This article aims to propose a unifying conceptualization for the leadership domain utilizing ontology engineering to address conceptual ambiguity and information overlap. The approach involves identifying and defining structural, common, and underlying elements to organize leadership information. The methodology is based on a literature review guided by principles of ontology engineering. It focuses on collecting, analyzing, disambiguating, and synthesizing information to represent general elements in the leadership domain as categories, subcategories, and instances, including their relationships. The result is a unifying conceptualization comprising defined categories, subcategories, general instances, and relationships. This structure creates a taxonomic framework to organize the leadership’s domain information, classifying approaches, theories, models, styles, variables, characteristics, and organizational results. Expert validation confirms their suitability to represent the leadership domain in a general manner. Researchers can use it to understand and compare information, identify conceptual similarities and differences, and support knowledge dissemination within the leadership domain, reducing ambiguity and overlap.

This article presents a proposal of a hands-on activity to facilitate the teaching - learning process in thematic and computational instruments associated with Discrete Simulation. At first, the theoretical support of the pedagogical methodology used for its design is presented and basic notions of the themes that can be explored in the hands-on activity are presented. Subsequently it presents the development of the proposal and the resulting simulation model, which can be achieved by executing the pedagogical environment exposed. Finally, some conclusions and considerations are developed.

En el marco del proyecto Erasmus, financiado por la Unión Europea y la UTP, se ha instalado en la Facultad de Ciencias Empresariales, el Living Lab UTP, estrategia que se ha extendido a los laboratorios de ingeniería Industrial, adaptando una ruta de innovación, enriqueciéndola con metodologías activas, en donde los laboratorios se convierten en verdaderos promotores de la investigación aplicada, la docencia y la extensión. Esta metodología de los living lab está siendo promovida por varias universidades, Actualmente la Facultad participa en una red de instituciones de México, Francia, España, Italia, Colombia y Brasil. Un living lab se entiende como un espacio en donde convergen intereses de las comunidades y organizaciones, los investigadores y los estudiantes alrededor del diagnóstico y solución de problemas sentidos por la sociedad o la empresa, hablando así de innovación social. Esta ponencia explica las metodologías usadas para lograr la interacción efectiva de los actores, enmarcada en una ruta denominada por el equipo de la facultad como las 5 C de la Innovación por la inicial de cada etapa: Conocer, Comprender, Crear, Construir y Consolidar. Inicia con la fase Conocer, que tiene por objetivos identificar la situación problemática y alistar al Equipo de Diseño que está compuesto por estudiantes, investigadores y comunidad. Luego en la fase Comprender, se inicia el trabajo en campo y se realiza una inmersión con la comunidad o la organización, con el fin de entender de manera situada los problemas y las posibles soluciones sobre estos, a partir de un diálogo de saberes. La tercera fase, Crear, busca darle respuesta al problema abordado a través de la cocreación de una solución, esto debe ser promovido por la capacidad creativa de las personas pertenecientes al Equipo de Diseño, donde el diálogo de saberes es pieza fundamental para alcanzar los resultados que esta fase requiere. En la cuarta etapa, Construir, se Implementa la solución a través de la formulación del proyecto, teniendo en cuenta factores de financiación, ejecución y control, entre otros. Finalmente, en Consolidar, se empaqueta y escala la solución a otras organizaciones previa protección de la tecnología social para su entrega. En la anterior Ruta, se aplican metodologías activas, Design Thinking, Lego Serious Play, instrumentos de la dinámica de sistemas como mapas causales, identificación de arquetipos para facilitar la cocreación de soluciones en las que el equipamiento de los laboratorios está a disposición de los equipos de diseño.

