos, serviços disponíveis no sítio do projecto e serviços on-line que
produzem o valor acrescentado KALIF. Os eventos são encontros (físicos) entre os
membros da equipa focalizados na partilha de ideias, com o objectivo de criar um
espírito de comunidade. Os serviços disponíveis no sítio são visitados pelos membros da
equipa; Alí, desenvolvem entrevistas estruturadas para reunir lições que podem ser
relevantes para outros e têm á sua disposição o que designam por clínicas. Clínicas são
sessões de consultoria durante as quais é dado suporte sobre temas específicos de
partilha. Existe uma variedade de serviços on-line disponíveis que podem fazer parte de
33
LNCS – Lecture Notes in Computer Science.
96
uma aplicação KALIF, como por exemplo: uma livraria electrónica estruturada por
temas sobre conhecimento, fora de discussão, um mapa de conhecimento no qual os
membros da comunidade se apresentam uns aos outros, notícias electrónicas, etc.
A chave do sucesso do método KALIF é a criação de situações win-win e de
confiança. Para Kelleher (2001), situações win-win são aquelas em que cada membro
participante da comunidade consegue uma relação custo-benefício positiva. Ora o
Modelo de Gestão do Conhecimento proposto para o Departamento de Informática da
UBI, pretende também assimilar esta metodologia, com o objectivo de tornar o sistema
dinâmico e com interesse para os participantes, bem como incentivar a partilha de
informação e conhecimento e o acesso a serviços on-line.
Na figura seguinte, apresenta-se a proposta do Modelo de Gestão do
Conhecimento para o Departamento de Informática da UBI. No modelo, consideram-se
dois níveis: o nível organizacional e o nível aplicacional/tecnológico. Ao nível
organizacional são abordados os aspectos que devem ser considerados para implementar
um processo de gestão do conhecimento no Departamento. Ao nível aplicacional é
desenvolvido o Sistema de Gestão do Conhecimento (SGC) sobre a intranet do
Departamento, que é a ferramenta aplicacional que serve de suporte ao modelo proposto
em termos organizativos.
Figura 13 – Proposta de Modelo de Gestão do Conhecimento
NÍVEL ORGANIZACIONAL
Criar um Ambiente
Favorável à
Criação/Partilha de
Conhecimento
Gerir
a
Informação
Sistema de Gestão do Conhecimento - SGC
Nível Tecnológico/Aplicacional
Nos pontos seguintes, vão ser abordados em detalhe cada um dos blocos do
modelo apresentado.
97
6.2 Nível Organizacional
Em termos organizativos, o Departamento deve implementar procedimentos de
gestão da informação e criar uma dinâmica que fomente e facilite a participação de todos
os docentes no processo de geração e partilha do conhecimento. Assim, têm de ser
criadas dinâmicas que facilitem o contacto e a participação das pessoas.
Neste nível de abordagem, estudam-se separadamente as questões científicas e as
questões administrativas.
6.2.1 Gerir a Informação
6.2.1.1 Informação Administrativa
O Secretariado do Departamento, como elemento fundamental, deverá estar
envolvido e motivado neste processo, uma vez que passa por ele a maior parte da
informação administrativa de e para o Departamento.
A informação administrativa gerada no Departamento deverá estar acessível aos
docentes em formato digital (electrónico). É particularmente relevante a informação
contida em documentos do tipo:
-
Actas dos “Conselhos do Departamento”;
-
Actas das “Comissões Científicas Departamentais”;
-
Memorandos;
-
Convocatórias;
-
Avisos;
-
Notícias sobre as actividades do Departamento.
Também a informação administrativa, recebida no Departamento, com interesse
para os docentes, deverá estar disponível em formato digital. Sempre que essa
informação chega em formato impresso, o secretariado pode digitalizá-la através de um
scanner ou resumir o assunto e informar electronicamente os docentes, alimentando,
assim, a base de dados de gestão de documentos administrativos. Deste modo, quem
98
pretender informações mais detalhadas, poderá dirigir-se ao secretariado e consultar os
documentos originais. Alguns tipos de informação são:
-
Informação gerada na universidade (reitoria, serviços administrativos, centros
e departamentos);
-
Informação enviada pelo Ministério da Educação ou outros organismos do
Estado;
-
Informação enviada por outras universidades ou instituições de ensino;
-
Informação enviada por instituições da região (por ex.: câmaras municipais,
região de turismo, entidades ligadas à saúde, ...);
-
Informação enviada por sindicatos ou organizações profissionais.
O trabalho do secretariado vai ser facilitado, uma vez que dispõe de um modo
simples, rápido e eficaz de difundir informação para os docentes (utilizando o correio
electrónico) e em qualquer momento pode recuperar informação armazenada na base de
dados de gestão de documentos administrativos. Para tal, o secretariado do
Departamento deverá ser sensibilizado e motivado para as vantagens do sistema pois,
caso tal não se verifique, poderá levantar resistências e prejudicar o funcionamento
pretendido.
Deve ser criada uma agenda on-line do Departamento, onde são registadas as
actividades e eventos com interesse para os docentes:
-
Seminários, congressos e reuniões científicas;
-
Defesas de dissertações e teses;
-
Apresentações de projectos e estágios;
-
Actividades promovidas pela Universidade;
-
Actividades promovidas pela Associação Académica (AAUBI) ou pelos
núcleos de estudantes do Departamento;
-
Outros eventos com interesse, tais como: jantares debate, comemorativos ou
de convívio, actividades de índole cultural e científica, encontros informais,.
etc.
99
6.2.1.2 Informação Científica
A informação de carácter científico produzida em resultado da actividade de
docência e investigação do Departamento deverá ser armazenada de forma estruturada e
tornada acessível on-line. Neste âmbito, serão incluídos:
-
Documentos oficiais do Departamento (sobretudo de índole científica);
-
Teses de doutoramento;
-
Dissertações de mestrado;
-
Relatórios de provas de aptidão pedagógica e capacidade científica;
-
Guiões das cadeiras (programa, bibliografia, nomes dos docentes, cursos a
que pertencem, ...);
-
Artigos científicos e comunicações em congressos.
Para o armazenamento desta informação está previsto o desenvolvimento de uma
base de dados de gestão de documentos científicos, na qual os docentes colocam os seus
documentos, ao mesmo tempo que têm acesso à produção científica do Departamento.
