Resumen

Este artículo tiene como objetivo analizar modelos de gestión del conocimiento aplicables a instituciones educativas rurales, evaluando su eficacia y adaptabilidad a contextos específicos y su impacto en la eficiencia de la gestión del conocimiento y rendimiento académico. Se empleó una metodología de revisión sistemática con enfoque hermenéutico, siguiendo el método PRISMA. Tras aplicar filtros de inclusión y exclusión, se redujo el número de estudios a 136, se seleccionaron 11 estudios, permitiendo una evaluación crítica y contextualizada de cada modelo. La revisión identificó diversos modelos aplicados al ámbito educativo, mostrando niveles de efectividad en la mejora de la gestión del conocimiento y el rendimiento académico. Los modelos adaptados a las características específicas de cada institución educativa demostraron ser más efectivos que los modelos genéricos, que presentaron menor eficacia. Los modelos de gestión del conocimiento deben adaptarse a las necesidades y contextos específicos de las instituciones educativas para ser efectivos.

Palabras clave: eficiencia en la gestión del conocimiento, instituciones educativas, modelos de gestión del conocimiento, rendimiento académico, revisión sistemática

Abstract

This article analyzes knowledge management models applicable to rural educational institutions, evaluating their effectiveness and adaptability to specific contexts, as well as their impact on knowledge management efficiency and academic performance. A systematic review methodology with a hermeneutic approach was used, following the PRISMA method. After applying inclusion and exclusion filters, the number of studies was reduced to 136, and 11 were selected, allowing for a critical and contextualized evaluation of each model. The review identified various models applied to the educational field, demonstrating levels of effectiveness in improving knowledge management and academic performance. Models adapted to the specific characteristics of each educational institution proved to be more effective than generic models, which were less effective. Knowledge management models must be adapted to the specific needs and contexts of educational institutions to be effective.

Keywords: Academic performance, educational institutions, knowledge management efficiency, knowledge management models, systematic review

Introducción

La gestión del conocimiento en instituciones educativas, especialmente en entornos rurales, representa un desafío significativo debido a las limitaciones de recursos y acceso a tecnologías avanzadas. La presente revisión bibliográfica surge con el objetivo de analizar modelos de gestión del conocimiento aplicables a instituciones educativas rurales, evaluando su eficacia y adaptabilidad a contextos específicos. Para ello, se identifican los modelos existentes en la literatura y se examina su impacto en la eficiencia de la gestión del conocimiento en instituciones educativas rurales, con el propósito de generar estrategias efectivas que optimicen estos procesos en dichos entornos.

Para garantizar un análisis riguroso, se empleó el método PRISMA, lo que permitió la selección sistemática de estudios relevantes a partir de bases de datos científicas como Redalyc, Scielo y Science Direct. Se establecieron criterios de inclusión y exclusión, priorizando estudios con diseños metodológicos sólidos y enfoque en educación rural. De un total de 985 estudios identificados, se redujo la muestra a 136 tras aplicar filtros de elegibilidad, y finalmente, se seleccionaron 11 estudios para un análisis detallado. La revisión se centró en modelos de gestión del conocimiento que aborden la creación, almacenamiento, distribución y aplicación del conocimiento dentro de las instituciones educativas, evaluando su adaptabilidad y efectividad en diferentes contextos.

El discurso de esta revisión se organiza en función de los hallazgos obtenidos, contrastando los diferentes enfoques de gestión del conocimiento y su aplicabilidad en el ámbito educativo rural. Se analizan modelos teóricos y prácticos, considerando su flexibilidad y replicabilidad en diversos entornos organizacionales. Además, se presentan conclusiones que destacan la importancia de adaptar los modelos de gestión del conocimiento a las necesidades específicas de cada institución educativa, resaltando que los enfoques personalizados tienden a ser más efectivos que los modelos genéricos. Así, este estudio contribuye a la generación de conocimiento útil para la implementación de estrategias innovadoras en la gestión del conocimiento en contextos rurales.