Ontologies enable the construction of formal and reusable semantic representations of domain knowledge; however, keeping them updated in response to the dynamic evolution of concepts remains a challenge, particularly in the leadership domain, where the diversity of approaches, theories, models, and styles generates conceptual ambiguity and information overlap. To address this limitation, this study proposes an ontology learning methodology based on topic modeling (TM) to create an adaptive component capable of identifying candidate concepts for enriching a previously developed leadership ontology. The methodology is structured into four stages: (1) corpus preprocessing; (2) manual labeling of the corpus evaluated through inter-annotator agreement using the Kappa index; (3) vocabulary construction by comparing five statistical weighting schemes (Inverse Document Frequency (IDF), Entropy, and three variants of Ochoa’s proposal) against a gold standard; and (4) sentence classification and concept construction using four probabilistic topic models (Latent Semantic Analysis (LSA), Non-Negative Matrix Factorization (NMF), Latent Dirichlet Allocation (LDA), and Biterm Topic Model (BTM)), taking as input both a corpus fully associated with the initial ontology and one partially associated. The IDF weighting scheme achieved the best balance between precision and recall (F-measure: 67.03%), and a Support Vector Machine (SVM) classifier reached an accuracy of 98.19% in sentence classification. The LDA and NMF models obtained the highest scores for thematic coherence. However, the expert evaluation revealed that the thematic coherence metric alone is insufficient for evaluating the resulting structures, as it favored the LDA model, while the NMF model generated more conceptually diverse structures. The proposed methodology enables the semi-automatic transformation of unstructured text into structured candidate concepts for subsequent ontology enrichment.

El presente trabajo expone y explica las etapas llevadas a cabo para el desarrollo de un proceso investigativo que involucró áreas como la representación del conocimiento, la ingeniería ontológica y la minería de texto para la construcción de una conceptualización unificadora, formal y adaptativa que ayudó a contrarrestar los problemas presentes en el dominio de liderazgo, como son: (1) La falta de parsimonia, ocasionada por ambigüedad conceptual, proliferación y superposición de información, lo que influye en la generación de confusión teórica, impidiendo un panorama claro sobre los efectos y resultados que produce la aplicación de las distintas perspectivas de liderazgo a nivel organizacional. (2) El carácter estático de los esfuerzos de unificación y síntesis para este campo, que va en contravía con su carácter adaptativo. Este trabajo desde su línea teórica fue diseñado para encontrar los principios generales que gobiernan las diversas perspectivas del campo de liderazgo, mediante la clarificación del conocimiento, por medio de la recolección, análisis, procesamiento, unificación y síntesis de información, lo que permitió alcanzar un nivel de simplicidad y coherencia lógica. Por otro lado, desde su aspecto descriptivo, el proyecto buscó especificar la configuración de conceptos, propiedades, relaciones, operaciones y reglas que componen el dominio de liderazgo y modelan su carácter adaptativo. La investigación descriptiva combinada con ciertos criterios de clasificación, ayudó a organizar, detallar y sintetizar los diferentes elementos involucrados en este campo, fortaleciendo así el principio de parsimonia. La metodología propuesta para las etapas del proyecto, siguió lineamientos de las áreas de representación del conocimiento e ingeniería ontológica, las cuales permitieron adoptar una serie de pasos debidamente sustentados para consolidar una estructura taxonómica unificadora que posibilitó representar y ordenar adecuadamente el conocimiento de este campo, disminuyendo la proliferación y superposición de información. Dicha representación fue consensuada y validada con la ayuda de expertos en el dominio de liderazgo. Posteriormente se usaron técnicas de minería de texto para encontrar y tratar información novedosa que permitiera modificar, actualizar y refinar la abstracción inicialmente desarrollada. Lo anterior también ayudó a determinar y abstraer el conjunto de operaciones computacionales y reglas que modelaron el componente adaptativo de la conceptualización inicialmente construida. Seguidamente, se creó un conjunto de axiomas representados en un lenguaje lógico, para establecer formalmente los distintos componentes de la conceptualización unificadora, definir sus términos y restringir su interpretación, disminuyendo así el problema de ambigüedad conceptual en los constructos del dominio de liderazgo. Finalmente, la conceptualización obtenida se instanció en un componente computacional para ser expresada mediante lenguajes ontológicos.