http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/176451 2026-03-08T01:15:43Z 2026-03-08T01:15:43Z Álvarez Ferrando, Agustín Valero, Cintia Borsella, Franco Etcheverry, Juan Batista, Matias http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/178462 2025-04-25T20:07:36Z 2024-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia Simposio Argentino de Ingeniería de Software (ASSE 2024) - JAIIO 53 (Universidad Nacional del Sur, 12 al 16 de agosto de 2024) En el presente artículo se describen los avances en el diseño y desarrollo de una aplicación móvil, con arquitectura orientada a servicios, la cual se implementará como tecnología de apoyo para la enseñanza de Matemática, promoviendo la inclusión de estudiantes con discapacidad neuromotriz. El empleo de esta aplicación permitirá a los docentes diseñar situaciones educativas. Entre sus prestaciones más relevantes se encuentran: la personalización de la enseñanza según necesidades específicas de cada estudiante, y la posibilidad de utilizar el reconocimiento facial para interactuar con las actividades a través de gestos. Durante la etapa inicial del proyecto se refinaron los requerimientos iniciales mediante historias de usuario. Luego, como parte del modelado del sistema se realizaron diagramas de clases y de navegación con UML. Para el proceso de desarrollo, se optó por una arquitectura API REST, y se emplearon tecnologías como React Native para el FrontEnd y Java para el BackEnd, junto con librerías OpenSource para el reconocimiento facial. Se utilizó tecnología Git para la gestión de versiones de código y el servicio GitHub como repositorio. Finalmente se exponen las conclusiones y se discuten las próximas líneas de acción.

2024-01-01T00:00:00Z En el presente artículo se describen los avances en el diseño y desarrollo de una aplicación móvil, con arquitectura orientada a servicios, la cual se implementará como tecnología de apoyo para la enseñanza de Matemática, promoviendo la inclusión de estudiantes con discapacidad neuromotriz. El empleo de esta aplicación permitirá a los docentes diseñar situaciones educativas. Entre sus prestaciones más relevantes se encuentran: la personalización de la enseñanza según necesidades específicas de cada estudiante, y la posibilidad de utilizar el reconocimiento facial para interactuar con las actividades a través de gestos. Durante la etapa inicial del proyecto se refinaron los requerimientos iniciales mediante historias de usuario. Luego, como parte del modelado del sistema se realizaron diagramas de clases y de navegación con UML. Para el proceso de desarrollo, se optó por una arquitectura API REST, y se emplearon tecnologías como React Native para el FrontEnd y Java para el BackEnd, junto con librerías OpenSource para el reconocimiento facial. Se utilizó tecnología Git para la gestión de versiones de código y el servicio GitHub como repositorio. Finalmente se exponen las conclusiones y se discuten las próximas líneas de acción. Machini, Ariel Casas, Sandra http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/178461 2025-04-25T20:07:36Z 2024-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia Simposio Argentino de Ingeniería de Software (ASSE 2024) - JAIIO 53 (Universidad Nacional del Sur, 12 al 16 de agosto de 2024) Web APIs allow easy access to a variety of resources and services, and it is because of that they have become essential for building modern applications. This generated a new business perspective, “the API economy”, and for that reason, usability now turns into a key characteristic for the acceptance of a web API. Although web API usability is a researched topic, no studies proposing a usability model for web APIs have been found. For that reason, this study presents a preliminary model to help standardize and facilitate web API usability assessment. Our model, based on the GQM approach, has six goals, eight questions, and 32 metrics. We evaluated its usefulness through a survey directed to web API consumers and developers. Feedback suggests that the model is on the right track, and could have a positive impact on web API usability in the future.

