Analytics Infrastructure for Software Development Process Utilizing Big Data

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18K11579
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62030:Learning support system-related
• Research Institution: Nippon Institute of Technology
• Principal Investigator: HASHIURA Hiroaki 日本工業大学, 先進工学部, 准教授 (20597083)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 櫨山 淳雄 東京学芸大学, 教育学部, 教授 (70313278)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: モデリング / UML / プログラミング / トレーサビリティ / 細粒度履歴

Outline of Final Research Achievements

In software development, modeling and programming are different in nature, however both are essential tasks in software development. In actual software development, the key to software development is to be able to work while maintaining the consistency of these two tasks.
In this study, we developed an analytics infrastructure for software engineering education (AISEE) to collect and analyze fine-grained histories of modeling and programming. It allows us to observe the modeling and programming process. We also clarified where these inconsistencies occur.

Free Research Field

ソフトウェア工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究はモデリングとプログラミングというソフトウェアの異なる２つの工程に着目し、これらの工程を統一された環境で観察することを可能にすることによって、これまで工程別に捉えられることが多かったソフトウェア開発の成果物について、工程間での一貫性という観点で定量的に評価できるようになった。これによりモデリングとプログラミングの齟齬はどのようなところに発生しやすいのかの一端を明らかにすることができた。