Divulgação - Defesa Nº 206
Aluna: Ricardo Cardoso de Almeida
Título: “Uso de Aplicação de Growing Hierarchical Self-Organizing Map para Análise de Competências Profissionais Dentro de uma Organização”.
Orientador: Prof. Pablo Vinícius Alves de Barros
Coorientador: Bruno José Torres Fernandes
Data-hora: 04/Dezembro/2019 (15:30h)
Local: Escola Politécnica de Pernambuco – Bloco K – 2º andar - Sala: I-4
Resumo:
“Com o crescente aumento da competitividade entre as empresas, a gestão do conhecimento se tornou um fator estratégico para garantir a sustentabilidade das organizações. Neste contexto, um dos primeiros passos é identificar as especialidades e habilidades da equipe que a compõe. Nesta dissertação, propõe-se a aplicação da rede neural GHSOM para mapear de forma hierárquica, a partir de informações obtidas através de fontes externas, o conhecimento tácito presente em determinada organização, em que a solução possa realizar a identificação das habilidades de forma dinâmica. Para avaliar a efetividade da rede GHSOM, foram implementados dois experimentos, em que no primeiro foi aplicada a rede GSOM e no segundo a rede GHSOM. Em ambos os experimentos foram criados diversos modelos com dimensões de mapas distintos. Os resultados mostraram que a aplicação do GHSOM, através da utilização de mapas com menor dimensão por camada, permite a identificação dos conhecimentos que mais caracterizam cada cluster. Isso se destaca no contexto de identificação de conhecimento tácito, pois é possível identificar relações não explícitas entre os grupos formados e, assim, entre os conhecimentos de que a organização dispõe. A função de ganho de relevância, desenvolvida e aplicada neste trabalho, tem um importante papel no processo de análise, pois, permite a identificação das habilidades que mais se diferenciam em comparação às habilidades do nível superior, o que facilita o entendimento dos clusters gerados, permitindo a interpretação dos dados simbólicos (habilidades) para o contexto de cada camada do mapa.”
O Programa