2024-01-01T00:00:00Z Web APIs allow easy access to a variety of resources and services, and it is because of that they have become essential for building modern applications. This generated a new business perspective, “the API economy”, and for that reason, usability now turns into a key characteristic for the acceptance of a web API. Although web API usability is a researched topic, no studies proposing a usability model for web APIs have been found. For that reason, this study presents a preliminary model to help standardize and facilitate web API usability assessment. Our model, based on the GQM approach, has six goals, eight questions, and 32 metrics. We evaluated its usefulness through a survey directed to web API consumers and developers. Feedback suggests that the model is on the right track, and could have a positive impact on web API usability in the future. Enciso Rolon, Alex Paul González Prieto, Osvaldo Barán, Benjamín http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/177035 2025-02-28T20:06:36Z 2024-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia Simposio Argentino de Ingeniería de Software (ASSE 2024) - JAIIO 53 (Universidad Nacional del Sur, 12 al 16 de agosto de 2024) The constant growth of the software industry has driven companies to explore new ways to improve their processes, generating novel techniques to optimize the tasks involved in software development, in order to increase the efficiency of these processes. At the same time, the terms “Artificial Intelligence” and “Machine Learning” (ML), are being increasingly used, but there still is a certain lack of knowledge about these concepts. Given this context, our main objective is to establish a connection between these disciplines, in order to better understand the benefit of using ML in Software Engineer. In this work, a systematic analysis of the scientific literature published between 2018 and 2023 has been carried out in order to create a taxonomy of Machine Learning algorithms applied to the stages required for software development. The most prominent results indicate that the testing phase in the software development cycle is one of the most researched areas in relation to the aforementioned challenges. Furthermore, it has been observed that some ML algorithms such as Random Forest demonstrate acceptable performance in optimizing one or more tasks simultaneously in the software development process.

2024-01-01T00:00:00Z The constant growth of the software industry has driven companies to explore new ways to improve their processes, generating novel techniques to optimize the tasks involved in software development, in order to increase the efficiency of these processes. At the same time, the terms “Artificial Intelligence” and “Machine Learning” (ML), are being increasingly used, but there still is a certain lack of knowledge about these concepts. Given this context, our main objective is to establish a connection between these disciplines, in order to better understand the benefit of using ML in Software Engineer. In this work, a systematic analysis of the scientific literature published between 2018 and 2023 has been carried out in order to create a taxonomy of Machine Learning algorithms applied to the stages required for software development. The most prominent results indicate that the testing phase in the software development cycle is one of the most researched areas in relation to the aforementioned challenges. Furthermore, it has been observed that some ML algorithms such as Random Forest demonstrate acceptable performance in optimizing one or more tasks simultaneously in the software development process. Noreña, Paola A. Suescún, Elizabeth Mejia, José http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/177034 2025-02-28T20:06:36Z 2024-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia Hypothesis-driven development in Sustainable software products: A Systematic mapping Simposio Argentino de Ingeniería de Software (ASSE 2024) - JAIIO 53 (Universidad Nacional del Sur, 12 al 16 de agosto de 2024) El desarrollo dirigido por hipótesis (HDD) es un enfoque de desarrollo de software que se basa en la hipótesis sobre el impacto que tiene un nuevo producto, funcionalidad o cambio en los usuarios. La sostenibilidad del software permite la gestión de recursos en el desarrollo minimizando el impacto ambiental, técnico, económico, social e individual. Por lo que HDD promueve que los productos de software sean sostenibles ya que, permite ciclos iterativos cortos, productos mínimos viables, optimización de recursos y retroalimentación de los usuarios. En este artículo se presenta un mapeo sistemático de la literatura, identificando herramientas y niveles de madurez necesarios para adoptar, ejecutar y medir los resultados de aplicar este enfoque en una empresa o proyecto de software. Con este mapeo, se pretende mostrar los beneficios de este enfoque en el desarrollo de software, proporcionando orientación sobre su implementación sostenible.; Hypothesis-driven development (HDD) is a software development approach based on hypotheses about the impact of a new product, functionality, or change on users. Software sustainability enables resource management in development by minimizing environmental, technical, economic, social, and individual impacts. Therefore, HDD promotes software products being sustainable since it allows for short iterative cycles, minimum viable products, resource optimization, and user feedback. This article presents a systematic literature review, identifying necessary tools and maturity levels to adopt, execute, and measure the outcomes of applying this approach in a company or software project. Through this review, the aim is to demonstrate the benefits of this approach in software development, providing guidance on its sustainable implementation.