Esta informação apresenta-se como algo de extremamente importante em
determinadas situações, tais como a integração de novos docentes no Departamento, a
atribuição de uma nova disciplina, a elaboração de trabalhos científicos e o interesse por
uma nova área científica já existente no Departamento.
100
6.2.2 Criar um Ambiente Favorável à Partilha de Conhecimento
No Departamento deverão ser fomentadas as comunidades de prática, quer
ligadas a aspectos pedagógicos, quer por áreas científicas. Deste modo, o conhecimento
tácito é partilhado, gerando-se também novo conhecimento e melhorando as
competências dos docentes do Departamento, bem como, naturalmente, da própria
Universidade. Uma forma de pôr em prática esta iniciativa poderá ser através da criação
de fora de discussão ou grupos electrónicos, permitindo, também, a participação de
docentes que estejam temporariamente ausentes da Universidade. Simultaneamente, a
informação e o conhecimento que são explicitados pela participação de cada docente
ficam armazenados no sistema, permitindo a memorização das “melhores práticas”
desenvolvidas
pelo
Departamento.
As
“melhoras
práticas”
podem
abranger,
nomeadamente:
-
Aspectos pedagógicos;
-
Administração e gestão da rede informática e dos sistemas de informação do
Departamento;
-
Instalação e resolução de problemas técnicos em Hardware e Software.
Outros fora de discussão que também poderão ser criados prendem-se com
assuntos de interesse vário para os docentes, tais como: hobbies, férias, desporto, etc.
Este espaço permite a motivação dos participantes, estimulando a sua familiarização
com o sistema.
Por outro lado, os docentes do Departamento também devem estar motivados
para a partilha do seu conhecimento explicitado, através da disponibilização dos seus
documentos científicos, colocando-os na base de dados de gestão de documentos
científicos, desenvolvida para o efeito.
Um momento importante será o arranque do sistema. Este acontecimento deverá
incluir um Workshop para a sua apresentação, seguido de um jantar convívio. De facto, a
promoção de encontros informais, como actividades ao ar livre, facilitam muito o
relacionamento interpessoal. Por outro lado, ao iniciar-se uma discussão electrónica, é
importante partir de uma discussão presencial.
101
6.3 Nível Tecnológico/Aplicacional
O Sistema de Gestão do Conhecimento (SGC) é parte integrante do Modelo de
Gestão do Conhecimento proposto para o Departamento de Informática da UBI. Este
sistema serve de suporte, como uma ferramenta tecnológica, à implementação do
modelo.
A partir da revisão da literatura sobre a tecnologia de apoio à gestão do
conhecimento (capítulo 3) e da recolha e análise dos dados que caracterizam os docentes
e o próprio Departamento (capítulo 5), vai ser proposto o sistema que dá melhor resposta
às necessidades e objectivos do modelo, fundamentalmente — facilitar a interacção entre
os docentes e armazenar e partilhar a informação e o conhecimento do Departamento.
Segundo LPI Software Funding Group (1998), as tecnologias Internet (internas e
externas) são a plataforma computacional do futuro, confirmando o grande crescimento
deste tipo de tecnologias nos últimos e nos próximos anos.
Por outro lado, Shepherd (1998) analisou o custo-benefício da intranet e concluiu
que as vantagens são evidentes, tendo em conta algumas funcionalidades que podem ser
implementadas. Dentre estas, destacam-se as seguintes:
-
Publicação de informação – divulgar notícias e outras informações, na forma
de directorias e documentos web;
-
Correio electrónico – implementar um sistema de correio electrónico
integrado na intranet, permitindo que a informação possa ser tanto ‘pushed’
como ‘pulled’;
-
Gestão documental – permitir aos utilizadores ver, imprimir e trabalhar de
forma colaborativa em documentos Office® (processamento de texto, folhas
de cálculo, apresentações, etc.);
-
Formação – utilizar a intranet para divulgar formação;
-
Workfow – utilizar a intranet para automatizar os processos administrativos;
-
Bases de dados – utilizar a intranet como um front-end (interface) de
sistemas específicos da organização, como bases de dados corporativas;
-
Discussão – usar a intranet como meio de os utilizadores discutirem e
debaterem assuntos.
Tendo em conta as tecnologias existentes no Departamento – rede informática,
servidores, sistemas operativos e computadores –, as tecnologias de trabalho cooperativo
disponíveis – fundamentalmente, aplicações Groupware: Intranet e Internet – e as suas
102
características apresentadas, foi escolhida a tecnologia Intranet para desenvolver e
implementar o sistema. Uma outra vantagem em utilizar uma intranet prende-se com o
facto de os docentes, utilizadores frequentes da Internet, se adaptarem facilmente ao
interface do sistema.
A intranet servirá de suporte ao Sistema de Gestão do Conhecimento do
Departamento e vai ser desenvolvido um portal com o objectivo de construir um
interface centralizado que permite ao utilizador interagir com o sistema através de um
browser.
6.3.1 Arquitectura do Sistema de Gestão do Conhecimento
Um sistema de gestão do conhecimento combina a utilização de várias
tecnologias. Segundo Duffy (2000a), a chave para o sucesso na implementação de um
sistema reside no bom desenho da sua arquitectura. No contexto dos sistemas de
informação, segundo este autor, uma arquitectura identifica as diversas componentes do
sistema e descreve o modo como elas interagem.
Na figura 14 encontra-se representada uma arquitectura dum modelo de gestão
do conhecimento, reproduzida por Lawton, que representa um sistema que armazena,
classifica e distribui conhecimento.
Figura 14 – Arquitectura dum Modelo de Gestão do Conhecimento
Application
layer
Competitive
intelligence
Best-practice
systems
Interface
KM services
Customerrelationship
management
Product
development
Knowledge portal
Discovery services
Corporate
taxonomy
Collaboration services
Knowledge map
Content
management
Knowledge repository
Infrastruture
E-mail, file servers, and Internet/intranet services
Information
and
knowledge
sources
Word
processing
Database
Electronic
document
management
E-mail
Web
People
Fonte: Ovum, citada em Lawton, (2001). Knowledge Management: Ready for Prime Time?. IEEE
Computer Magazine, February, p. 13.
103
Da análise deste modelo em todas as suas componentes, concluíu-se haver uma
base sólida para permitir a sua adaptação ao caso em estudo.
