METRICHE E QUALITÀ DEL SOFTWARE

Carmine GRAVINO METRICHE E QUALITÀ DEL SOFTWARE

0522500087
DIPARTIMENTO DI INFORMATICA
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
INFORMATICA
2020/2021



ANNO ORDINAMENTO 2016
SECONDO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
648LEZIONE
Obiettivi
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
LE PRINCIPALI CONOSCENZE ACQUISITE SARANNO:
•METRICHE PER SOFTWARE ORIENTATO AGLI OGGETTI
•SULL’USO E LA VALUTAZIONE DI METRICHE DA IMPIEGARE DURANTE IL PROCESSO DI SVILUPPO E DI MANUTENZIONE DEL SOFTWARE
•CONCETTI FONDAMENTALI PER PROGETTARE, PIANIFICARE E CONDURRE STUDI EMPIRICI (E VALUTAZIONI SPERIMENTALI IN GENERE)
•METODOLOGIE E STRUMENTI PER LA RACCOLTA DI DATI DALLE DIVERSE FONTI DISPONIBILI DURANTE LO SVILUPPO DEL SOFTWARE
•METODI STATISTICI PER L’ANALISI DEI DATI
•COSTRUZIONE DI MODELLI DI PREDIZIONE A PARTIRE DAI DATI RACCOLTI SU PRODOTTI SOFTWARE E PROCESSI SOFTWARE, O A SEGUITO DI ESPERIMENTI

