modelos y métricas de evaluación

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Modelos y métricas para evaluar calidad de software

Modelos y métricas para evaluar calidad de software

El estándar ISO/IEC 9126 se compone de cuatro partes: modelo de calidad [10], métricas externas [11], métricas internas [12] y métricas para la calidad en uso [13]. Propone un modelo de calidad categorizando la calidad de los atributos software en seis características (funcionalidad, fiabilidad, usabilidad, eficiencia, mantenibilidad y portabilidad), las cuales son subdivididas en subcaracterísticas. La calidad de uso es definida como “la capacidad del software que posibilita la obtención de objetivos específicos con efectividad, productividad, satisfacción y seguridad” [14]. El modelo más actual está representado por las normas ISO 25000:2005, conocidas con el nombre de SQuaRE (Software Quality Requirements and Evaluation), basada en ISO 9126 y en ISO 14598, se desagrega en 5 tópicos: 1-Gestión de la Calidad (2500n), 2- Modelo de Calidad (2501n), 3- Medidas de Calidad (2502n), 4-Requerimientos de Calidad (2503n) y 5-Evaluación de la Calidad (2504n) [8]. La especificación de requisitos de calidad y la evaluación de productos software son dos procesos que por su inherente complejidad pueden beneficiarse del proceso que regule su realización. Sin embargo, y como señala el estándar SQuaRE, es importante que sus objetivos estén alineados. Por ello, la creación de una norma que regule su realización pueda ser muy beneficiosa, en cuanto a la consistencia de los resultados obtenidos [14]. Otro aspecto destacable de SQuaRE es la incorporación de una normalización de la terminología, considera la Metrología como la ciencia de la medida y la necesidad de amoldar los conceptos usados en Ingeniería del Software a los utilizados en otras disciplinas que hacen uso de la medición [15].
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MANTICA: una herramienta de métricas para modelos de datos

MANTICA: una herramienta de métricas para modelos de datos

Existen varios estudios dedicados a la evaluación y comparación de herramientas de métricas (Software Measurement Laboratory, 2000; Giles y Daich, 1995; Daich y Giles, 1995; Daich et al., 1995; Erickson y Steadman, 1995; Kingsbury y Dawood, 1995; Giles y Barney; 1995) pero ninguna de las herramientas analizadas se refieren a la medición de diagramas E/R. Es incluso paradójico que existiendo bastantes esfuerzos en el área de la medición del código, el área de los modelos de datos esté tan olvidada, ya que todo el mundo es consciente de la importancia de los modelos de datos en el desarrollo de cualquier sistema informático. Por ello, hemos diseñado e implementado la herramienta MANTICA, que no sólo sirve para medir modelos de datos conceptuales, como los diagramas E/R, sino también modelos de datos lógicos, como relacionales y objeto-relacionales (Calero et al., 1999; Calero et al., 2000).
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Análisis comparativo de modelos de calidad orientado al desarrollo de software en pymes

Análisis comparativo de modelos de calidad orientado al desarrollo de software en pymes

La línea de I/D presentada en este trabajo forma parte del proyecto F007-2009: “Modelos y métricas para la evaluación de la calidad de software”, acreditado por la Secretaría General de Ciencia y Técnica de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE). El objetivo fundamental del proyecto es contribuir a la mejora en la calidad de los productos software mediante modelos y métricas aplicados al producto y al proceso de creación, diseño, desarrollo y mantenimiento de software, como medio para aumentar la competitividad de las pymes de la región NEA en el contexto de la industria del software.
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Uso de métricas para la gestión de riesgos

Uso de métricas para la gestión de riesgos

Los avances en la ingeniería de software, han resultado en una variada gama de procesos, modelos y metodologías para ser tomados como referencia al definir el proceso de software para un proyecto. Dichos modelos de procesos deben poder alterarse y adaptarse para satisfacer las necesidades y propósitos de los proyectos específicos, y deben ofrecer facilidad de planificación, gestión, ejecución y control [Pressman, 1998]. A su vez, los procesos de las distintas áreas que intervienen y conforman un proyecto, deben actuar interactiva y coordinadamente, siendo en muchos casos las salidas de algunos procesos de un área, la entrada de procesos de otra área. En este artículo se mencionan y analizan algunos modelos teóricos de calidad de software y metodologías de gestión de riesgos y métricas, y se plantea un modelo de evaluación de riesgos utilizando métricas, que combina las metodologías básicas de gestión de riesgos y de ciclo de métricas.
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Criterios de calidad en el desarrollo de aplicaciones web

Criterios de calidad en el desarrollo de aplicaciones web

Debido a la heterogeneidad de los usuarios de una aplicación web, cualquier método de ingeniería web debe considerar una fase de análisis de requerimientos en el cual se especifiquen las necesidades de los diferentes actores implicados en la misma y que sirva para poder determinar cada una de las características que dicha aplicación debe cumplir para satisfacerlas [1]. Aunque en la actualidad existen varias propuestas para la especificación de requerimientos web [7, 8], la mayoría de ellas sólo proponen un conjunto de guías de diseño informales para la derivación manual de modelos conceptuales a partir de los requerimientos web [6].
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Desafíos para impulsar el ciclo de inversión con miras a reactivar el crecimiento