A partir desta arquitectura e do estudo sobre as tecnologias de suporte à gestão
do conhecimento, é proposta na figura 15 a arquitectura para o Sistema de Gestão do
Conhecimento do Departamento de Informática (DI) da UBI.
Figura 15 – Arquitectura do Sistema de Gestão do Conhecimento para o DI/UBI
Utilizador
(Criação e Partilha de conhecimento; Comunidades de Prática)
Acesso
Contributo
Interface (Portal do Conhecimento - Browser)
Segurança (ao nível do utilizador)
Intranet
Serviços de Criação e Identificação
Serviços de Recuperação
Mapa do Conhecimento
Fora de
Discussão
Bases de
Dados
Gestão
Electrónica de
Documentos
Correio
Electrónico
Agenda do
Departamento
Pessoas
(conh. tácito)
Infra-estrutura: Rede Informática + Sistemas de Informação do Departamento
Hiperligações
Sistema de
Segurança
Armazenamento de Informação e de Conhecimento
A arquitectura de gestão do conhecimento proposta considera seis camadas,
sendo o utilizador do sistema representado como uma camada suplementar, uma vez que
é por e para o utilizador que se desenvolve o sistema. O utilizador interage com o
sistema, numa relação bidireccional, em que acede ao sistema para procurar, identificar e
recolher informação e conhecimento e, por outro lado, contribui para a criação e partilha
de novo conhecimento quando guarda no sistema nova informação e conhecimento
explicitado.
O modelo apresentado desenvolve-se no nível interno – a intranet –, e abrange o
conjunto de todas as camadas do sistema, mas é também um sistema aberto com ligação
à Internet, quer a partir das hiperligações que o sistema vai disponibilizar, quer a partir
de qualquer ponto da rede informática do Departamento. Para ligação à Internet, está
assinalado um sistema de segurança, para impedir o acesso, através de proxies e
firewalls, a pessoas não autorizadas (os chamados Hackers), que podem danificar os
sistemas, bem como uma protecção antivírus.
Internet
Internet
104
As seis camadas do sistema são: infra-estrutura tecnológica; fontes e
armazenamento da informação e do conhecimento; mapa do conhecimento; criação,
identificação e recuperação de conhecimento; segurança ao nível do utilizador e
interface com o utilizador. A seguir apresenta-se uma breve descrição de cada uma
destas camadas.
1. Infra-estrutura tecnológica – considera-se que a infra-estrutura tecnológica
do Departamento engloba, quer as componentes “hard” — rede informática
(incluindo o equipamento activo – routers, switches, hubs, etc. – e o
equipamento passivo – bastidores, cabos, calhas, fichas, tomadas, etc.),
servidores, computadores e outros postos de trabalho —, quer a componente
“soft” — sistemas operativos, ferramentas de desenvolvimento e software
aplicacional.
2. Fontes e armazenamento da informação e do conhecimento – esta camada
inclui quer as fontes de informação e conhecimento (ex.: as pessoas e
documentos) quer os suportes tecnológicos onde estes se podem armazenar
(ex.: bases de dados e sistemas de gestão electrónica de documentos).
3. Mapa do conhecimento – o mapa do conhecimento pode ser definido como o
“conhecimento sobre o conhecimento” (ver nota 15).
4. Criação, identificação e recuperação de conhecimento – esta camada é
formada pelas ferramentas que apoiam a criação e o acesso à informação e ao
conhecimento. Contém as componentes necessárias para gerir o acesso à base
de conhecimento, formada por uma complexa combinação de ferramentas de
administração do sistema e ferramentas de gestão do conhecimento (Duffy,
2000a).
5. Segurança ao nível do utilizador – a segurança ao nível do utilizador define
diversos tipos de acesso ao sistema para diferentes níveis de utilização (ex.:
administrador do sistema, utilizador com acesso apenas a determinadas
opções, ...) e protege o sistema quanto à entrada de utilizadores não
autorizados.
6. Interface com o utilizador – o interface com o utilizador protege-o da
complexidade da tecnologia. Um interface bem desenhado deve ser amigável,
intuitivo, compreensivo e ter valor para o utilizador (Duffy, 2000a).
105
6.3.2 Ferramentas de Suporte ao SGC
Nesta secção vão abordar-se algumas ferramentas de suporte à gestão do
conhecimento que são utilizadas no sistema proposto, seguindo as várias fases do ciclo
do conhecimento apresentado no capítulo 3 (ver figura 9).
Criar Conhecimento
Para apoiar esta fase, a aplicação de criação de conhecimento que vai estar
disponível no portal de conhecimento do sistema é o MindMapper®. Este software,
cujas características se apresentaram na página 40, pode ser utilizado pelos docentes, por
exemplo, na definição do conteúdo programático das disciplinas que vão leccionar.
Identificar Conhecimento
Dentro do conjunto de ferramentas disponíveis para auxiliar a identificar
conhecimento, propõe-se o desenvolvimento de uma funcionalidade para classificar os
documentos da base de dados de gestão de documentos científicos, utilizando, para tal,
as palavras chave e o respectivo resumo do documento. Para a sua implementação,
recorre-se a técnicas de mineração de dados (data mining) e a exploração de textos (text
mining), já referidas no capítulo relativo às tecnologias de apoio à gestão do
conhecimento (capítulo 3).
Organizar e Armazenar Conhecimento
Os meios tecnológicos utilizados para organizar e armazenar a informação e o
conhecimento explicitado são as bases de dados, onde se inclui, naturalmente, a gestão
electrónica de documentos. Todas as bases de dados são on-line, uma vez que estão
permanentemente disponíveis através da intranet.
As bases de dados criadas no sistema são as seguintes:
-
Base de dados com os utilizadores do sistema e respectivo registo da sua
utilização (registo de logs) para, em caso de necessidade, se efectuarem
auditorias ao sistema;
-
106
Base de dados que armazena as “melhores práticas” relacionadas com
aspectos pedagógicos e com a rede informática e os sistemas de informação
do Departamento;
-
Base de dados com as disciplinas leccionadas pelos docentes do
Departamento;
-
Base de dados com hiperligações para sítios da Internet, revistas on-line e
bases de dados científicas on-line com interesse para os docentes;
-
Base de dados de gestão electrónica de documentos científicos;
-
Base de dados de gestão electrónica de documentos administrativos.