Desarrollo

La gestión del conocimiento y el rendimiento académico son dos áreas cruciales en el ámbito educativo, cuya articulación cobra especial relevancia en el contexto actual, caracterizado por la sobrecarga informativa y la necesidad de transformar los saberes en aprendizajes significativos. Según Cruz y Bautista (2021) y Cardona et al. (2022), comprender y analizar las bases conceptuales que sustentan ambas dimensiones es clave para diseñar estrategias educativas eficaces, especialmente en entornos rurales donde las condiciones estructurales son adversas. En este sentido, la gestión del conocimiento permite organizar, aprovechar y movilizar los saberes dentro de una institución, mientras que el rendimiento académico representa la manifestación de estos procesos en términos de aprendizaje, retención de contenidos y desarrollo de habilidades críticas. La combinación de estos enfoques permite crear modelos educativos más eficientes, participativos y sostenibles, orientados a la mejora continua y la transformación de las prácticas pedagógicas.

La gestión del conocimiento se define como un conjunto de prácticas orientadas a la generación, almacenamiento, transferencia y aplicación de saberes relevantes dentro de una organización (Nakayama et al., 2021). Su propósito central es potenciar la capacidad de aprendizaje, la innovación y la toma de decisiones informadas, promoviendo una cultura organizacional basada en la colaboración y la inteligencia colectiva. Sin embargo, existen diferentes visiones sobre la naturaleza del conocimiento: algunos lo conciben como un recurso objetivable y almacenable, mientras que otros, como Peña et al. (2020), subrayan su carácter social y contextual. Esta tensión teórica abre el camino para diseñar modelos que no solo digitalicen o formalicen el conocimiento, sino que también valoren las experiencias locales y los saberes tácitos.

Diversos autores han propuesto estructuras para organizar el proceso de gestión del conocimiento. Hadj et al. (2021) lo dividen en cinco etapas: adquisición, almacenamiento, transformación, distribución y utilización. Por su parte, Garza et al. (2021) agrupan dichas etapas en tres fases: creación, compartición y aplicación. Marín y Alfonso (2023) introducen además la noción de compromiso como parte de la gestión, lo que amplía el enfoque hacia la sostenibilidad del conocimiento en la práctica educativa. Estas perspectivas ofrecen una guía sistemática para implementar estrategias efectivas en instituciones que buscan optimizar sus procesos académicos y organizacionales.

Esta necesidad cobra mayor sentido en el ámbito rural, donde los desafíos como la escasez de recursos, la baja conectividad y las dificultades de acceso a la formación docente son más pronunciados. En este contexto, definir modelos de gestión del conocimiento adaptados es fundamental para optimizar la generación, el uso y la transferencia de saberes en escenarios educativos específicos. Desde un enfoque epistemológico, construir estos modelos implica considerar la forma en que se produce el conocimiento en entornos rurales, reconociendo las particularidades culturales, sociales y económicas que afectan los procesos de enseñanza-aprendizaje. Así, se favorece el diseño de estrategias pedagógicas que integren el conocimiento formal con los saberes tradicionales y comunitarios, fortaleciendo la pertinencia y la eficacia de la intervención educativa.

Método

Para el análisis se empleó el método PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses), reconocido por sus ventajas significativas en la investigación científica. Este método proporciona una estructura sistemática que guía la revisión exhaustiva de la literatura, desde la identificación inicial hasta la síntesis de resultados, promoviendo así la transparencia y la reproducibilidad al documentar meticulosamente cada paso del proceso. Además, PRISMA reduce sesgos al establecer criterios claros para la selección de estudios y evaluar críticamente su calidad metodológica. En conjunto, estas características aseguran una revisión rigurosa que facilita la generación de conclusiones robustas y basadas en evidencia.

La declaración PRISMA-P (Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis Protocols 2020) proporcionó la estructura esencial para esta revisión, permitiendo la inclusión de elementos clave en términos de descripción, mediante la aplicación de las preguntas PICO (Paciente/Problema, Intervención, Comparación y Outcome-resultado). Los principios de PRISMA-P, que constan de cuatro fases fundamentales (identificación, selección, elegibilidad e inclusión), fueron rigurosamente seguidos por todos los autores de la revisión. Este análisis sistemático garantiza la transparencia, coherencia y exhaustividad en la selección y síntesis de la evidencia científica relevante para la revisión.

