Este estudo analisa como o viés na interpretação de dados na educação em engenharia pode surgir devido a uma abordagem excessiva em métricas quantitativas, com o objetivo de avaliar se o acesso ao conhecimento explícito melhora a compreensão crítica dos estudantes. Foi empregada uma metodologia quantitativa pré-experimental com um delineamento transversal, na qual participaram 22 estudantes de pós-graduação em Engenharia Industrial (19 como operários e 3 como inspetores), provenientes de diversas formações de graduação, mas com competências validadas em Controle Estatístico de Processos. Os mestrandos simularam um processo de produção de espátulas, registrando defeitos e avaliando o impacto de visualizar uma carta de controle estatístico (como conhecimento explícito) em sua interpretação dos dados. Os resultados mostraram que, embora os participantes dominassem a teoria, não a aplicavam espontaneamente nem questionavam seus paradigmas iniciais; no entanto, a exposição à carta de controle foi fundamental para desafiar vieses e facilitar uma reinterpretação dos dados. Conclui-se que a integração do conhecimento explícito requer estratégias didáticas intencionais, recomendando-se ferramentas que ajudem os estudantes a confrontar preconceitos e aplicar conceitos técnicos de maneira crítica.
Aithal, P. y Adithya, K. (2023). Development of a New Conceptual Model for Improvement of the Quality Services of Higher Education Institutions in Academic, Administrative, and Research Areas. International Journal of Management, Technology and Social Sciences (IJMTS), 8(4), 260–308. https://doi.org/10.47992/IJMTS.2581.6012.0322
Amadis, S., López, R., Luz, S., Magdaleno, C. y Pacheco G. (2023). Modelo con enfoque en el Technology Enhanced Learning para la exteriorización del conocimiento para la efectividad de la enseñanza. IE Revista de Investigación Educativa de La REDIECH, 14, e1783–e1783. https://doi.org/10.33010/IE_RIE_REDIECH.V14I0.1783
Anaya, R. (2023). Lecciones aprendidas en el proceso de formulación de los resultados de aprendizaje de un programa de Maestría en Gerencia de Proyectos en una Facultad de Ingenierías, Diseño e Innovación. En Encuentro Internacional de Educación en Ingeniería (pp. 1–9). https://doi.org/10.26507/PAPER.3080
Arbonies, Á. y Calzada, I. (2004). El poder del conocimiento tácito: por encima del aprendizaje organizacional. Intangible Capital, 0(6), 1-17.
Barradas, U., Cocón, J., Pérez, D. y Vázquez, M. (2023). El Impacto de los Simuladores en el Aprendizaje de los Sistemas Digitales. Revista Tecnológica-Educativa Docentes 2.0, 16(1), 67–76. https://doi.org/10.37843/RTED.V16I1.350
Cabrera, P. (2023). Nueva organización de los diseños de investigación. South American Research Journal, 3(1), 37–51. https://doi.org/10.5281/ZENODO.8050508
Coy, S. P. (2016). Manufacturing Squares: An Integrative Statistical Process Control Exercise. Decision Sciences Journal of Innovative Education, 14(3), 285–300. https://doi.org/10.1111/DSJI.12104
Deming, W. E. (1982). Out of the Crisis. Massachusetts Inst Technology. Center for Advanced Engineering Study.
Evans, J. y Lindsay, W. (2014). Administración y Control de la Calidad - 9na Edición. Thomson Paraninfo.