Cada base de dados, como é comum, tem como principais funcionalidades:
inserir, consultar, alterar e remover registos.
Existem apenas três bases de dados (hiperligações, as disciplinas e a gestão
electrónica de documentos científicos), organizadas por assuntos – as áreas científicas –,
uma vez que se pretende que haja um único registo de dados, para evitar a sua
replicação. Estas bases de dados listam, numa determinada página, apenas o conteúdo
relacionado com a área científica da página onde o utilizador actualmente se encontra.
Para o utilizador, esta funcionalidade é perfeitamente transparente. Desta forma, apenas
se cria uma base de dados que guarda informação e conhecimento das doze áreas
científicas consideradas, em vez de criar uma base de dados para cada área (deste modo,
criam-se três bases de dados em vez de trinta e seis).
As bases de dados da gestão electrónica de documentos contêm os elementos que
caracterizam esses mesmos documentos. Estes, encontram-se organizados por temas e
armazenados num servidor de documentos, existindo uma hiperligação entre um registo
na base de dados e o respectivo documento.
Para criar a agenda do Departamento propõe-se a utilização da aplicação
Microsoft® Outlook®, instalada em rede e disponível a todos os docentes do
Departamento.
Recuperar Informação
A recuperação de informação armazenada no sistema é uma das tarefas mais
importantes a implementar porque se o conhecimento explícito existente no sistema não
se conseguir recuperar de uma forma simples e rápida, o resultado é, praticamente,
semelhante à situação de o não ter.
107
As ferramentas de recuperação a utilizar são: motores de busca (com a integração
de agentes inteligentes e processamento de linguagem natural), agentes inteligentes,
mineração de dados (data mining) e exploração de textos (text mining) integrados em
tecnologias pull e push, além dos mecanismos oferecidos pelos motores das bases de
dados.
Partilhar/Disseminar Conhecimento
A disseminação e partilha de informação e de conhecimento é um dos grandes
objectivos deste Sistema de Gestão do Conhecimento.
As ferramentas tecnológicas utilizadas para partilhar informação e conhecimento
são: o correio electrónico, os fora de discussão e a base de dados com as melhores
práticas.
O correio electrónico, que pode ser considerado como uma das primeiras
ferramentas de trabalho cooperativo é, ao mesmo tempo, uma tecnologia push que já
entrou nos hábitos de trabalho da generalidade dos futuros utilizadores do sistema. De
igual modo, a partilha das melhores práticas também foi abordada na fase de
armazenamento do ciclo do conhecimento, dentro das bases de dados.
Os fora de discussão criados são fundamentalmente de três tipos: fora científicos,
fora de índole técnica e pedagógica e um forum ligado às actividades extra-profissionais.
Os fora de índole científica são doze, existindo um para cada uma das áreas
científicas consideradas segundo os interesses dos docentes (Quadro IX).
Aplicar/Utilizar Conhecimento
Nesta fase do ciclo do conhecimento, pode recorrer-se à tecnologia do raciocínio
baseado em casos, apresentado no capítulo das tecnologias de apoio à gestão do
conhecimento (ponto 3.1.5), para implementar uma funcionalidade que apoie a resolução
de problemas ou situações semelhantes às que terão acontecido no passado.
Concretamente, esta funcionalidade deve ser desenvolvida para aplicar sobre a base de
dados das “melhores práticas”, relativamente aos aspectos pedagógicos, à administração
da rede informática e sistemas de informação e à resolução de problemas com hardware
e software. Deste modo, o conhecimento armazenado nesta base de dados, aplica-se em
situações similares.
108
6.3.3 Estrutura do SGC
O Sistema de Gestão do Conhecimento (SGC), dada a sua complexidade, está
estruturado em módulos com o objectivo de facilitar a sua compreensão e permitir uma
implementação de forma faseada, organizada em vários projectos. Neste sentido,
garante-se alguma independência e sequencialidade entre os módulos para que, à medida
que vão sendo implementados e concluídos, possam de imediato ser testados, para
depois se disponibilizarem para utilização.
A figura seguinte apresenta um diagrama de blocos do sistema formado pelos
diferentes módulos e respectivo inter-relacionamento.
Figura 16 – Diagrama de Blocos do SGC
Mapa
do Portal
Procura
no Portal
Áreas
Científicas (12)
Agenda do
Departamento
Páginas
Principais
Gestão
Documental
Disciplinas
Leccionadas
Fora de
Discussão (A)
Correio
Electrónico
Fora de
Discussão (B)
Sistema de
Segurança
Melhores
Práticas
Internet
Hiperligações
O diagrama de blocos contém todas as funcionalidades que respondem às
necessidades propostas ao nível organizacional do Modelo de Gestão do Conhecimento.
O principal factor que motivou a idealização desta estrutura para o sistema
prende-se com as áreas científicas de interesse para os docentes do Departamento
(Quadro IX). Considera-se que cada área científica constitui uma comunidade de prática,
109
criando-se para cada comunidade um forum electrónico para discussão e debate de
assuntos com interesse para os seus membros.
Os fora de discussão estão agrupados em dois tipos, conforme consta no
diagrama de blocos :
A. Fora de discussão de índole científica, cada um subordinado à área científica
respectiva;
B. Fora de discussão ligados a:
1. Aspectos pedagógicos;
2. Administração da rede informática e dos sistemas de informação do
Departamento e instalação e resolução de problemas técnicos em
hardware e software;
3. Actividades extra-profissionais.
Prevê-se a criação de uma base de dados de melhores práticas a partir dos fora de
discussão sobre aspectos pedagógicos e técnicos (pontos 1 e 2, do forum tipo B
considerado).
Outro aspecto, da maior importância, prende-se com a actualização e a procura
de novo conhecimento. Para tal, o Departamento deverá ter acesso a revistas científicas
consideradas necessárias pelos docentes, a projectos de investigação e a outras
instituições. Hoje, a Internet é o meio mais acessível e no qual se encontra mais
informação, e esta, mais actualizada. Para tal, o Sistema de Gestão do Conhecimento
deverá contemplar um conjunto de hiperligações, tendo em conta as necessidades do
Departamento, tais como:
-
Home-page do Departamento, que inclui as páginas pessoais dos docentes;
-
Associações a que os docentes pertencem ou estão ligados (profissionais,
científicas, cívicas, ...);
-
Revistas científicas e técnicas acessíveis on-line (directamente ou via
biblioteca);
-
Sítios de projectos em que os docentes participem;
-
Instituições, departamentos, institutos e outros organismos relevantes (para a
Universidade, para o Departamento, para os docentes);
-
Conferências e reuniões científicas;
-
Locais de interesse ligados a áreas de investigação;
-
Outros locais de interesse.