Pregunta PICO sobre la efectividad de modelos de gestión del conocimiento en instituciones educativas:

Población (P): Instituciones educativas con baja eficiencia en la gestión del conocimiento Intervención (I): Implementación de un modelo de gestión del conocimiento adaptado Comparación (C): Instituciones educativas sin implementación de un modelo específico Resultados (O): Mejora en la eficiencia en la gestión del conocimiento y en el rendimiento académico

En cuanto al tipo de elegibilidad, en esta revisión sistemática se fundamenta en varios aspectos clave: a) Criterios de inclusión: Se considerarán estudios analíticos con diseño fenomenológico, investigación acción y etnográficos, siguiendo las directrices del ítem 2 del PRISMA. b) Fuentes de información: Se realizó una búsqueda sistemática en bases de datos como Redalyc, Scielo y Science Direct, enfocándose en artículos que aborden temas relacionados con "Gestión del conocimiento", "educación rural" y "modelos". c) Palabras clave: Se revisarán términos como "Gestión", "conocimiento" y "modelos", “educación”, “rural” aplicando filtros según tipos de artículos, rango de tiempo de publicación y estudios en humanos.

Este enfoque se distingue por la definición clara de estrategias de búsqueda. Se emplearon operadores booleanos como AND y OR para combinar los términos mencionados, facilitando la formulación de ecuaciones de búsqueda tanto en inglés como en español durante todo el proceso de revisión sistemática.

Para la selección de artículos pertinentes, se establecieron criterios claros de inclusión y exclusión con el objetivo de focalizar la búsqueda en el área de modelos de gestión del conocimiento en organizaciones. Los artículos seleccionados deberán haber sido publicados entre enero de 2018 y diciembre de 2023 y abordar explícitamente temas relacionados con la gestión del conocimiento en contextos organizacionales. Se incluirán estudios que estén disponibles en texto completo y escritos en español o inglés, así como meta-análisis que ofrezcan una visión integradora sobre el tema.

En cuanto a los criterios de exclusión, se descartarán aquellos estudios que no se centren específicamente en modelos de gestión del conocimiento en educación, así como los protocolos de investigación y artículos que no estén disponibles en su totalidad en formato de texto completo. Este enfoque garantizará una revisión sistemática y exhaustiva, centrada en la identificación de investigaciones pertinentes que aporten conocimientos significativos sobre la gestión del conocimiento en el ámbito educativo, especialmente en entornos rurales y su relación con la innovación educativa y el desarrollo académico.

Criterios de elegibilidad

Para definir criterios de elegibilidad en la construcción de modelos de gestión del conocimiento bajo el enfoque PRISMA-P, es necesario establecer parámetros consistentes que permitan seleccionar estudios pertinentes y metodológicamente sólidos. Estos criterios no solo garantizan la inclusión de investigaciones relevantes, sino que también fortalecen la validez y aplicabilidad de los resultados en contextos educativos y organizacionales diversos. En esta revisión, se propusieron lineamientos específicos que aseguran el rigor del proceso de selección, así como la calidad de los datos utilizados en la formulación de modelos teóricos o prácticos.

Entre los principales criterios establecidos se incluyen: (a) Tipo de estudios, donde se priorizan investigaciones primarias que aborden directamente la construcción o implementación de modelos de gestión del conocimiento, sin limitarse a un solo sector; (b) Diseño metodológico, al considerar estudios con estructuras claras y sistemáticas como investigaciones experimentales, estudios de caso o comparativos; (c) Contexto o población, incluyendo aquellos trabajos enfocados en instituciones educativas, organizaciones empresariales o comunitarias que implementan modelos de gestión del conocimiento; (d) Intervenciones o variables clave, al seleccionar estudios que aborden aspectos como captura, almacenamiento, transferencia y aplicación del conocimiento; y (e) Relevancia temática, priorizando artículos con evidencia sólida y directa sobre la temática, que contribuyan a la construcción de modelos eficaces.

Para garantizar la confiabilidad de los estudios seleccionados, se aplicaron criterios adicionales relacionados con la solidez del diseño metodológico. En primer lugar, la sistematicidad del proceso de revisión, como señalan Rojas y Roa (2021), es esencial para mantener una estructura clara y reproducible, lo que permite obtener resultados comparables y verificables. En segundo lugar, la consistencia estructural del modelo, descrita por Márquez y García (2019), se refiere a la coherencia del marco teórico o conceptual utilizado en cada estudio. A esto se suma la replicabilidad, entendida como la posibilidad de reproducir los estudios bajo condiciones similares, como indican Ascona y Mencia (2023). También se consideró la adaptabilidad del modelo, es decir, su capacidad para ser ajustado a distintos entornos educativos u organizativos, y finalmente, la cohesión con modelos consolidados, como plantea Aza (2021), lo que asegura que los nuevos modelos propuestos se alineen con estructuras ya validadas por la comunidad académica.

