Resumen

SILVA-BLANCAS, V.H.  y  ROMERO-GONZALEZ, R.M.. Metodología para la obtención de modelos de datos a partir de variables cognitivas. RIIIT. Rev. int. investig. innov. tecnol. [online]. 2018, vol.6, n.35. ISSN 2007-9753.

El objetivo de este trabajo es diseñar una metodología que lleve a producir modelos de datos surgidos a partir de las variables cognitivas que se obtienen de la interpretación epistemológica de los discursos políticos originados tanto en el entorno público como en el privado. De tal suerte que dichos modelos puedan traducirse en herramientas con un valor tecnológico y en consecuencia económico. Como documento base de análisis se ha utilizado el Proyecto Altenativo de Nación del partido político Movimiento de Regeneración Nacional (Morena), de México, de cuyos cincuenta lineamientos se han obtenido las variables del conocimiento que encierran, o variables cognitivas, que de acuerdo a Lamarti (2015), son la correspondencia epistémica, el conocimiento, que representa la propiedad compartida entre los dominios cognitivos: uno como origen y otro como destino. Se complementó la investigación de forma documental con la metodología de una investigación cualitativa fundamentada, consultando el catálogo de carreras del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) de México, y se obtuvo la correspondencia de los subgrupos con cada una de las variables cognitivas clasificadas, después se analizó individualmente cada programa académico de cuatro universidades, dos empresas grandes y una PYME (pequeña y mediana empresa), sobre su oferta académica a nivel nacional y se vinculó con la variable cognitiva correspondiente. Se obtuvo como resultado el modelo de datos que sirvió como herramienta para obtener la relación de eficiencia entre las carreras que forman parte del capital intelectual de las empresas y la oferta académica de las universidades con respecto a cada variable cognitiva, comprobando la eficiencia de la metodología diseñada al sumar el número de carreras obtenidas de la muestra entre aquellas coincidentes con los subgrupos asignados a las variables cognitivas.

Palabras llave : Capital intelectual; competitividad; eficiencia académica; modelado de datos; valor del conocimiento.

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