Abordagem inteligente para alocação de tarefas em projetos de software
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Manancial - Repositório Digital da UFSM |
Texto Completo: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/25786 |
Resumo: | The team's technical knowledge and personality influence software projects, and can reduce or increase the quality of the generated products and the speed of development. For successful task allocation, it is needed to consider the preferences and profile of each developer, thus maximizing their productivity. In projects with many developers, task allocation can be a challenging task and can be aided by recommendation tools. In this work, we propose an intelligent approach for allocating software development tasks appropriate to the developer's profile. Based on the literature, profiles of developers needed in a software team were defined, considering skills and technical profiles. Aiming to evaluate the profile of the developer and associate appropriate tasks with it, this work uses a questionnaire with questions that aim to identify the profile of the developer. From the answers, a recommender system allocates tasks to developers, employing text processing techniques, MultinomialNB, and Random Forest. Developers evaluate allocations, and the system uses them to improve the recommender system. The allocation of tasks, according to the profile of each developer, seeks to improve the performance of the project and the quality of the products developed, as well as to reduce the development effort. The validations showed that the developed approach makes consistent and coherent task recommendations to developers, according to their profile. |
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Abordagem inteligente para alocação de tarefas em projetos de softwareSmart approach to task allocation in software projectsSistemas de recomendaçãoAlocação de tarefasGerenciamento de projetosRecommender systemsTask allocationProject managementCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOThe team's technical knowledge and personality influence software projects, and can reduce or increase the quality of the generated products and the speed of development. For successful task allocation, it is needed to consider the preferences and profile of each developer, thus maximizing their productivity. In projects with many developers, task allocation can be a challenging task and can be aided by recommendation tools. In this work, we propose an intelligent approach for allocating software development tasks appropriate to the developer's profile. Based on the literature, profiles of developers needed in a software team were defined, considering skills and technical profiles. Aiming to evaluate the profile of the developer and associate appropriate tasks with it, this work uses a questionnaire with questions that aim to identify the profile of the developer. From the answers, a recommender system allocates tasks to developers, employing text processing techniques, MultinomialNB, and Random Forest. Developers evaluate allocations, and the system uses them to improve the recommender system. The allocation of tasks, according to the profile of each developer, seeks to improve the performance of the project and the quality of the products developed, as well as to reduce the development effort. The validations showed that the developed approach makes consistent and coherent task recommendations to developers, according to their profile.O conhecimento técnico e a personalidade da equipe influenciam em projetos de software, podendo reduzir ou aumentar a qualidade dos produtos gerados e a velocidade de desenvolvimento. Para uma alocação de tarefas bem-sucedida é importante considerar as preferências e o perfil de cada desenvolvedor, maximizando assim sua produtividade. Em projetos com muitos desenvolvedores, a alocação de tarefas pode ser uma tarefa desafiadora podendo ser auxiliada por ferramentas de recomendação. Neste trabalho é proposta uma abordagem inteligente para alocação de tarefas de desenvolvimento de software, adequadas ao perfil do desenvolvedor. Com base na literatura, foram definidos perfis de desenvolvedores necessários em uma equipe de software considerando as competências e os perfis técnicos. Visando avaliar o perfil do desenvolvedor e associar tarefas adequadas a este, esse trabalho utiliza um questionário com questões que visam identificar o perfil do desenvolvedor. A partir das respostas, um Sistema de recomendação foi desenvolvido para alocar tarefas aos desenvolvedores, empregando técnicas desde processamento textual, MultinomialNB e Random Forest. As alocações realizadas são avaliadas pelos desenvolvedores e utilizadas para melhorar o sistema de recomendação. A alocação de tarefas, de acordo com o perfil de cada desenvolvedor, é um catalisador para se obter um melhor desempenho do projeto, melhorando a qualidade dos produtos gerados e diminuindo o esforço do desenvolvimento. As validações mostraram que a abordagem elaborada realiza recomendações condizentes e coerentes de tarefas aos desenvolvedores, de acordo com seu perfil.Universidade Federal de Santa MariaBrasilCiência da ComputaçãoUFSMPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoCentro de TecnologiaFontoura, Lisandra Manzonihttp://lattes.cnpq.br/8979575031016933Winck, Ana TrindadeKroth, Giana LuccaFensterseifer Filho, Evandro Luis da Rosa2022-08-04T11:35:11Z2022-08-04T11:35:11Z2022-06-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/25786porAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2022-08-04T11:35:12Zoai:repositorio.ufsm.br:1/25786Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2022-08-04T11:35:12Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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