Autor |
Vieira, Roger Denis; |
Lattes do autor |
http://lattes.cnpq.br/7130812601973336; |
Orientador |
Oliveira, Kleinner Silva Farias de; |
Lattes do orientador |
http://lattes.cnpq.br/2582456631204400; |
Instituição |
Universidade do Vale do Rio dos Sinos; |
Sigla da instituição |
Unisinos; |
País da instituição |
Brasil; |
Instituto/Departamento |
Escola Politécnica; |
Idioma |
pt_BR; |
Título |
CognIDE: Uma abordagem para integração de dados psicofisiológicos em ambientes integrados de desenvolvimento; |
Resumo |
A busca pelo entendimento de como o cérebro do desenvolvedor comporta-se durante o desenvolvimento de software tem se mostrado como um objeto de estudo de crescente interesse nos últimos anos. Apesar do desenvolvimento de novos estudos coletando dados psicofisiológicos de desenvolvedores e os utilizando em experimentos, pouco se tem explorado acerca da aplicabilidade de tais dados na engenharia de software. Portanto, o desenvolvimento deste trabalho tem por objetivo propor uma ferramenta para a integração de dados psicofisiológicos em ambientes integrados de desenvolvimento, de modo a apresentá-los aos desenvolvedores e verificar o seu impacto no processo de desenvolvimento de software. Sendo assim, a ferramenta CognIDE foi desenvolvida baseada nas oportunidades identificada por intermédio da condução de uma mapeamento sistemático da literatura, onde foram identificados 2084 estudos, dos quais 27 foram selecionados como estudos primários. Para a avaliação da ferramenta proposta, foi desenvolvido e executado um experimento controlado entre 61 indivíduos da área de tecnologia, visando avaliar o impacto de se apresentar, na IDE, a métrica de Carga Cognitiva sobre as suas Percepções de Anomalias e Níveis de Intenção de Refatoração. Como resultados observouse que apresentar métrica de Carga Cognitiva, quando esta apresenta o seu valor como Alta, aliada ao número de Anomalias de Códigos, pode auxiliar o desenvolvedor na identificação de anomalias, além de servir de insumo para a decisão de se refatoração trechos de códigofonte. O desenvolvimento deste trabalho, trouxe como principais contribuições: (1) expansão do estado-da-arte relativo à integração de dados psicofisiológicos em IDEs e sua aplicabilidade na engenharia de software; (2) a implementação da ferramenta CognIDE e sua abordagem para a integração de dados; (3) conhecimento empírico sobre o impacto de se exibir dados psicofisiológicos dos desenvolvedores nas IDEs.; |
Abstract |
The search for an understanding of how the developer’s brain behaves during software development is an object of study of increasing interest in recent years. Despite the development of new studies collecting psychophysiological data from developers and using them in experiments, little has been explored about the applicability of such data in software engineering. Therefore, the development of this work aims to propose a tool for the integration of psychophysiological data in integrated development environments, to present them to developers, and verify their impact on the software development process. Therefore, the tool CognIDE was developed based on the opportunities identified by conducting a systematic mapping of the literature, where 2084 studies were identified, of which 27 were selected as primary studies. For the evaluation of the proposed tool, a controlled experiment was carried out and executed among 61 individuals in the technology area, aiming to assess the impact of presenting, in the IDE, the Cognitive Load metric on their Anomalies Perceptions and Levels of Refactoring Intention. As a result, it was observed that presenting the Cognitive Load metric, when it presents its value as High, combined with the number of Code Anomalies, can assist the developer in the identification of anomalies, in addition to serving as input for the decision of refactoring excerpts from source code. The development of this work brought as main contributions: (1) expansion of the state-of-the-art regarding the integration of psychophysiological data in IDEs and its applicability in software engineering; (2) the implementation of the CognIDE tool and its approach to data integration; (3) empirical knowledge about the impact of displaying developers’ psychophysiological data in IDEs.; |
Palavras-chave |
Engenharia de software; Neurociências; Interação cérebro-computador; Análise de dados; Software engineering; Neuroscience; Brain-computer interaction; Data analysis; |
Área(s) do conhecimento |
ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação; |
Tipo |
Dissertação; |
Data de defesa |
2021-04-14; |
Agência de fomento |
CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; |
Direitos de acesso |
openAccess; |
URI |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/9838; |
Programa |
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada; |