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METRICHE E QUALITÀ DEL SOFTWARE

Carmine GRAVINO METRICHE E QUALITÀ DEL SOFTWARE

0522500087
DIPARTIMENTO DI INFORMATICA
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
INFORMATICA
2024/2025



ANNO CORSO 1
ANNO ORDINAMENTO 2016
SECONDO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
648LEZIONE
CARMINE GRAVINO T Curriculum
Obiettivi
OBIETTIVO GENERALE

IL CORSO HA L'OBIETTIVO DI DARE UNA VISIONE PRATICA DELL'UTILIZZO DELLE METRICHE DEL SOFTWARE, QUALE STRUMENTO PER MONITORARE E MIGLIORARE IL PROCESSO DI SVILUPPO E MANUTENZIONE DEL SOFTWARE, COME SUPPORTO ALLE DECISIONI E PER VALUTARE E MIGLIORARE LA QUALITÀ DEL PRODOTTO SOFTWARE.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE

LE PRINCIPALI CONOSCENZE ACQUISITE DALLO STUDENTE SARANNO:
•METRICHE PER SOFTWARE ORIENTATO AGLI OGGETTI
•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

LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI:
•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)

AUTONOMIA DI GIUDIZIO

LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI:
•SELEZIONARE E VALUTARE LE SOLUZIONI POSSIBILI PER IL PROBLEMA SPECIFICO
•INDIVIDUARE LA SOLUZIONE CHE BILANCI AL MEGLIO OBIETTIVI DIVERSI E SPESSO CONTRASTANTI
•MOTIVARE LE SCELTE FATTE

ABILITÀ COMUNICATIVE

LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI:
•RELAZIONARSI E COMUNICARE CON DIVERSI STAKEHOLDER ADATTANDOSI DINAMICAMENTE ALLE DIVERSE CARATTERISTICHE (CONOSCENZE, ESIGENZE, DOMINIO, LINGUAGGIO) DEGLI INTERLOCUTORI E AGLI OBIETTIVI DELLA COMUNICAZIONE, ADOTTANDO E SELEZIONANDO GLI STRUMENTI DI COMUNICAZIONE (TECNICI E NON TECNICI) CHE RISULTANO PIÙ EFFICACI PER LO SPECIFICO SCOPO

CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO

LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI:
•UTILIZZARE LE RISORSE INFORMATICHE DI ANALISI E DI ARCHIVIAZIONE;
•PROCEDERE ALL’AGGIORNAMENTO CONTINUO DELLE PROPRIE CONOSCENZE, UTILIZZANDO LA LETTERATURA TECNICA E SCIENTIFICA
•“ENTRARE” VELOCEMENTE IN DOMINI DI APPLICAZIONE SEMPRE NUOVI IN MODO DA COMPRENDERNE LE ESIGENZE E TRADURLE IN SISTEMI SOFTWARE DI QUALITÀ.
Prerequisiti
CONOSCENZA PREGRESSA DI PROGRAMMAZIONE PROCEDURALE ED AD OGGETTI, TECNOLOGIE SOFTWARE PER IL WEB, SISTEMI DI GESTIONE DI BASI DI DATI, CONCETTI DI BASE DI INGEGNERIA DEL SOFTWARE.
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 È 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.
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 È VALUTATA IN TRENTESIMI E SI INTENDE SUPERATA CON IL VOTO MINIMO DI 18/30. IL VOTO FINALE È DATO DALLA MEDIA DEI VOTI RIPORTATI IN CIASCUNA PROVA.
Testi
•NORMAN E. FENTON, SHARI LAWRENCE PFLEEGER - SOFTWARE METRICS BY - PWS PUB CO.
•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
•L.M. LAIRD, M.C. BRENNAN, SOFTWARE MEASUREMENT AND ESTIMATION: A PRACTICAL APPROACH, IEEE COMPUTER SOCIETY PRESS, 2006, ISBN: 0471676225
Altre Informazioni
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  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2024-11-18]