Abstract:
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.