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
LE PRINCIPALI ABILITA (OSSIA LA CAPACITA DI APPLICARE LE CONOSCENZE ACQUISITE) SARANNO:
•INDIVIDUARE LE METRICHE PIÙ UTILI PER UNO SPECIFICO ASPETTO DA CONTROLLARE NELL’AMBITO DELLO SVILUPPO DEL SOFTWARE
•USARE UN APPROCCIO SISTEMATICO E ORGANIZZATO PER PROGETTARE, PIANIFICARE E CONDURRE VALUTAZIONI SPERIMENTALI
•PROGETTARE ESPERIMENTI E CASI DI STUDIO E SUCCESSIVAMENTE RACCOGLIERE E ANALIZZARE I RISULTATI DEGLI STUDI CONDOTTI
•COSTRUIRE MODELLI PREDITTIVI (AD ES. PREDIZIONE DELLA DIFETTOSITÀ, PREDIZIONE DEI COSTI) A PARTIRE DA DATI ESTRATTI DA REPOSITORY SOFTWARE (AD ES. PROMISE, CVS, SVN)
Prerequisiti
GLI STUDENTI DEVONO AVERE CONOSCENZA PREGRESSA DI ALGORITMI E STRUTTURE DATI, PROGRAMMAZIONE PROCEDURALE E A OGGETTI, TECNOLOGIE SOFTWARE PER IL WEB, SISTEMI DI GESTIONE DI BASI DI DATI, CONCETTI DI BASE DI INGEGNERIA DEL SOFTWARE, IN PARTICOLARE DEI PROCESSI DEL CICLO DI VITA DEL SOFTWARE E DELLA MODELLAZIONE DEL SOFTWARE CON UML.
Contenuti
DOPO UNA INTRODUZIONE AI CONCETTI DI MISURA E QUALITÀ DEL SOFTWARE, E DELL’APPROCCIO SPERIMENTALE NELL’AMBITO DELL’INGEGNERIA DEL SOFTWARE, IL CORSO SI CONCENTRERÀ SUI SEGUENTI ARGOMENTI:
•MISURE NEL SOFTWARE (2 ORE)
•USO DEL PARADIGMA GOAL-QUESTION-METRIC (2 ORE)
•MODELLI DI QUALITÀ E MISURE (3 ORE)
•MISURARE PER CONTROLLARE E VALIDARE (3 ORE)
•L’APPROCCIO SPERIMENTALE NELL’AMBITO DELL’INGEGNERIA DEL SOFTWARE 2 ORE)
•PROCESSO SPERIMENTALE: DEFINIZIONE; PIANIFICAZIONE; ESECUZIONE; ANALISI E INTERPRETAZIONE; PRESENTAZIONE (10 ORE)
•STUDI EMPIRICI: SURVEY; CASI DI STUDIO; ESPERIMENTI CONTROLLATI (10 ORE)
•ANALISI DEI DATI: UTILIZZO DI GRAFICI E STATISTICHE DESCRITTIVE; ANALISI DI DISTRIBUZIONI; TEST DI IPOTESI; UTILIZZO DI R PER L'ANALISI STATISTICA (8 ORE)
•UTILIZZO DI DATI ESTRATTI DA SOFTWARE REPOSITORY E COSTRUZIONE DI MODELLI DI PREDIZIONE (PER ESEMPIO DEI DIFETTI, DEI COSTI) (8 ORE)
Metodi Didattici
L’INSEGNAMENTO PREVEDE (6 CFU) 48 ORE DI LEZIONI FRONTALI A CARATTERE PREVALENTEMENTE TEORICO-METODOLOGICO PER IL TRASFERIMENTO DELLE CONOSCENZE RELATIVE AI CONTENUTI DELL’INSEGNAMENTO, CON MOMENTI DI ESERCITAZIONE E DI APPROFONDIMENTO DI ASPETTI PRATICI E DI INTERAZIONE TRA GLI STUDENTI E IL DOCENTE (QUANTIFICABILI IN 12 ORE DELLE 48 PREVISTE). TUTTA LA DOCUMENTAZIONE RELATIVE ALLA ATTIVITÀ PORTATE AVANTI SARANNO INSERITE SULLA PIATTAFORMA DI E-LEARNING MESSA A DISPOSIZIONE DAL DIPARTIMENTO DI INFORMATICA).
Verifica dell'apprendimento
IL RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI DELL’INSEGNAMENTO E CERTIFICATO MEDIANTE IL SUPERAMENTO DI UN ESAME CON VALUTAZIONE IN TRENTESIMI. LA VERIFICA PREVEDE UNA PROVA PRATICA ED UNA PROVA ORALE.
UNA PROVA PRATICA PREVEDE UN ESERCIZIO DI MISURAZIONE, LA PIANIFICAZIONE DI UNO STUDIO/ESPERIMENTO, LA COSTRUZIONE DI UN MODELLO PREDITTIVO (DELLA DURATA DI DUE ORE).
I CRITERI DI VALUTAZIONE RIGUARDERANNO LA COMPLETEZZA, LA CORRETTEZZA E LA SINTESI.
LA PROVA PRATICA HA L’OBIETTIVO DI VALUTARE LA CAPACITÀ ACQUISITE DAGLI STUDENTI RELATIVAMENTE ALL’USO E LA VALUTAZIONE DI METRICHE DA IMPIEGARE DURANTE IL PROCESSO DI SVILUPPO E DI MANUTENZIONE DEL SOFTWARE, AI CONCETTI FONDAMENTALI PER PROGETTARE, PIANIFICARE E CONDURRE STUDI EMPIRICI, AI METODI STATISTICI PER L’ANALISI DEI DATI E LA COSTRUZIONE DI MODELLI DI PREDIZIONE A PARTIRE DAI DATI RACCOLTI SU PRODOTTI SOFTWARE E PROCESSI SOFTWARE, O A SEGUITO DI ESPERIMENTI.
UNA PROVA ORALE PER ACCERTARE LE CONOSCENZE ACQUISITE (DELLA DURATA DI 20/30 MINUTI). I CRITERI DI VALUTAZIONE RIGUARDERANNO LA COMPLETEZZA E LA CORRETTEZZA DELL'APPRENDIMENTO E LA CHIAREZZA ESPOSITIVA.
CIASCUNA PROVA E VALUTATA IN TRENTESIMI E SI INTENDE SUPERATA CON IL VOTO MINIMO DI 18/30. IL VOTO FINALE E DATO DALLA MEDIA DEI VOTI RIPORTATI IN CIASCUNA PROVA.
Testi
TESTI DI RIFERIMENTO
•CLAES WOHLIN, PER RUNESON, MARTIN HÖST, MAGNUS C. OHLSSON, BJÖRN REGNELL, ANDERS WESSLÉN - EXPERIMENTATION IN SOFTWARE ENGINEERING: AN INTRODUCTION - THE KLUWER INTERNATIONAL SERIES IN SOFTWARE ENGINEERING

TESTI DI APPROFONDIMENTO
•NORMAN E. FENTON, SHARI LAWRENCE PFLEEGER - SOFTWARE METRICS BY - PWS PUB CO.
•L.M. LAIRD, M.C. BRENNAN, SOFTWARE MEASUREMENT AND ESTIMATION: A PRACTICAL APPROACH, IEEE COMPUTER SOCIETY PRESS, 2006, ISBN: 0471676225
Altre Informazioni
LO SVOLGIMENTO DELLE ESERCITAZIONI E LA FREQUENZA DEL CORSO SONO FORTEMENTE CONSIGLIATE.
  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2022-05-23]