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Título: Desarrollo de una Aplicación Web para la Visualización y Análisis De Árboles de Conocimientos
Autor: Cuasqui Ponce, Steven Andrés
Palabras clave: GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
RENDERIZADO WEB
ÁRBOLES DE CONOCIMIENTO
APLICACIONES WEB
Fecha de publicación: mar-2022
Editorial: Quito : EPN, 2022
Citación: Cuasqui Ponce, S. A. (2022). Desarrollo de una aplicación web para la visualización y análisis de árboles de conocimientos. 89 páginas. Quito : EPN.
Resumen: Knowledge management within an organization is how the competencies of the staff are analyzed and related teach other. Knowledge Trees (KT) are handy tools for this purpose because they allow mapping knowledge and graphically represent it as trees of nodes that help analyze the organization’s state of knowledge. In this paper, a web application is developed to build this kind of representation automatically. The web application was built in six sprints using the SCRUM framework. For its implementation, we used a MEAN stack for development with MongoDB as a non-relational database, SailsJs on the Back-End server and Angular for the Front-End. Responding to the requirements of the present work, an ADC rendering algorithm was developed, allowing adapting a knowledge mapping strategy for different contexts and carrying out a broad analysis of the relationships of the ADC nodes. Furthermore, the web application becomes one of the few tools available today for ADC mapping and rendering.
Descripción: La gestión del conocimiento dentro de una organización es la manera en la cual se analiza las competencias del personal y como se relacionan estas entre sí. Los Árboles de Conocimiento (ADC) son herramientas muy útiles para este fin, ya que permiten mapear el conocimiento y representarlo de manera gráfica para analizar el estado del saber de la organización. En el presente trabajo, se desarrolla una herramienta web que permita la construcción automática de estas representaciones gráficas. La aplicación web se construyó en 6 iteraciones utilizando el marco de trabajo SCRUM. Para la implementación se utilizó un stack MEAN para el desarrollo con MongoDB como base de datos no relacional, SailsJs en el servidor Back-End y Angular para el Front-End. Respondiendo a los requerimientos del presente trabajo, fue posible generar un algoritmo de renderizado de ADC que permite adaptar esta estrategia de mapeo de conocimiento para diferentes contextos y realizar un amplio análisis de las relaciones de los nodos del ADC. Además, la aplicación web se convierte en una de las pocas herramientas existentes en la actualidad para el mapeo y renderizado de ADC.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/22583
Tipo: bachelorThesis
Aparece en las colecciones:Tesis Sistemas Informáticos y de Computación (ISIS)

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