Notas sobre la Ingeniería de Software

De acuerdo a la IEEE, la Ingeniería de Software (IS) es la aplicación de enfoques sistemáticos, disciplinados y cuantificables al desarrollo, operación y mantenimiento de software.

La investigación dentro de la IS involucra herramientas, métodos y procesos necesarios para generar productos de software en tiempo, costo y calidad predeterminados. En esta ocasión, abordo dos temas generales que he aprendido en poco más de una década dentro de la investigación científica:

1. Ciertos proyectos de investigación requieren la colaboración de grupos interdisciplinarios, por lo que, además de interactuar en términos técnicos, también debemos coincidir los elementos de dichos grupos, en algunos aspectos relacionados con la actitud.

2. Uno de los requisitos de la investigación científica, es apoyarse en la estadística para reportar los resultados de los estudios, entonces deberíamos conocer los criterios para la selección correcta de cada tipo de prueba estadística.

Con relación a temas específicos sobre mi línea de investigación, una vez que se han especificado los requerimientos del proyecto de software, se procede a la planeación del proyecto de software que, dentro de sus actividades, incluye a la predicción de variables tales como la cantidad de horas necesarias (esfuerzo) para el desarrollo o el mantenimiento, o bien la velocidad de liberación del producto. En la siguiente página, a partir del minuto 12 de la segunda hora, encontrarás una plática sobre este tema:

https://www.youtube.com/watch?v=DaUZGpKbqCI

Asimismo, en las siguientes direcciones, puedes acceder a los artículos (acceso abierto) relacionados con las tres variables mencionadas:

• Alanis-Tamez Mariana Dayanara, López-Martín Cuauhtémoc, Villuendas-Rey Yenny, (2020). Particle Swarm Optimization for predicting the development effort of software projects, Mathematics, MDPI, ISSN: 2227-7390, Vol. 8, issue 10, Article 1819. https://doi.org/10.3390/math8101819

• Cerón-Figueroa Sergio, López-Martín Cuauhtémoc, Yáñez-Márquez Cornelio (2020). Stochastic gradient boosting for predicting the maintenance effort of software-intensive systems, IET Software, ISSN: 1751-8806, Vol. 14, Issue 2, pages 82 – 87. https://doi.org/10.1049/iet-sen.2018.5332

• Ventura-Molina Elías, López-Martín Cuauhtémoc, López-Yáñez Itzamá, Yáñez-Márquez Cornelio (2020). A Novel Data Analytics Method for Predicting the Delivery Speed of Software Enhancement Projects, Mathematics, MDPI, ISSN: 2227-7390, Vol. 8, issue 11, Article 2002. https://doi.org/10.3390/math8112002

Asimismo, hay estudios del análisis sobre la productividad y la densidad de defectos, pueden ser accedidos en las siguientes páginas:

• López-Martín Cuauhtémoc (2020) Productivity Comparison among Software Projects, 35th International Conference on Computers and Their Applications, Vol. 69, pages 277- 286. https://doi.org/10.29007/s6kd

• López-Martín Cuauhtémoc (2019) Software Defect Density Analysis, 28th International Conference on Software Engineering and Data Engineering, Vol. 64, pages 139-147. https://doi.org/10.29007/rh9l