110
Após a elaboração deste diagrama de blocos desenvolveu-se a estrutura geral do
Sistema de Gestão do Conhecimento, contemplando as principais funcionalidades do
sistema e respectiva inter-relação.
Na figura da página seguinte (figura 17) encontra-se representada a estrutura
geral do sistema e no próximo ponto descreve-se, em pormenor, cada uma das suas
principais funcionalidades.
111
Figura 17 – Estrutura do Sistema
Agenda
do
Departamento
Mapa
do Þ
Portal Y
Página Principal
(Login) Y
Procura
no
Sistema Y
Correio Electrónico
(inclui a Mailing List)
Página Principal
(Personalizada)
Y
Guiada:
• Disciplinas
• Documentos
• Hiperligações
• Por Fórum
Genérica
Linguagem
Natural
Base de
Dados
Melhores Práticas
Engenharia
Engenharia
de
de
Software
Software
Y
Y
Forum
Forum de
de
Discussão
Discussão X
X
Forum
Forum de
de
Discussão
Discussão X
X
Fora
Fora de
de Discussão:
Discussão:
•• Aspectos
Aspectos pedagógicos
pedagógicos
•• Adm.
Rede
Adm. Rede ee Sistemas
Sistemas ee
Reparação
de
HW
Reparação de HW ee SW
SW
•• Actividades
Actividades
extra-profissionais
extra-profissionais X
X
Total: 12
Áreas Científicas
Algoritmos
Algoritmos
Arquitectura
Arquitectura
ee
ee
Complexidade
Complexidade Organização
Organização
Y
Y
Recuperar Informação
e Conhecimento X
Y
Y
Base de Dados
Gestão Documentos
Administrativos
Forum
Forum de
de
Discussão
Discussão X
X
Base de
Dados X
Disciplinas
Base de
Dados X
Hiperligações
Y
Base de Dados X
Gestão Documentos
Científicos
Firewall
Firewall
Screening
Router
DMZ
Servidor
WWW
Servidor
FTP
Servidor
SMTP
Servidor
de X
Documentos
Internet
112
6.3.3.1 Principais Funcionalidades
O Sistema de Gestão do Conhecimento proposto para o Departamento de
Informática da UBI é bastante complexo, como se pode observar na figura 17. Como tal,
neste ponto descreve-se a respectiva estrutura, sendo apresentadas as suas principais
funcionalidades organizadas por itens.
⇒ Interface Personalizado
O interface deve ser intuitivo e amigável para o utilizador, disponibilizando uma
ajuda on-line. O portal permite que um utilizador, depois de estar credenciado (com a
atribuição de Nome de Utilizador – Login ou User Name e uma Palavra Passe –
Password), para entrar no sistema, possa personalizar o seu próprio interface. Sempre
que um utilizador, os docentes neste caso, insiram mais de três vezes o seu login ou
password de forma incorrecta, o sistema suspende o seu acesso, por razões de segurança,
e terá que contactar o administrador do sistema para regularizar a sua situação.
Para personalizar o interface, o utilizador pode, nomeadamente, seleccionar as
áreas científicas pelas quais tem interesse e as informações que deseja receber
regularmente. Para tal, é criada uma base de dados que vai guardar o perfil do utilizador,
assim como registar a sua navegação no sistema. Estes registos permitem ao
administrador do sistema, em caso de alguma anomalia, como corrupção de informação
e adulteração do conhecimento, por exemplo, efectuar uma auditoria e detectar o
infractor.
O utilizador também pode seleccionar e definir o envio de mensagens curtas para
o seu telemóvel, para tomar conhecimento de novas participações no sistema, como por
exemplo: envio de uma mensagem para um forum do qual o utilizador faz parte,
colocação de um novo documento científico cujo assunto é de interesse para o utilizador,
divulgação de uma informação de índole administrativa, etc. Esta funcionalidade pode
ser desenvolvida através da utilização da linguagem WML – Wireless Markup
Language, que faz parte do protocolo WAP – Wireless Applications Protocol, utilizando
recursos da Internet (Dreier, 2000). Esta linguagem de programação para a web foi
desenvolvida para a comunicação sem-fios através de telemóveis. Segundo Goldman
(citado em Dreier, 2000) a linguagem WML foi desenvolvida especificamente tendo em
113
conta as peculiaridades deste tipo de dispositivos: ecrã de tamanho limitado, RAM
(Read Access Memory) limitada, ROM (Read Only Memory) limitada, cobertura
irregular, navegação com um dedo e outros tipos de particularidades desta tecnologia.
A página principal do Portal pode estar definida como endereço colocado por
defeito quando o browser é aberto. Esta página apresenta a intranet do Departamento de
Informática da UBI, facilita o acesso à Internet como qualquer outra página (assinalada
por Y na figura) e permite efectuar a autenticação do utilizador e a sua entrada no
sistema. Assim, entra na segunda página, chamada Página Principal (Personalizada).
Considera-se esta página também como principal, pois é a partir dela que o sistema está
organizado. Como foi referido, é nesta página que o utilizador pode definir as suas áreas
de interesse, personalizando o seu interface.
Em todas as páginas do portal é possível aceder directamente à Página Principal
(Personalizada) e sair do sistema (logout). Por razões de segurança, o utilizador deve sair
correctamente do sistema, ou seja, fazer logout. Contudo, o sistema prevê esta situação e
fecha automaticamente a sessão que o utilizador deixou aberta, informando-o acerca da
situação através do envio automático de uma mensagem de correio electrónico.
⇒ Mapa do Portal
O mapa do portal informa o utilizador tanto acerca da organização e da estrutura
do portal como das suas funcionalidades, ajudando-o a navegar, sobretudo, quando este
ainda não está familiarizado com o sistema.
Esta funcionalidade é muito semelhante a qualquer uma deste tipo existente nos
sítios da Internet.