Desafíos para impulsar el ciclo de inversión con miras a reactivar el crecimiento

Finalmente, en WEF (2014) se destacan algunos factores clave del éxito de las asociaciones público-privadas innovadoras, a partir de diferentes estudios de casos en la región. En primer lugar, una asociación público-privada debe ser bien aceptada por los sectores público y privado y demás actores de la sociedad civil que puedan estar involucrados. También es esencial tener en cuenta los intereses del grupo social destinatario y la capacidad del gobierno en los diferentes niveles, identificar los incentivos económicos del sector privado, entender las expectativas que las partes tienen del programa y llegar a un consenso sobre las responsabilidades de cada una en la ejecución del proyecto. Otro factor importante de una asociación exitosa es la sostenibilidad financiera. El fundamento del marco financiero debe establecerse desde el principio de la colaboración para reducir la dependencia de un solo actor y garantizar la continuidad del trabajo. Además, es fundamental el desarrollo de una relación de confianza a largo plazo y la implementación de herramientas basadas en resultados, el análisis de costo-efectividad y la existencia de mecanismos de evaluación y monitoreo constante para garantizar la mejora continua de estos proyectos en América Latina y el Caribe.
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Evaluación de métricas de calidad objetiva para su aplicación en la CT

Evaluación de métricas de calidad objetiva para su aplicación en la CT

Con el propósito de evaluar la concordancia inter-observador se usó el método Cohen´s kappa. El coeficiente kappa (κ) corresponde a la proporción de concordancias observadas sobre el total de observaciones, habiendo excluido las concordancias atribuibles al azar. El coeficiente kappa (κ) toma valores entre -1 y +1; mientras más cercano a +1, mayor es el grado de concordancia inter- observador. Por el contrario, un valor de κ = 0 refleja que la concordancia observada es precisamente la que se espera a causa exclusivamente del azar. Los valores (k) de Cohen´s Kappa de 0,01 a 0,20 son considerados un indicador de leve concordancia, de 0,21 a 0,40 como una concordancia justa, de 0,41 a 0,60 como una concordancia moderada, de 0,61 a 0,80 una concordancia sustancial y de 0,81 a 1,00 como una concordancia casi perfecta. Para determinar si la concordancia se debe a las probabilidades, se comparó el valor p con el nivel de significancia. Si el valor p es menor o igual al nivel de significancia, se rechaza la hipótesis nula y concluye que la concordancia de los evaluadores es significativamente diferente de lo que se podría obtener en virtud de las probabilidades. Se usaron dos criterios típicos de evaluación para medir cuan bien las métricas de calidad predicen los puntajes subjetivos. Para ellos se usaron los coeficientes de correlación no paramétricos de Spearman rank-order (SRCC) y el Kendall´s rank-order (KRCC). Tanto el coeficiente de correlación de Spearman como el de Kendall representan una medida estadística que da una idea de la fortaleza de la relación entre dos pares de variables. En este caso las variables están representadas, por un lado como los valores objetivos que dan las métricas para cada imagen y por el otro como los valores subjetivos asignados por los expertos. Los límites de ambos coeficientes van desde -1 a 1, así que mientras más cerca estén sus valores absolutos de − + 1 más fuerte será la relación. Se puede describir la fuerza de la correlación usando la siguiente guía:
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Modelos de estructuras de sistemas para ambiente integrado de ingeniería automática y métricas asociadas

Modelos de estructuras de sistemas para ambiente integrado de ingeniería automática y métricas asociadas

Como se puede ver de lo expuesto, el modelo resulta apto para la automatización del desarrollo de sistemas de oficina o de gestión tradicionales y reduce a un único diagrama por escenario toda la especificación del comportamiento y funcionalidad de un sistema, sintetizando los escenarios o casos de uso, la interacción entre objetos (diagramas de secuencia y de colaboración) y las secuencias de estado, propuestos por el UML (Unified Modeling Language) de Booch, Rumbaugh y Jacobson. También resulta apto para su empleo en ambientes CASE de desarrollo integral de aplicaciones (con generación automática de código) y posibilitaría cambiar el comportamiento o adaptar un sistema cambiando las especificaciones en los modelos conceptuales [Servetto 97][Servetto 98].
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Evaluación de métricas en redes de computadoras

Evaluación de métricas en redes de computadoras

En este artículo se presenta un Simulador para la Evaluación de Algoritmos de Ruteo en Redes de Computadoras, cuya finalidad es la de proporcionar un medio automático para la evaluación de algoritmos de ruteo tradicionales como así también aquellos que usan información geográfica, sujetos a un conjunto de métricas. Esto permite la detección de estados y organizaciones de la red que conducen a un bajo desempeño de los mismos, posibilitando la creación de heurísticas que controlen esta situación.

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Métricas para la evaluación de Software Educativo

Métricas para la evaluación de Software Educativo

Se presenta una análisis de los aspectos a considerar en la evaluación de software educativo (y en líneas generales en la evaluación de herramientas que incorporan tecnología informática en el aula), tratando de extender y relacionar criterios propios de la Ingeniería de Software con aspectos psicológicos y pedagógicos.

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