Para evaluar estos criterios, se aplicaron escalas de aceptación diferenciadas. Los aspectos de sistematicidad, consistencia y replicabilidad (a, b, c) se valoraron mediante un gradiente "+" o "-", donde el símbolo "+" indica un alto nivel de correspondencia con los objetivos del estudio, y "-" representa un ajuste bajo. Por su parte, los criterios de adaptabilidad y cohesión (d, e) se valoraron con las opciones "sí" o "no", según su alineación con los fines de la investigación.

El proceso de extracción de datos comenzó con una revisión independiente de los títulos de los estudios. En los casos en que la relevancia no fue evidente desde el título, se procedió a examinar los resúmenes. Luego, los artículos pertinentes fueron registrados en una hoja de cálculo utilizando Microsoft Excel. La información recolectada incluyó: (1) datos bibliográficos como título y autores; (2) detalles metodológicos, como diseño del estudio, población participante, duración, herramientas utilizadas y contexto; y (3) resultados clave que aportaran a la evaluación de la adaptabilidad y replicabilidad de los modelos analizados. Finalmente, para ampliar la cobertura temática, se realizó una revisión cruzada de las referencias citadas en los artículos seleccionados, permitiendo identificar estudios adicionales relevantes.

Para la selección de artículos, se identificaron un total de 985 estudios relacionados con el tema. Tras aplicar los filtros pertinentes, este número se redujo a 136 artículos, de los cuales se incluyeron 11 estudios en este trabajo. Así, los criterios de exclusión establecidos por los autores permitieron reducir más del 95% del total inicial encontrado.

Resultados

A partir del análisis de los resultados expuestos en la tabla 3, se observa que los modelos de gestión del conocimiento propuestos por diversos autores presentan fortalezas en su diseño, pero también limitaciones relacionadas con su aplicabilidad en distintos contextos organizacionales. Los modelos de Daza y Montoya (2022), Rivera (2021) y Bocangel et al. (2019), por ejemplo, están concebidos para entornos específicos y responden a necesidades particulares, lo que condiciona su implementación generalizada.

El modelo de Daza y Montoya (2022) está orientado al sector público y busca mejorar la eficiencia y transparencia gubernamental mediante la captura y almacenamiento de conocimiento especializado, así como el uso de tecnologías de la información. Si bien resulta efectivo para entornos institucionales con estructuras formales y objetivos normativos, su enfoque restringido limita su aplicabilidad en organizaciones del sector privado o en instituciones educativas con lógicas organizativas diferentes.

Por su parte, Rivera (2021) propone un modelo centrado en centros de innovación y productividad, resaltando la importancia de la colaboración y el intercambio de conocimientos, elementos clave en instituciones dedicadas a la investigación y el desarrollo (I+D). Sin embargo, su utilidad puede verse reducida en contextos que no priorizan estas actividades, como organizaciones operativas o educativas tradicionales, donde las dinámicas de innovación no son el eje central. Los modelos de Bocangel et al. (2019) y Chouikha y Dhaou (2018) se distinguen por una mayor flexibilidad. El enfoque de Bocangel permite su adopción por parte de universidades grandes, con capacidad para asumir procesos complejos de gestión del conocimiento; sin embargo, esta misma complejidad puede representar un obstáculo para instituciones más pequeñas con recursos limitados. El modelo de Chouikha y Dhaou (2018), con su enfoque multifacético, abarca tanto el sector público como el privado, ofreciendo una base generalizable adaptable a diversos tipos de organizaciones. No obstante, su amplitud requiere una personalización considerable para ser verdaderamente efectiva, lo que puede dificultar su implementación en entornos con menor capacidad técnica.