⇒ Agenda On-line do Departamento
A agenda on-line do Departamento, como o próprio nome indica, é uma agenda
electrónica, permanentemente actualizada, na qual os docentes podem inserir, consultar,
actualizar e remover eventos de interesse comum. Facilita a divulgação de eventos, além
do correio electrónico, e envolve mais os docentes na vida do Departamento.
Uma aplicação que pode dar resposta a esta necessidade é o Outlook®, da
Microsoft®, podendo ser instalado em rede, no servidor da intranet, por exemplo, e
acedido a partir do Portal.
114
⇒ Correio Electrónico
O correio electrónico é uma ferramenta que facilita imenso a comunicação entre
os docentes e já está em funcionamento no Departamento. Por conseguinte, neste
momento colocam-se duas alternativas quanto à sua integração no portal: cada utilizador
usa a aplicação cliente de correio electrónico que já tem instalada no seu computador,
sendo aberta directamente a partir do portal, ou então implementa-se um cliente de
correio electrónico no próprio portal. As duas soluções são válidas, contudo, a primeira é
mais fácil e mais rápida de implementar.
Por outro lado, também já existe uma mailing list, que tem sido muito utilizada e
vai continuar a ser, com o endereço [email protected] onde estão inseridos os
endereços de correio electrónico de todos os docentes do Departamento.
Uma funcionalidade a implementar consiste na criação de uma aplicação que
permita recuperar informação e conhecimento armazenados nas bases de dados,
ficheiros e fora de discussão do sistema (assinalados com X na figura) e possa responder
automaticamente a múltiplas questões. Para o utilizador, esta funcionalidade é activada
através da elaboração de uma mensagem, enviada para um endereço destino
pré-definido, em que no assunto e no corpo da mensagem escreve as frases ou palavras
chave da sua pesquisa. O sistema, utilizando agentes inteligentes, mineração de dados e
exploração de textos, elabora a mensagem e responde automaticamente ao utilizador.
Neste caso, integram-se tecnologias pull para a recuperação da informação e tecnologias
push para o seu envio ao utilizador (o correio electrónico).
⇒ Procura no Sistema
Uma das opções mais comuns num portal é a possibilidade de localizar
informação de uma forma rápida e simples, recorrendo aos motores de busca. Neste
sistema, também se pretende implementar esta funcionalidade, na qual a procura se pode
executar de três formas:
-
Uma pesquisa genérica em que a partir de palavras chave ou frases,
combinadas através da utilização de operadores lógicos “e” – “AND”, “ou” –
“OR” e “não” – “NOT”, o sistema percorre as bases de dados, os documentos
e os fora de discussão e vai localizando informação de acordo com as
palavras introduzidas. Esta pesquisa, em largura e profundidade, pode
115
tornar-se demorada em função da quantidade de informação e conhecimento
armazenados;
-
Uma procura avançada, utilizando o processamento de linguagem natural.
Esta pesquisa tem a mesma abrangência da anterior, contudo é mais avançada
pois incorpora técnicas da inteligência artificial, sendo mais simples para o
utilizador, pois pode colocar frases do tipo: ‘utilização de técnicas de
inteligência artificial na construção de motores de busca’;
-
A pesquisa guiada tem a vantagem do utilizador seleccionar qual a base de
dados (das disciplinas, gestão documental e hiperligações), os documentos e
por forum, tornando-se assim, mais rápida e mais profunda, uma vez que é
mais restrita e dirigida a um arquivo em particular.
Esta funcionalidade também pode ser implementada através da aquisição da
aplicação USU KnowledgeMiner™, referenciada no capítulo das tecnologias de apoio à
gestão do conhecimento (ponto 3.1.4).
⇒ Base de Dados de Hiperligações
A base de dados on-line para gerir as hiperligações deverá ter, nomeadamente, os
seguintes campos:
-
URL;
-
Nome;
-
Descrição sumária;
-
Assunto (área científica).
Para aceder a revistas ou bases de dados científicas on-line assinadas pelo
Departamento ou pela Universidade, o sistema deve fazer a autenticação de tal forma
que o acesso seja transparente para qualquer utilizador do sistema.
116
⇒ Disciplinas Leccionadas pelo Departamento
• Disponibilizar a ferramenta de criação de conhecimento MindMapper® para
ajudar os docentes, nomeadamente, a elaborar o conteúdo programático das disciplinas.
• Criar a base de dados on-line das disciplinas leccionadas no Departamento,
com os seguintes campos:
-
Nome da disciplina;
-
Área científica;
-
Licenciatura(s) a que pertence;
-
Ano da(s) licenciatura(s)/semestre;
-
Carga horária (aulas teóricas, teórico-práticas e práticas);
-
Por ano lectivo:
o Conteúdo programático;
o Bibliografia base;
o Docentes:
Regente;
Outros docentes
o Por licenciatura:
N.º de alunos inscritos;
N.º de alunos avaliados em frequência;
N.º de alunos aprovados em frequência;
N.º de alunos avaliados em exame de época normal;
N.º de alunos aprovados em exame de época normal;
N.º de alunos avaliados em exame de época de recurso;
N.º de alunos aprovados em exame de época de
recurso.
Os dados referentes aos alunos, no ano lectivo em curso, estão disponíveis na
página dos Serviços Académicos da UBI (http://academicos.ubi.pt).
O preenchimento dos dados referentes à disciplina são da responsabilidade do
respectivo regente.
117
⇒ Gestão Documental
• Criar a base de dados on-line para gestão dos documentos científicos com os
seguintes campos que correspondem ao registo bibliográfico abreviado:
-
Autor(es);
-
Título;
-
Data;
-
Revista, livro ou conferência;
-
N.º de Volume;
-
Editora;
-
N.º de páginas;
-
Local de publicação;
-
Palavras chave;
-
Área
científica
(os
documentos
devem
ser
classificados
automaticamente, através da mineração de dados e da exploração de
textos, utilizando as palavras chave e o resumo);
-
Resumo (abstract);
-
Hiperligação para o documento completo.
• Criar a base de dados on-line para gestão dos documentos administrativos com
os seguintes campos:
-
Autor(es);
-
Assunto;
-
Data;
-
Palavras chave;
-
Hiperligação para o documento completo.
• Instalar o servidor de documentos no servidor da intranet, utilizando um
servidor de ficheiros ou organizar os documentos por área científica, estruturados em
directorias.
