Title: | Eco-caos: um metamodelo conceitual para ecossistemas de conhecimento e culturas de aprendizagem organizacional |
Author: | Silva, Gustavo Simas da |
Abstract: |
A crescente complexidade e dinamismo das organizações exige que elas se tornem mais adaptativas, inovadoras e aprendam continuamente. Com a ascensão do pensamento sistêmico e do conceito de ecossistemas, a gestão do conhecimento passa a poder adotar uma visão ecológica do conhecimento nos contextos que opera (organizações, comunidades, sociedade), na intenção de potencializar a integração, a criação, o compartilhamento e a utilização do conhecimento existente. Para endereçar tal questão, esta dissertação apresenta um metamodelo conceitual, denominado ECO-CAOs, que busca prover uma estrutura para entender e mapear os ecossistemas de conhecimento organizacional, também fomentando a cultura de aprendizagem organizacional em uma perspectiva sistêmica e ecológica. Fundamentado na Teoria de Sistemas, no Pensamento Sistêmico e na Ecologia do Conhecimento, o framework desenvolvido é composto pelos elementos Atores, Recursos, Atividades e pelas Instituições, dentre elas a própria Cultura de Aprendizagem, sendo esta última uma camada subjacente aos demais elementos. A pesquisa inclui análise bibliométrica, revisão integrativa da literatura, desenvolvimento do artefato a partir da Design Science Research e aplicação real de uma instância do metamodelo em uma Organização Intensiva em Conhecimento. Os resultados revelam o potencial do artefato não apenas para a integração dos elementos e o fortalecimento da gestão do conhecimento organizacional, mas também para a expansão do construto ?ecossistema?, tendo conceitos emergentes na pesquisa como \"ecoepisteme\" e ?nepantla organizacional?, que enriquecem o debate sobre a natureza e a dinâmica do conhecimento em uma lente contextualizada. A disponibilização de um template facilmente replicável de instância do metamodelo em uma plataforma pública demonstra o compromisso da pesquisa com a aplicação prática e a disseminação dos resultados, provendo um novo artefato teórico e prático para a construção de ecossistemas de conhecimento mais robustos, inovadores e prósperos. Abstract: The increasing complexity and dynamism of organizations demand that they become more adaptive, innovative, and embrace continuous learning. With the rise of systems thinking and the concept of ecosystems, knowledge management can adopt an ecological view of knowledge within the contexts it operates (organizations, communities, society), aiming to enhance the integration, creation, sharing, and utilization of existing knowledge. To address this issue, this dissertation presents a conceptual metamodel, called ECO-CAOs, which seeks to provide a framework for understanding and mapping organizational knowledge ecosystems, also fostering organizational learning culture from a systemic and ecological perspective. Grounded in Systems Theory, Systems Thinking, and Knowledge Ecology, the developed framework comprises the elements Actors, Resources, Activities, and Institutions, including the Learning Culture itself, the latter being an underlying layer to the other elements. The research includes bibliometric analysis, integrative literature review, artifact development based on Design Science Research, and real-world application of an instance of the metamodel in a Knowledge-Intensive Organization. The results reveal the potential of the artifact not only for integrating the elements and strengthening organizational knowledge management but also for expanding the \"ecosystem\" construct, with emerging concepts in the research such as \"ecoepisteme\" and ?organizational nepantla?, which enrich the debate on the nature and dynamics of knowledge. The availability of an easily replicable template of the metamodel instance on a public platform demonstrates the research's commitment to practical application and dissemination of results, providing a new theoretical and practical artifact for building more robust, innovative, and flourishing knowledge ecosystems. |
Description: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2024. |
URI: | https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/264422 |
Date: | 2024 |
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PEGC0856-D.pdf | 18.79Mb |
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