Historias de aprendizaje : una herramienta para el desarrollo organizacional

El presente artículo parte de una reflexión acerca de la importancia del aprendizaje al interior de las organizaciones en función de su desarrollo organizacional. Presenta una reseñade la metodología de historias de aprendizaje desarrollada por los profesores Art Kleiner y George Roth, en el Center for Organizational Learning y el Reflection Learning Associates de MIT, como una herramienta de tipo administrativo, utilizada para promover el aprendizaje y el desarrollo organizacional.

Herramienta para el diagnóstico de la resistencia al cambio durante el desarrollo de proyectos mayores.

A partir de un arqueo exhaustivo delos estudios y propuestas de diversos autores en torno al concepto de gerencia del cambio, nos percatamos dela importancia de un adecuado manejo de la resistencia que los individuos pueden presentar ante iniciativas de cambio de naturaleza diversa. Por ello consideramos de utilidad el diseño de una herramienta de diagnóstico de los niveles y causas de resistencia o flexibilidad de los individuos frente al desarrollo de proyectos mayores (procesos de cambio planificados).Esta propuesta incluye insertar los procesos de gerencia del cambio como una de las áreas del conocimiento de la gerencia de proyectos. En líneas generales, con propuestas como la derivada de este estudio esperamos contribuir con el desarrollo de herramientas que permitan que más y más proyectos que se inician, finalicen en forma exitosa. Se ofrecen los instrumentos y estrategias necesarios para la recolección, procesamiento, análisis y presentación de la información; probablemente el mayor atractivo está en la conjunción de las propuestas de diversos autores en torno a un enfoque particular.

Herramienta gráfica de modelado de redes inalámbricas basada en modelos de propagación de señales en interiores

El presente artículo describe el proceso de implementación de un modelo de predicción de la propagación de señales en interiores, basado en el modelo semiempírico de K. W. Cheung, J. H. M. Sau, y R. D. Murch,[1] donde se tienen en cuenta la atenuacióndebida a la distancia, el ángulo de incidencia sobre las paredes, laatenuación asociada a estas mismas y las zonas de Fresnel.Los datos del entorno a simular son tomados de un archivo DXF que debe seguir un formato establecido. Se obtienen del usuario la atenuación asociada a cada tipo de pared y la ubicacióndel punto de acceso. También se desarrolla un algoritmo desombreado que optimiza el tiempo de simulación debido a su sencillez. Finalmente se muestra la comparación de los resultados de la simulación y los datos obtenidos en la prueba de campo.