Adicionalmente, los modelos de Cubillos y Quintero (2019) y Escorcia y Barros (2020) evidencian una adaptabilidad importante en el ámbito educativo y tecnológico. Cubillos y Quintero se enfocan en la transferencia tecnológica, lo cual es particularmente útil para instituciones con una fuerte orientación hacia la innovación y el desarrollo tecnológico. Por su parte, Escorcia y Barros ofrecen un marco conceptual versátil que puede ser ajustado a contextos educativos diversos, aunque advierten que trasladar sus propuestas de la teoría a la práctica puede resultar complejo en instituciones con poca experiencia en gestión del conocimiento.

En síntesis, aunque todos los modelos analizados aportan elementos valiosos para fortalecer la gestión del conocimiento, su efectividad depende en gran medida de su adecuación a las características, capacidades y objetivos de cada organización. La clave para su implementación exitosa radica en identificar sus elementos transferibles y en ajustar sus componentes a las necesidades y recursos específicos de cada contexto.

El análisis de los distintos modelos de gestión del conocimiento revela una amplia diversidad de diseños metodológicos, cada uno con enfoques y propósitos diferenciados. Modelos como los de Daza y Montoya (2022) y Rivera (2021) se construyen a partir de estudios de caso y enfoques teórico-prácticos. El primero se orienta hacia el sector público, promoviendo eficiencia y transparencia a través de la captura y almacenamiento del conocimiento especializado, con un enfoque práctico útil para entidades gubernamentales. Sin embargo, su aplicabilidad a otros sectores es limitada debido a su carácter específico. Por su parte, Rivera propone un modelo útil para centros de innovación y productividad, donde la colaboración y la teoría se combinan, aunque su dependencia de marcos estructurados puede ser poco flexible en entornos con infraestructura débil para la innovación.

Otros modelos, como los de Bocangel et al. (2019) y Escorcia y Barros (2020), integran enfoques teóricos-prácticos y teórico-reflexivos, adaptándose mejor a contextos educativos. Bocangel et al. proporcionan herramientas aplicables especialmente en universidades grandes, aunque su complejidad puede dificultar su adopción en instituciones más pequeñas. Escorcia y Barros, en cambio, aportan una base conceptual amplia que permite ajustar sus propuestas a distintos contextos educativos; no obstante, la ausencia de directrices prácticas concretas puede dificultar la implementación en entornos con menor experiencia en gestión del conocimiento.

En cuanto a enfoques multifacéticos y estandarizados, los modelos de Chouikha y Dhaou (2018), González y Álvarez (2019) y Hung et al. (2022) amplían las posibilidades de implementación, pero también plantean retos importantes. Chouikha y Dhaou diseñan un modelo generalizable tanto para el sector público como privado, combinando tecnologías de la información con prácticas colaborativas. Aunque su amplitud permite su aplicación en varios sectores, esta versatilidad exige personalización significativa. González y Álvarez vinculan la gestión del conocimiento con la innovación abierta, lo cual resulta valioso para organizaciones orientadas a la co-creación; sin embargo, su enfoque teórico puede resultar abstracto en contextos donde la innovación no es prioridad. Hung et al., por su parte, desarrollan un modelo estandarizado para instituciones rurales, apoyado en tecnologías digitales para gestionar datos. Este enfoque resulta útil en teoría, pero puede ser difícil de implementar en instituciones que carecen de infraestructura tecnológica adecuada.

El modelo de Hung et al. (2022), diseñado específicamente para entornos rurales, destaca por su estructura estandarizada y su integración con tecnologías digitales avanzadas. Aunque esta propuesta busca resolver problemas asociados a la gestión del conocimiento en instituciones con limitaciones tecnológicas, su dependencia de sistemas digitales puede representar una barrera para aquellas organizaciones que carecen de conectividad, formación especializada o recursos técnicos. Además, la estandarización, si bien permite uniformidad, puede no adaptarse fácilmente a las particularidades de cada comunidad rural, requiriendo ajustes personalizados que aumentan la complejidad de su implementación.

Cubillos y Quintero (2019) también contribuyen con un modelo centrado en la transferencia tecnológica, relevante para instituciones educativas y empresas con enfoque en innovación. Su énfasis en redes de colaboración aporta dinamismo, pero su aplicación requiere capacidad organizacional y experiencia previa. De manera complementaria, Escorcia y Barros (2020) ofrecen un marco reflexivo adaptable al contexto educativo, aunque enfrentan el reto de convertir su enfoque teórico en una práctica sostenible.