Estes documentos incluem: teses de doutoramento, dissertações de mestrado,
relatórios de provas de aptidão científica e pedagógica e de projectos, comunicações em
congressos, artigos científicos e documentos oficiais do Departamento (de carácter
científico).
118
⇒ Fora ou Grupos de Discussão Electrónicos
Criar os seguintes fora ou grupos de discussão electrónicos:
• Um forum para cada uma das doze áreas científicas consideradas no modelo de
gestão do conhecimento, com os seguintes temas:
-
Realização e participação em congressos ou conferências;
-
Investigação e desenvolvimento;
-
Elaboração de candidaturas a projectos tanto nacionais como
europeus;
-
Desenvolvimento e participação em projectos;
-
Dúvidas e questões; etc.
• Forum destinado a reflectir e procurar melhorar os aspectos relacionados com a
pedagogia, podendo abordar os seguintes assuntos:
-
Calendário escolar;
-
Horários;
-
Taxas de aprovação e de abandono;
-
Infra-estruturas e equipamentos de apoio às aulas; etc.
• Forum sobre a administração da rede informática e os sistemas de informação
do Departamento, focando os seguintes aspectos:
-
Administração da rede informática e dos sistemas de informação;
-
Instalação e configuração de equipamentos;
-
Instalação e configuração de software;
-
Resolução de problemas relacionados tanto com hardware como com
software;
-
Aquisição de hardware e software para o Departamento;
-
Segurança; etc.
• Forum com assuntos extra-profissionais, que estimule o relacionamento
interpessoal entre os docentes, podendo focar as seguintes vertentes:
-
Hobbies;
-
Desporto;
-
Cultura;
-
Temas da actualidade;
-
Criação e/ou remoção de fora; etc.
119
⇒ Base de Dados de “Melhores Práticas”
Criar uma base de dados para guardar e partilhar as “melhores práticas”, a partir
dos fora relacionados com os aspectos pedagógicos e com a administração da rede
informática e dos sistemas de informação do Departamento.
O(s) moderador(es) destes dois fora são responsáveis pela recolha das melhores
práticas em cada um deles e por colocá-las na base de dados, podendo utilizar as
ferramentas de apoio à identificação e recuperação de informação e conhecimento.
A base de dados deve conter os seguintes campos:
-
Identificação da “melhor prática”;
-
Assunto;
-
Descrição;
-
Autor(es); etc.
Esta base de dados também pode armazenar as chamadas “piores práticas”, desde
que muito bem identificadas e assinaladas, para o utilizador não as confundir com as
restantes. Deste modo, cria-se um registo das práticas que não se podem nem devem
implementar, pois podem causar grandes transtornos ao Departamento (Schrage, 1999).
Para esta base de dados cria-se uma funcionalidade que permite utilizar
conhecimento nela residente para a solução de questões relativas a aspectos
pedagógicos, à administração da rede informática e sistemas de informação e à resolução
de problemas com hardware e software. A tecnologia que serve de base à sua
implementação é o raciocínio baseado em casos (ponto 3.1.5).
⇒ Segurança da Intranet
Em termos de segurança, consideram-se dois níveis, de acordo com a
arquitectura do sistema (ver figura 15): segurança ao nível do utilizador e
implementação de um sistema de segurança para interligação com o exterior – a Internet.
• A segurança ao nível do utilizador é implementada através da definição de
perfis de utilizador, nomeadamente: ‘administrador’ e ‘docente’ (os docentes do
Departamento).
Ao perfil de administrador são atribuídas as tarefas relacionadas com a gestão da
intranet, que inclui: introdução e validação de novos utilizadores, elaboração de
120
auditorias, verificação da segurança do sistema e garantia do seu bom funcionamento.
Tipicamente, este perfil não tem acesso ao conteúdo das bases de dados, dos fora de
discussão, dos documentos e do correio electrónico.
O perfil dos docentes do Departamento, que utilizam o portal de conhecimento
como uma ferramenta de trabalho no seu dia-a-dia, tanto procuram e assimilam
informação e conhecimento do sistema como o alimentam e dinamizam, com os seus
contributos e a sua participação.
• O sistema de segurança que serve de porta de ligação entre a rede privada – a
intranet – e o exterior – a Internet –, compreende dois níveis de segurança:
-
Segurança em termos de ataque por vírus – instalação de um antivírus em
rede (plataforma cliente-servidor) com o objectivo de proteger toda a rede
informática do Departamento. O antivírus tem que ser actualizado
regularmente, pelo menos uma vez por semana.
-
Segurança contra ataques vindos da Internet por parte de utilizadores não
autorizados – os conhecidos Hackers.
Na intranet utiliza-se a solução de segurança baseada numa proposta de Monteiro
e Boavida (2000) e que se encontra representada na figura 18. Esta solução é formada
por uma arquitectura de acesso robusta, com diversas linhas de defesa, fornecendo um
elevado nível de segurança no ambiente intranet. Uma limitação inerente a este sistema,
é a degradação da velocidade de acesso à Internet. Todavia, este pequeno inconveniente
torna-se um detalhe secundário, desde que a rede não seja muito lenta e não haja
servidores em tempo real, tendo em conta o elevado nível de segurança proporcionado
por este sistema relativamente aos conteúdos existentes na intranet.
121
Figura 18 – Sistema de Segurança da Intranet
Intranet
Firewall
Firewall
Screening
Router
Internet
DMZ
Servidor
WWW
Servidor
FTP
Servidor
SMTP
Fonte: Monteiro e Boavida (2000). Engenharia de Redes Informáticas. FCA – Editora de Informática,
Lisboa, p. 358 - adaptado.
Numa primeira linha de defesa é utilizado um screening router34, que executa
funções de firewall.
Num segundo nível é utilizado um firewall, que possui três interfaces: um para
acesso à Internet, outro para acesso a uma sub-rede onde se encontram os servidores de
acesso público (normalmente designada por rede desmilitarizada – Demilitarized Zone DMZ) e outra de acesso à rede privada (a intranet). Na DMZ são colocados os servidores
de acesso público (servidores WWW, FTP35 e SMTP36) e o firewall encaminha o tráfego
de e para esta sub-rede.