Ferrer, K., Montero, A., Galindez, Y. y Campos, A. (2023). Una mirada hermenéutica desde el andar etnográfico hacia la gestión del conocimiento en la cibercomunidad de aprendizaje. Revista EDUCARE - UPEL-IPB - Segunda Nueva Etapa 2.0, 27(2), 141–158. https://doi.org/10.46498/reduipb.v27i2.1959
Forno, L., Teixeira, T. y Silva, L. (2023). Teachers’ conceptions of knowledge management and neuroscience from teacher training. Concilium, 23(20), 99–123. https://doi.org/10.53660/CLM-2288-23R22
Gabriel, J. (2017). Cómo se genera una investigación científica que luego sea motivo de publicación. Journal of the Selva Andina Research Society, 8(2), 155–156. http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttextypid=S2072-92942017000200008ylng=esynrm=isoytlng=es
Kemp, A. y Fisher, Z. (2021). Application of Single-Case Research Designs in Undergraduate Student Reports: An Example From Wellbeing Science. Teaching of Psychology, 50(1), 86–92. https://doi.org/10.1177/00986283211029929
Manterola, C. y Otzen, T. (2015). Estudios Experimentales 2 Parte: Estudios Cuasi-Experimentales. International Journal of Morphology, 33(1), 382–387. https://doi.org/10.4067/S0717-95022015000100060
Megahed, F., Chen, Y., Ferris, J., Knoth, S. y Jones, L. (2023). How generative AI models such as ChatGPT can be (mis)used in SPC practice, education, and research? An exploratory study. Quality Engineering, 36(2), 287–315. https://doi.org/10.1080/08982112.2023.2206479
Membrillo, J., Ramírez, M., Martínez, M. y Cruz, E. (2019). Challenge based learning: the importance of world-leading companies as training partners. International Journal on Interactive Design and Manufacturing, 13(3), 1103–1113. https://doi.org/10.1007/S12008-019-00569-4
Mittal, A., Gupta, P., Kumar, V., Antony, J., Cudney, E. A. y Furterer, S. L. (2023). TQM practices and their impact on organisational performance: the case of India’s deming-award industries. Total Quality Management & Business Excellence, 34(11–12), 1410–1437. https://doi.org/10.1080/14783363.2023.2177148
Navarro, C., Gutiérrez, A., Sarmiento, E. y Troncoso, A. (2020). Capacidad de Proceso: Una herramienta de decisión Empresarial en el armado de vallas metálicas. Boletín de Innovación, Logística y Operaciones, 2(1), 49–54. https://doi.org/10.17981/BILO.2.1.2020.9
Nonaka, I. y Takeuchi, H. (1999). La organización creadora de conocimiento: cómo las compañías japonesas crean la dinámica de la innovación. Oxford University Press. https://masteradmon.files.wordpress.com/2013/04/la-organizacic3b3n-creadora-del-conocimiento-pdf.pdf
Nonaka, I. y Von-Krogh, G. (2009). Perspective - Tacit Knowledge and Knowledge Conversion: Controversy and Advancement in Organizational Knowledge Creation Theory. Organization Science, 20(3), 635–652. https://doi.org/10.1287/ORSC.1080.0412
Ocaña, J., Álvarez, I. y Paredes, A. (2023). La gestión del conocimiento e innovación en los procesos educativos en la disciplina del diseño. Cuadernos del Centro de Estudios en Diseño y Comunicación. Ensayos, (180), 173–182. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8897265yinfo=resumenyidioma=ENG
Pohnert, A., Schiltz, N., Pino, L., Ball, S., Duffy, E., McCormack, M., Oliver, B., Patterson, A., Pelton, L. y Dolansky, M. (2023). Achievement of age-friendly health systems committed to care excellence designation in a convenient care health care system. Health Services Research, 58(S1), 89–99. https://doi.org/10.1111/1475-6773.14071
Ruíz, D. y Palomeque, L. (2015). Una metodología para el estudio de las ideas previas sobre química a través del análisis de expresiones gráficas. Revista Colombiana de Química, 44(1), 36–45. https://doi.org/10.15446/REV.COLOMB.QUIM.V44N1.54044
Sartori, V., Granado, E. y Brambilla, M. (2023). La Gestión del Conocimiento Aplicada en un Proyecto de Extensión Universitaria para Jóvenes en la ciuda de Maringá / Brasil. Interfaces Científicas - Humanas e Sociais, 10(1), 186–198. https://doi.org/10.17564/2316-3801.2023V10N1P186-198
Scherpereel, C. (2022). The Juice SPC Game: An Excel Based Simulation Exercise. Developments in Business Simulation and Experiential Learning, 49, 267-274. https://absel-ojs-ttu.tdl.org/absel/article/view/3318
Sheskin, D. (2020). Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Procedures (5th ed). Chapman and Hall/CRC. https://doi.org/10.1201/9780429186196
Sierra, D., Sierra, A. y Cala, P. (2019). Gestión del conocimiento organizacional en instituciones de educación superior: un estudio de caso. Praxis, 15(2), 153–162. https://doi.org/10.21676/23897856.3309
Vuckovic, M. y Schmidt, J. (2022). On Sense Making and the Generation of Knowledge. Visual Analytics, 1(2), 98–116. https://doi.org/10.3390/ANALYTICS1020008
Wong, B. y Headrick, L. (2021). Application of continuous quality improvement to medical education. Medical Education, 55(1), 72–81. https://doi.org/10.1111/MEDU.14351
Zúñiga, P., Cedeño, R. y Palacios, I. (2023). Metodología de la investigación científica: guía práctica. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(4), 9723–9762. https://doi.org/10.37811/CL_RCM.V7I4.7658