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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.27.2023.tde-18122023-163452
Document
Author
Full name
Cláudia Hofart Guzzo
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2023
Supervisor
Committee
Almeida, Carlos Henrique Marcondes de (President)
Farinelli, Fernanda
Fujino, Asa
Gaspar, Marcos Antonio
Oliveira, Jairo Cardoso de
Ribeiro, Claudio Jose Silva
Title in Portuguese
Modelo conceitual para lições aprendidas em projetos: um framework sensível ao contexto para registro da aprendizagem em projetos
Keywords in Portuguese
Gestão do Conhecimento em Projetos
Lições Aprendidas em Projetos
Modelagem Conceitual
Sistemas Sensíveis ao Contexto
Abstract in Portuguese
As boas práticas de gestão projetos de recomendam que empresas realizem a sistematização de lições aprendidas nos projetos, isto é, das experiências-chave que revelam a aprendizagem obtida no processo de execução de um projeto e que podem ser relevantes para projetos futuros. Mas para que seja possível aprender a partir das experiências e melhores práticas de outras pessoas, toda e qualquer ação de registro de informação precisa ser feita considerando elementos de contexto que levem em conta aspectos profissionais, organizacionais, sociais, geográficos e temporais, uma vez que as necessidades de informação variam de acordo com a profissão ou o grupo social dos usuários, suas origens e os requisitos específicos da tarefa que está sendo realizada. A partir de um referencial teórico alicerçado na Ciência da Informação, na Arquivologia e na Ciência da Computação esta pesquisa busca entender o que é e como identificar o contexto para estruturação de sistemas de informação para então propor um modelo conceitual do contexto de produção de lições aprendidas para registrar a aprendizagem em projetos. Sendo uma pesquisa exploratório descritiva, utiliza-se do método hipotético dedutivo e realiza a análise da estrutura de cinco repositórios de lições aprendidas disponíveis online face aos elementos contextuais básicos para o registro do contexto de lições aprendidas definidos a partir de uma adaptação da fórmula 5W+1H. Entrega um conjunto de metadados para sistematização de lições aprendidas e sua respectiva associação com o contexto, e o Modelo Conceitual para Lições Aprendidas em Projetos (MCLAP), que possui sua centralidade na classe LESSON (que descreve a aprendizagem alcançada e sua aplicabilidade), e está diretamente relacionada à outras classes que definem os objetos necessários para o registro do contexto de produção desta aprendizagem. Por fim, discute-se a aplicabilidade de ontologias de alto nível para representação de lições aprendidas em projetos a partir da realização do mapeamento do MCLAP na BFO (Basic Formal Ontology) a na IAO (Information Artifact Ontology), corroborando a aplicabilidade destas ontologias como base para uma ontologia de domínio para lições aprendidas em projetos a partir da constatação da possibilidade de reutilização de 8 (oito) entidades já existentes na IAO e na proposição de 15 (quinze) novas entidades com suas respectivas propriedades para elementos mais específicos. Os conceitos e relacionamentos do modelo conceitual proposto abrem oportunidades para reestruturação de repositórios de lições aprendidas que, com uso de inteligência artificial, possam revelar conteúdos úteis aos usuários de uma organização de forma intuitiva e personalizada, contribuindo assim no desempenho das empresas e seus projetos.
Title in English
-
Keywords in English
Context Aware Systems
Context Conceptual Modelling
Knowledge Management in Projects
Lessons Learned in Projects
Abstract in English
Good practices of project management recommend that companies systematize the lessons learned in projects, that is, the key experiences that reveal the learning obtained in the process of executing a project and that may be relevant for future projects. But information needs vary according to the users' profession or social group, their demographic backgrounds, and the specific requirements of the task being performed. Thus, in order to make it possible to learn from the experiences and best practices of other people, each and every action of recording information needs to be carried out considering elements of context that take into account professional, organizational, social, geographic and temporal aspects. Based on a theoretical framework based on Information Science, Archivology and Computer Science, this research seeks to understand what it is and how to identify the context for structuring information systems to propose a conceptual model of the context for producing lessons learned to record learning in projects. Being an exploratory descriptive research, it uses the hypothetical deductive method and analyses the structure of five repositories of lessons learned available online in light of the basic contextual elements to record the context of lessons learned defined from an adaptation of the 5W+1H formula. As a result, it delivers a set of metadata for systematizing lessons learned and their respective association with the context, and the Conceptual Model for Lessons Learned in Projects (MCLAP), which has its centrality in the LESSON class (which describes the learning achieved and its applicability), and is directly related to other classes that define the objects necessary to record the context of production of this learning. Finally, the applicability of high-level ontologies to represent lessons learned in projects is discussed. By carrying out the mapping of the MCLAP in the BFO (Basic Formal Ontology) and in the IAO (Information Artifact Ontology), the applicability of these ontologies is corroborated as a basis for a domain ontology for lessons learned in projects, establishing the possibility of reuse of 8 (eight) entities already existing in the IAO and the proposition of 15 (fifteen) new entities with their respective properties for more specific elements. The concepts and relationships of the proposed conceptual model open opportunities for restructuring lessons learned repositories that, using artificial intelligence, can reveal useful content to users of a company in an intuitive and personalized way, contributing to the performance of companies and their projects.
 
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Publishing Date
2023-12-18
 
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