34
Screening router – neste caso, o router executa funções de filtragem de pacotes, com base nos
endereços IP de origem e destino, no protocolo utilizado, nos portos e nos interfaces. Neste firewall
também deve ser implementado o NAT – Network Adress Translation, que faz a conversão entre os
endereços privados (não oficiais) e os endereços oficiais. Deste modo, os endereços das máquinas no
interior da intranet não transparecem para o exterior.
35
FTP (File Transfer Protocol) – protocolo de comunicação para transferência de ficheiros na Internet.
36
SMTP (Simple Mail Transfer Protocol) – protocolo utilizado para transferência de Correio Electrónico
na Internet.
122
Num terceiro nível de segurança é utilizado um segundo firewall, com tecnologia
diferente do anterior e que deve ser um firewall de aplicação (os conhecidos proxies) que
funcionam, como o nome indica, na camada de aplicação da arquitectura TCP/IP. Com a
utilização deste tipo de firewall, todo o tráfego que passa na fronteira entre a rede
privada e a rede pública é encaminhado para o firewall, isto é, para o proxy. Como o
proxy funciona ao nível da aplicação, pode executar “funções de autenticação, controlo
de acesso e controlo do estado das ligações, o que permite uma filtragem mais
inteligente da informação” (Monteiro e Boavida, 2000).
Conclusões
123
7. Conclusões
Ao longo desta dissertação foi estudada a gestão do conhecimento nas
organizações e as suas tecnologias de apoio, aplicadas ao caso em estudo – o
Departamento de Informática da Universidade da Beira Interior –, com o objectivo de
propor um Modelo de Gestão do Conhecimento para este Departamento. Neste capítulo
final, são apresentadas as conclusões do estudo e apontadas algumas direcções para
trabalho futuro.
Começou por efectuar-se um levantamento da literatura de referência sobre a
temática Gestão do Conhecimento e seus processos associados, procurando actualizá-la
com as mais recentes publicações sobre o tema. Seguidamente, apresentaram-se as
principais tecnologias de apoio à gestão do conhecimento, propondo-se um ciclo dos
processos do conhecimento que procura integrar e sintetizar os contributos de diversos
autores, de uma forma harmoniosa e operatória.
A metodologia utilizada – estudo de caso – revelou-se a mais adequada aos
objectivos da investigação, possibilitando uma análise em profundidade do
Departamento.
Os dados recolhidos serviram de base ao Modelo de Gestão do Conhecimento
proposto, abordando uma dupla vertente organizacional e aplicacional/tecnológica que,
a ser implementado com sucesso conduzirá certamente a uma maior eficácia/eficiência
da utilização de todos os recursos intangíveis do Departamento, ou seja, do “capital
intelectual” do Departamento de Informática da UBI. Pelas potencialidades que
apresenta, este modelo, poderá vir a ser aplicado noutros Departamentos com
previsíveis benefícios para toda a Universidade.
O carácter inovador desta investigação reside no tipo de instituição em estudo –
um departamento, no contexto de uma universidade –, uma vez que a literatura
consultada se debruça, essencialmente, sobre organizações empresariais.
O presente estudo apresenta, no entanto, algumas limitações. A primeira é a
natureza de um único estudo de caso – um departamento em concreto – efectuado por
apenas uma pessoa durante um período de tempo limitado (um ano lectivo). Por outro
lado, não coube nos objectivos deste trabalho estudar com uma profundidade mais
detalhada determinados aspectos ligados às tecnologias, dada a sua vastidão e
complexidade.
Conclusões
124
As conclusões e o modelo proposto reflectem necessariamente as circunstâncias
particulares do Departamento em estudo, não se pretendendo generalizar para outros
universos, mas sim apresentar um modelo credível e potencialmente transferível.
7.1 Sugestões para Trabalho Futuro
A partir da realização deste estudo e da proposta deste Modelo de Gestão do
Conhecimento, o passo seguinte passa pela sua implementação no terreno (o
Departamento
de
Informática),
tanto
em
termos
organizacionais
como
do
desenvolvimento do Sistema de Gestão do Conhecimento.
À medida que este Sistema vai sendo desenvolvido, uma das primeiras
funcionalidades a construir para utilizar durante a implementação do Modelo proposto,
pode ser a criação de um forum de discussão. Este forum tem como objectivo permitir
que os docentes apresentem sugestões relativas à construção do Sistema, bem como à
implementação do próprio Modelo.
A partir da implantação do Modelo de Gestão do Conhecimento, torna-se
possível medir o “capital intelectual” do Departamento. Neste sentido, pode ser
desenvolvido um programa de melhoria contínua, com base em dados que podem ser
recolhidos do Sistema de Gestão do Conhecimento do Departamento, considerando
tanto variáveis quantitativas como variáveis qualitativas. Como exemplo de variáveis
quantitativas a utilizar, sugerem-se, a título de exemplo: o número de participações em
conferências ou reuniões científicas, o número de artigos científicos ou outros
documentos de índole científica publicados e diversos rácios, como o ‘número de
docentes com doutoramento por número total de docentes’, o ‘número de docentes
envolvidos em projectos vs. número total de docentes’, etc. Em termos pedagógicos,
incluindo o sucesso escolar, naturalmente, podem ser calculadas inúmeras taxas, tais
como: taxas de aprovação (n.º de alunos aprovados vs. n.º de alunos avaliados, n.º de
alunos avaliados vs. n.º de alunos inscritos), etc.
Em termos de variáveis qualitativas podem considerar-se, como exemplo, o grau
de qualidade da conferência ou reunião científica onde o docente participa e o nível
qualitativo das revistas em que os artigos são publicados, entre outras. Relativamente às
“melhores práticas”, pode ser criada uma equipa de peritos, que permita a avaliação e
verificação das “melhores práticas” existentes no Sistema.
Conclusões
125
Como o Modelo apresentado foi proposto para um departamento em particular –
o Departamento de Informática da UBI – pode-se tentar replicar este estudo noutros
departamentos universitários, quer de informática quer de outras áreas científicas, e
chegar a uma proposta mais genérica de um Modelo de Gestão do Conhecimento. Este
modelo poderia ser implementado em departamentos de ensino, pertencentes a
instituições do ensino superior, e em institutos de investigação.
Bibliografia
126
Referências
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CONDIÇÕES GERAIS DE PRESTAÇÃO DO SERVIÇO Wi-Fi

Relatório de Gestão 2014 - Departamento Acadêmico do Curso de