[pt] AVALIAÇÃO EMPÍRICA DE ESFORÇO EM COMPOSIÇÃO DE MODELOS DE PROJETO

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: KLEINNER SILVA FARIAS DE OLIVEIRA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] ESTUDOS EMPIRICOS; [pt] ESFORCO DE DESENVOLVIMENTO; [pt] COMPOSICAO DE MODELOS; [en] EMPIRICAL STUDY
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28757&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28757&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28757

[pt] Composição de modelos desempenha um papel fundamental em muitas atividades de engenharia de software como, por exemplo, evolução e reconciliação de modelos conflitantes desenvolvido em paralelo por diferentes times de desenvolvimento. Porém, os desenvolvedores têm dificuldades de realizar análises de custos e benefícios, bem como entender o real esforço de composição. Sendo assim, eles são deixados sem qualquer conhecimento prático sobre quanto é investido; além das estimativas de evangelistas que frequentemente divergem. Se o esforço de composição é alto, então os potenciais benefícios tais como aumento de produtividade podem ser comprometidos. Esta incapacidade de avaliar esforço de composição é motivada por três problemas: (i) as abordagens de avaliação atuais são inadequadas para mensurar os conceitos encontrados em composição, por exemplo, esforço e conflito; (ii) pesquisadores não sabem quais fatores podem influenciar o esforço de composição na prática. Exemplos de tais fatores seriam linguagem de modelagem e técnicas de composição que são responsáveis para manipular os modelos; (iii) a falta de conhecimento sobre como tais fatores desconhecidos afetam o esforço de composição. Esta tese, portanto, apresenta uma abordagem de avaliação de esforço de composição de modelos derivada de um conjunto de estudos experimentais. As principais contribuições são: (i) um modelo de qualidade para auxiliar a avaliação de esforço em composição de modelos; (ii) conhecimento prático sobre o esforço de composição e o impacto de fatores que afetam tal esforço; e (iii) diretivas sobre como avaliar esforço de composição, minimizar a propensão a erros, e reduzir os efeitos negativos dos fatores na prática de composição de modelos.