Registro de lições aprendidas em projetos: uma proposta de modelagem

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Ramos Júnior, Maurício Augusto Cabral
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Gestão do conhecimento; Gestão de projeto; Lições aprendidas; Modelagem computacional; Representação do conhecimento; Representação do conhecimento (Teoria da Informação); Computational modeling; Knowledge management; Project management; Lessons learned; Knowledge representation
• Link de acesso: http://app.uff.br/riuff/handle/1/25954

Embora diferentes organizações dedicadas à pesquisa e divulgação da gestão de projetos a reconheçam como fator relevante para o aprimoramento dessa atividade, o registro das lições aprendidas é comumente negligenciado durante ou após o ciclo de vida dos projetos. Apesar destas lições representarem conhecimentos obtidos na vivência de experiências significativas, diversos estudos mostram que o excesso de informações, as dificuldades em estabelecer um formato de registro adequado e procedimentos para avaliá-los e implementá-los e, em última análise, as limitações de tempo - por falta de ou baixa prioridade - dificultam seu registro. Neste cenário e considerando as possibilidades trazidas pelas tecnologias de informação e comunicação com viés semântico, acredita-se que a modelagem desse registro por meio de metadados pode contribuir para sua eficiência e eficácia, valorizando-o como meio de aprendizagem organizacional. Desta forma, o primeiro passo desta pesquisa com abordagem qualitativa, natureza aplicada, objetivos exploratórios, procedimentos bibliográficos e documentais e método indutivo foi obter uma amostra de 54 registros de lições aprendidas em projetos de organizações públicas ou privadas, nacionais ou internacionais. . e com origem em 11 países, totalizando 169 atributos. Depois de analisados, esses atributos fundaram-se em um conjunto de 28 representados por metadados e avaliados pelo Método de Cochran (para determinar sua representatividade) e pelo Teste de Kuden-Richardson 21 (para determinar sua confiabilidade). Os resultados obtidos com essas avaliações revelaram que o conjunto é estatisticamente representativo (permitindo fazer uma inferência estatística a partir dele) e confiável. Por conta disso, a segunda etapa consistiu em realizar a modelagem conceitual, que, a partir desse conjunto, identificou 11 entidades e 12 relacionamentos entre elas, representando-as por meio de um Modelo Entidade-Relacionamento que pode servir para estruturar um banco de dados de lições aprendidas com o projetos.