2024-01-01T00:00:00Z El desarrollo dirigido por hipótesis (HDD) es un enfoque de desarrollo de software que se basa en la hipótesis sobre el impacto que tiene un nuevo producto, funcionalidad o cambio en los usuarios. La sostenibilidad del software permite la gestión de recursos en el desarrollo minimizando el impacto ambiental, técnico, económico, social e individual. Por lo que HDD promueve que los productos de software sean sostenibles ya que, permite ciclos iterativos cortos, productos mínimos viables, optimización de recursos y retroalimentación de los usuarios. En este artículo se presenta un mapeo sistemático de la literatura, identificando herramientas y niveles de madurez necesarios para adoptar, ejecutar y medir los resultados de aplicar este enfoque en una empresa o proyecto de software. Con este mapeo, se pretende mostrar los beneficios de este enfoque en el desarrollo de software, proporcionando orientación sobre su implementación sostenible. Hypothesis-driven development (HDD) is a software development approach based on hypotheses about the impact of a new product, functionality, or change on users. Software sustainability enables resource management in development by minimizing environmental, technical, economic, social, and individual impacts. Therefore, HDD promotes software products being sustainable since it allows for short iterative cycles, minimum viable products, resource optimization, and user feedback. This article presents a systematic literature review, identifying necessary tools and maturity levels to adopt, execute, and measure the outcomes of applying this approach in a company or software project. Through this review, the aim is to demonstrate the benefits of this approach in software development, providing guidance on its sustainable implementation. Colla, Pedro Ernesto http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/177033 2026-03-05T17:50:54Z 2024-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia Simposio Argentino de Ingeniería de Software (ASSE 2024) - JAIIO 53 (Universidad Nacional del Sur, 12 al 16 de agosto de 2024) Este artículo analiza preliminarmente mediante un experimento la aplicabilidad y ventajas de utilizar la tecnología de modelos conversacionales avanzados durante el ciclo de desarrollo de proyectos de software en la tarea de detectar y corregir ambigüedades en los requerimientos. La utilización de esta tecnología tiene un enorme potencial para mejorar la calidad resultante del proyecto de software a partir de la detección temprana de potenciales defectos con la drástica reducción del esfuerzo de retrabajo con ventajas significativas en el costo, calidad y satisfacción del cliente. Se utilizan dos modelos de entrenamiento para evaluar su performance relativa.; This article preliminarily analyzes through an experiment the applicability and advantages of using advanced conversational model technology during the development cycle of software projects in the task of detecting and correcting ambiguities in requirements. The use of this technology has enormous potential to improve the resulting quality of the software project from the early detection of potential defects with the drastic reduction of rework effort with significant advantages in cost, quality and customer satisfaction. customer. Two training models are used to evaluate their relative performance.

2024-01-01T00:00:00Z Este artículo analiza preliminarmente mediante un experimento la aplicabilidad y ventajas de utilizar la tecnología de modelos conversacionales avanzados durante el ciclo de desarrollo de proyectos de software en la tarea de detectar y corregir ambigüedades en los requerimientos. La utilización de esta tecnología tiene un enorme potencial para mejorar la calidad resultante del proyecto de software a partir de la detección temprana de potenciales defectos con la drástica reducción del esfuerzo de retrabajo con ventajas significativas en el costo, calidad y satisfacción del cliente. Se utilizan dos modelos de entrenamiento para evaluar su performance relativa. This article preliminarily analyzes through an experiment the applicability and advantages of using advanced conversational model technology during the development cycle of software projects in the task of detecting and correcting ambiguities in requirements. The use of this technology has enormous potential to improve the resulting quality of the software project from the early detection of potential defects with the drastic reduction of rework effort with significant advantages in cost, quality and customer satisfaction. customer. Two training models are used to evaluate their relative performance. Sosa, Daniela Papa, María Fernanda Becker, Pablo Olsina, Luis http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/177032 2025-02-28T20:06:37Z 2024-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia Simposio Argentino de Ingeniería de Software (ASSE 2024) - JAIIO 53 (Universidad Nacional del Sur, 12 al 16 de agosto de 2024) Actualmente, es común que en las organizaciones de desarrollo de software intervengan equipos numerosos y descentralizados, lo que puede dificultar que el software sea fácilmente entendido y mantenido. Esta situación pone de manifiesto la necesidad de codificar programas de software siguiendo guías de estilo para el lenguaje usado, que sean claras y conocidas por los desarrolladores. De allí es que surgen diferentes guías de codificación, pero su utilización puede resultar tediosa para desarrolladores juniors y cuando el tiempo de entrega apremia. En este sentido, es importante contar no solo con un enfoque que permita mapear las guías a atributos y estos a sus métricas, sino también con una herramienta que chequee y recomiende mejoras cuando el código no adhiera a dichas guías. Este artículo ejemplifica el uso de un enfoque sistemático que permite mapear guías de estilo de programación a atributos y a sus métricas que los cuantifican. Además, se muestra el empleo de la herramienta JavaStyleInspector que se ha desarrollado para analizar código Java y generar reportes que permiten la mejora rápida del código en favor de cumplir con la Google Java Style Guide. Su uso puede influir positivamente tanto en la enseñanza de las guías de estilo en carreras relacionadas a informática como en el trabajo diario de un profesional de la industria de software.

