¿Puede la gestión del conocimiento influir en los resultados empresariales?

El objetivo de este artículo es analizar la influencia de la gestión del conocimiento en los resultados empresariales. En primer lugar, se ha realizado una revisión de la literatura, que ha permitido establecer las dimensiones más comunes de la gestión del conocimiento y de los resultados, para su posterior medición. Se han tomado como dimensiones de la gestión del conocimiento: la creación; el almacenamiento y la transferencia; y la aplicación y uso del conocimiento. La adquisición de información, la diseminación de ésta y la interpretación compartida se han utilizado como medidas para la creación de conocimiento. Asimismo, se han utilizado como medidas de la aplicación y uso del conocimiento, el empowerment, el trabajo en equipo y el compromiso con el conocimiento. Como dimensiones de los resultados se han utilizado resultados operativos, financieros y de innovación. La metodología utilizada se basa en el estudio del caso, a través de datos primarios y secundarios. Los resultados obtenidos muestran que la gestión del conocimiento influye en los resultados tanto operativos, como financieros y de innovación. De este modo, las empresas analizadas que tienen un mayor grado de gestión del conocimiento, a través del trabajo en equipo, incremento del empowerment, flexibilización en la toma de decisiones y una visión global de la empresa, entre otras prácticas, obtienen mayores resultados, tanto operativos, como financieros y de innovación.

Towards a new proposal to evaluate the learning objects quality in learning strategies for education (QEES)

In Computer Science world several proposals have been developed for the assessment of the quality of the digital objects, based on the capabilities and facilities offered by current technologies and the available resources. Years ago researchers and specialists from both educational and technological areas have been committed to the development of strategies that improve the quality of education. At present, in the field of teaching-learning, another important aspect is the need to improve the manner of gaining knowledge and learning in education, which the use of learning strategies is a major advance in the teaching-learning process in institutions of higher education. This paper presents QEES, a proposal for evaluating the quality of the learning objects employed on learning strategies to support students during their education processes by using information extraction techniques and ontologies.

ViDRILO: The Visual and Depth Robot Indoor Localization with Objects information dataset

In this article we describe a semantic localization dataset for indoor environments named ViDRILO. The dataset provides five sequences of frames acquired with a mobile robot in two similar office buildings under different lighting conditions. Each frame consists of a point cloud representation of the scene and a perspective image. The frames in the dataset are annotated with the semantic category of the scene, but also with the presence or absence of a list of predefined objects appearing in the scene. In addition to the frames and annotations, the dataset is distributed with a set of tools for its use in both place classification and object recognition tasks. The large number of labeled frames in conjunction with the annotation scheme make this dataset different from existing ones. The ViDRILO dataset is released for use as a benchmark for different problems such as multimodal place classification and object recognition, 3D reconstruction or point cloud data compression.