SMiLe: uma notação textual modular para modelos iStar
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24205 |
Resumo: | A sociedade moderna, progressivamente, proporciona ambientes sociotécnicos com sistemas complexos. Esses sistemas são complexos por conta do grande número de partes que interagem de modo não simples, dada as propriedades dessas partes e das leis que regem essas interações. Além dessa circunstância, trabalhos da Engenharia de Software reforçam que o universo das informações necessárias para realizar uma modelagem é mais amplo, e envolve mais dimensões das já consolidadas: estática e dinâmica. Assim, surge o framework iStar com uma ontologia delineada para capturar e representar informações intencionais e sociais do ambiente analisado em dois modelos gráficos: Dependência Estratégica (SD - Strategic Dependency ) e Raciocínio Estratégico (SR - Strategic Rationale ). Entretanto, esse mesmo framework não oferece alternativas para melhorar a compreensão dos seus modelos gráficos, quando esses representam um grande número de partes desses ambientes, ou seja, sistemas complexos. Diante disso, o objetivo desta dissertação foi oferecer uma alternativa ao framework iStar para lidar com a complexidade proporcionada pelos sistemas complexos, desta forma, influenciar positivamente a compreensão e o aprendizado dos modelos iStar. Com esse fim, foi desenvolvida uma notação textual para compreender as informações sociais através de uma estrutura interdependente. Na avalia- ção desenvolvida, observou-se a relevância dessa notação textual para os modelos gráficos da seguinte forma: (i) uma alternativa complementar para leitura dos modelos gráficos, como também, (ii) a importância da construção desses modelos a partir de composições de estruturas interdependentes. |
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Além dessa circunstância, trabalhos da Engenharia de Software reforçam que o universo das informações necessárias para realizar uma modelagem é mais amplo, e envolve mais dimensões das já consolidadas: estática e dinâmica. Assim, surge o framework iStar com uma ontologia delineada para capturar e representar informações intencionais e sociais do ambiente analisado em dois modelos gráficos: Dependência Estratégica (SD - Strategic Dependency ) e Raciocínio Estratégico (SR - Strategic Rationale ). Entretanto, esse mesmo framework não oferece alternativas para melhorar a compreensão dos seus modelos gráficos, quando esses representam um grande número de partes desses ambientes, ou seja, sistemas complexos. Diante disso, o objetivo desta dissertação foi oferecer uma alternativa ao framework iStar para lidar com a complexidade proporcionada pelos sistemas complexos, desta forma, influenciar positivamente a compreensão e o aprendizado dos modelos iStar. Com esse fim, foi desenvolvida uma notação textual para compreender as informações sociais através de uma estrutura interdependente. Na avalia- ção desenvolvida, observou-se a relevância dessa notação textual para os modelos gráficos da seguinte forma: (i) uma alternativa complementar para leitura dos modelos gráficos, como também, (ii) a importância da construção desses modelos a partir de composições de estruturas interdependentes.A modern society, progressively, provides increasingly sociotechnical environments through of complex systems. This complexity is to due to the large number of parties interacting in a non-simple way, given the properties of these parts and the laws governing these interactions. In addition to this circumstance, the Software Engineering reinforces that the universe of information needed to perform a broader modeling, and involves more dimensions of already consolidated: static and dynamic. Thus, the iStar framework emerges with an ontology capable of capturing and represent intentional and social information of the environment analyzed in two graphic models: Strategic Dependency (SD) and Strategic Reasoning (SR). However, this same framework does not offer alternatives to improve the understanding of its graphic models, when these represent a large number of parts of these environments. Therefore, the objective of this dissertation was to offer an alternative to the iStar framework to deal with the complexity provided by the complex systems, in order to positively influence the understanding and learning of the iStar models. To this end, a textual notation has been developed to understand social information through an interdependent structure. In the developed evaluation, it was observed the relevance of this textual notation for the graphic models as follows: (i) a complementary alternative for reading of the graphic models, as well as (ii) the importance of building these models from interdependent structures.porCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOEngenharia de requisitos orientada a objetivosFramework istarModelo textualCompreensãoModularidadeSMiLe: uma notação textual modular para modelos iStarA modular textual notation for the iStar modelsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃOUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALFabioFernandesPenha_DISSERT.pdfFabioFernandesPenha_DISSERT.pdfapplication/pdf4338930https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/24205/1/FabioFernandesPenha_DISSERT.pdfbbd48ba10e12d23b4edf0fbb32d4c890MD51TEXTFabioFernandesPenha_DISSERT.pdf.txtFabioFernandesPenha_DISSERT.pdf.txtExtracted texttext/plain151650https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/24205/2/FabioFernandesPenha_DISSERT.pdf.txt4e4bba11f78340a5ac72c70ca16b522aMD52THUMBNAILFabioFernandesPenha_DISSERT.pdf.jpgFabioFernandesPenha_DISSERT.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg2876https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/24205/3/FabioFernandesPenha_DISSERT.pdf.jpg00c4738441114f24a3ac472ca64b355fMD53123456789/242052022-04-12 16:20:35.326oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/24205Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2022-04-12T19:20:35Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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A sociedade moderna, progressivamente, proporciona ambientes sociotécnicos com sistemas complexos. Esses sistemas são complexos por conta do grande número de partes que interagem de modo não simples, dada as propriedades dessas partes e das leis que regem essas interações. Além dessa circunstância, trabalhos da Engenharia de Software reforçam que o universo das informações necessárias para realizar uma modelagem é mais amplo, e envolve mais dimensões das já consolidadas: estática e dinâmica. Assim, surge o framework iStar com uma ontologia delineada para capturar e representar informações intencionais e sociais do ambiente analisado em dois modelos gráficos: Dependência Estratégica (SD - Strategic Dependency ) e Raciocínio Estratégico (SR - Strategic Rationale ). Entretanto, esse mesmo framework não oferece alternativas para melhorar a compreensão dos seus modelos gráficos, quando esses representam um grande número de partes desses ambientes, ou seja, sistemas complexos. Diante disso, o objetivo desta dissertação foi oferecer uma alternativa ao framework iStar para lidar com a complexidade proporcionada pelos sistemas complexos, desta forma, influenciar positivamente a compreensão e o aprendizado dos modelos iStar. Com esse fim, foi desenvolvida uma notação textual para compreender as informações sociais através de uma estrutura interdependente. Na avalia- ção desenvolvida, observou-se a relevância dessa notação textual para os modelos gráficos da seguinte forma: (i) uma alternativa complementar para leitura dos modelos gráficos, como também, (ii) a importância da construção desses modelos a partir de composições de estruturas interdependentes. |
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