2024-01-01T00:00:00Z Actualmente, es común que en las organizaciones de desarrollo de software intervengan equipos numerosos y descentralizados, lo que puede dificultar que el software sea fácilmente entendido y mantenido. Esta situación pone de manifiesto la necesidad de codificar programas de software siguiendo guías de estilo para el lenguaje usado, que sean claras y conocidas por los desarrolladores. De allí es que surgen diferentes guías de codificación, pero su utilización puede resultar tediosa para desarrolladores juniors y cuando el tiempo de entrega apremia. En este sentido, es importante contar no solo con un enfoque que permita mapear las guías a atributos y estos a sus métricas, sino también con una herramienta que chequee y recomiende mejoras cuando el código no adhiera a dichas guías. Este artículo ejemplifica el uso de un enfoque sistemático que permite mapear guías de estilo de programación a atributos y a sus métricas que los cuantifican. Además, se muestra el empleo de la herramienta JavaStyleInspector que se ha desarrollado para analizar código Java y generar reportes que permiten la mejora rápida del código en favor de cumplir con la Google Java Style Guide. Su uso puede influir positivamente tanto en la enseñanza de las guías de estilo en carreras relacionadas a informática como en el trabajo diario de un profesional de la industria de software. Olmedo, Agustín Arévalo, Gabriela Cassol, Ignacio Perez, Quentin Urtado, Christelle Vauttier, Sylvain http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/177031 2025-02-28T20:06:38Z 2024-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia Simposio Argentino de Ingeniería de Software (ASSE 2024) - JAIIO 53 (Universidad Nacional del Sur, 12 al 16 de agosto de 2024) Pull-based Development (PbD) is widely used in collaborative development to integrate changes into a project codebase. In this model, contributions are notified through Pull Request (PR) submissions. Project administrators are responsible for reviewing and integrating PRs. In the integration process, conflicts occur when PRs are concurrently opened on a given target branch and propose different modifications for a same code part. In a previous work, we proposed an approach, called IP Optimizer, to improve the Integration Process Efficiency (IPE) by prioritizing PRs. In this work, we conduct an empirical study on 260 open-source projects hosted by GitHub that use PRs intensively in order to quantify the frequency of conflicts in software projects and analyze how much the integration process can be improved. Our results indicate that regarding the frequency of conflicts in software projects, half of the projects have a moderate and high number of pairwise conflicts and half have a low number of pairwise conflicts or none. Futhermore, on average 18.82% of the time windows have conflicts. On the other hand, regarding how much the integration process can be improved, IP Optimizer improves the IPE in 94.16% of the time windows and the average improvement percentage is 146.15%. In addition, it improves the number of conflict resolutions in 67.16% of the time windows and the average improvement percentage is 134.28%.