La discusión sobre la aplicabilidad de estos modelos en contextos educativos rurales pone de manifiesto tanto oportunidades como desafíos. Muchos de los modelos analizados fueron diseñados para contextos específicos, ya sean gubernamentales, empresariales o universitarios y no siempre se adaptan con facilidad a las condiciones propias de las instituciones rurales, que frecuentemente operan con limitaciones de infraestructura, conectividad y personal capacitado. En este sentido, como advierten Chávez et al. (2023), la efectividad de modelos basados en innovación y colaboración puede verse comprometida si no se ajustan a las capacidades reales del entorno.

En este contexto, los modelos que ofrecen estructuras flexibles y permiten ajustes contextuales tienen una mayor probabilidad de éxito. Sin embargo, su implementación puede ser compleja debido a las diferencias entre instituciones grandes y pequeñas, especialmente en términos de recursos y capacidades, como advierte Burke (2001). La transición de propuestas teóricas a prácticas aplicables es particularmente desafiante en contextos con menor experiencia en gestión del conocimiento, lo que exige enfoques adaptativos más que estandarizados.

Finalmente, según Daza y Montoya (2022), los modelos que integran una base conceptual sólida y adaptable pueden representar una ventaja importante en instituciones educativas rurales, al permitir ajustes a nivel local. No obstante, su efectividad está condicionada a la capacidad de cada organización para personalizar las estrategias y gestionar adecuadamente los procesos de cambio. Por ello, el éxito en la implementación de modelos de gestión del conocimiento en entornos rurales dependerá de su flexibilidad, viabilidad tecnológica y alineación con las características socioeducativas del contexto.

Conclusiones

A partir del análisis de los modelos de gestión del conocimiento propuesto, se pueden extraer varias conclusiones claves. En primer lugar, la aplicabilidad de estos modelos varía significativamente según el contexto organizacional. Modelos orientados a mejorar la eficiencia y la transparencia en el sector público, como aquellos diseñados para instituciones gubernamentales, ofrecen una estructura sólida para la captura y el almacenamiento de conocimiento especializado. Sin embargo, su efectividad en instituciones educativas rurales puede verse limitada por la falta de infraestructura tecnológica avanzada. Por otro lado, modelos que se centran en la colaboración y el intercambio de conocimientos, típicos en entornos de innovación y productividad, pueden no ser igualmente eficaces en contextos rurales que enfrentan restricciones en recursos y tecnología.

En segundo lugar, la flexibilidad en el diseño de los modelos de gestión del conocimiento es crucial para su adaptabilidad en diferentes contextos. Modelos que permiten ajustes según el tamaño y las características específicas de las instituciones educativas, como aquellos que integran la colaboración entre docentes y estudiantes, demuestran una mayor capacidad para ser aplicados en entornos con recursos limitados. La adaptabilidad de estos enfoques teóricos a las prácticas locales es fundamental, ya que permite personalizar las recomendaciones de acuerdo con las necesidades y capacidades de cada institución, lo que es especialmente relevante para las instituciones rurales que enfrentan desafíos únicos.

Finalmente, la integración de elementos teóricos y prácticos en los modelos de gestión del conocimiento es esencial para garantizar su efectividad en contextos diversos. La capacidad de un modelo para combinar conceptos generales con adaptaciones específicas a las condiciones locales y a los recursos disponibles determina su éxito en la implementación. En particular, la transición de teorías a prácticas concretas en instituciones con menor experiencia en gestión del conocimiento debe ser manejada con cuidado. La consideración de estos factores garantizará que los modelos de gestión del conocimiento puedan ser implementados de manera efectiva en una variedad de entornos organizacionales, incluyendo aquellos con limitaciones significativas como las instituciones educativas rurales.

La adaptabilidad de los modelos de gestión del conocimiento en instituciones educativas rurales requiere una evaluación crítica de cómo cada enfoque maneja las limitaciones tecnológicas y los recursos disponibles. La flexibilidad en el diseño y la capacidad para personalizar el modelo según las necesidades específicas de las instituciones son aspectos clave para una implementación efectiva en contextos rurales

Referencias bibliográficas