2024-01-01T00:00:00Z Pull-based Development (PbD) is widely used in collaborative development to integrate changes into a project codebase. In this model, contributions are notified through Pull Request (PR) submissions. Project administrators are responsible for reviewing and integrating PRs. In the integration process, conflicts occur when PRs are concurrently opened on a given target branch and propose different modifications for a same code part. In a previous work, we proposed an approach, called IP Optimizer, to improve the Integration Process Efficiency (IPE) by prioritizing PRs. In this work, we conduct an empirical study on 260 open-source projects hosted by GitHub that use PRs intensively in order to quantify the frequency of conflicts in software projects and analyze how much the integration process can be improved. Our results indicate that regarding the frequency of conflicts in software projects, half of the projects have a moderate and high number of pairwise conflicts and half have a low number of pairwise conflicts or none. Futhermore, on average 18.82% of the time windows have conflicts. On the other hand, regarding how much the integration process can be improved, IP Optimizer improves the IPE in 94.16% of the time windows and the average improvement percentage is 146.15%. In addition, it improves the number of conflict resolutions in 67.16% of the time windows and the average improvement percentage is 134.28%. Richarlison Ribeiro dos Santos, Shexmo Rodriguez, Guillermo Gomes Rocha, Fabio http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/177030 2025-02-28T20:06:38Z 2024-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia Simposio Argentino de Ingeniería de Software (ASSE 2024) - JAIIO 53 (Universidad Nacional del Sur, 12 al 16 de agosto de 2024) Context: In Software Development, it is essential to use frameworks that can help achieve the goal regarding the behavior expected by the system. Problem: Identify the point of view of researchers and professionals regarding the Behavior-Driven Development (BDD) agile framework. Solution: Characterize the BDD framework through a Multivocal Literature Review (MLR). Method: We performed an MLR in the central databases of white and gray literature. Summarization of Results: We identified the main aspects related to the adoption of BDD to characterize its adoption. Contributions and Impact: Through this study, it was possible to advance the understanding of the adoption of BDD to contribute to the scientific community and industry on the aspects inherent to the application of this framework.

2024-01-01T00:00:00Z Context: In Software Development, it is essential to use frameworks that can help achieve the goal regarding the behavior expected by the system. Problem: Identify the point of view of researchers and professionals regarding the Behavior-Driven Development (BDD) agile framework. Solution: Characterize the BDD framework through a Multivocal Literature Review (MLR). Method: We performed an MLR in the central databases of white and gray literature. Summarization of Results: We identified the main aspects related to the adoption of BDD to characterize its adoption. Contributions and Impact: Through this study, it was possible to advance the understanding of the adoption of BDD to contribute to the scientific community and industry on the aspects inherent to the application of this framework. Chayle, Facundo Leonardo Tommasel, Antonela http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/177029 2025-02-28T20:06:38Z 2024-01-01T00:00:00Z

Objeto de conferencia Simposio Argentino de Ingeniería de Software (ASSE 2024) - JAIIO 53 (Universidad Nacional del Sur, 12 al 16 de agosto de 2024) Antecedentes. La integración efectiva de la inteligencia artificial (IA) en aplicaciones de software es crucial en un entorno digital caracterizado por avances tecnológicos constantes. Sin embargo, la falta de arquitecturas específicamente diseñadas para este propósito constituye un desafío en la optimización del rendimiento de las aplicaciones. Objetivos. Este mapeo sistemático tiene como objetivo examinar la literatura existente sobre arquitecturas para la integración de IA en aplicaciones de software, identificando sus principales características, enfoques metodológicos y resultados, así como brechas de conocimiento y áreas de investigación futura. Métodos. Se realizó una búsqueda exhaustiva en bases de datos relevantes, utilizando términos específicos relacionados con arquitecturas de integración de IA. Se aplicaron criterios de inclusión y exclusión para seleccionar estudios relevantes, y se analizaron y sintetizaron los hallazgos de manera sistemática. Resultados. Se espera que este estudio proporcione una visión general de la literatura existente sobre arquitecturas para integración de IA, identificando tendencias, patrones y desafíos en la investigación, lo que ayudará a orientar futuros trabajos de investigación en este campo.

2024-01-01T00:00:00Z Antecedentes. La integración efectiva de la inteligencia artificial (IA) en aplicaciones de software es crucial en un entorno digital caracterizado por avances tecnológicos constantes. Sin embargo, la falta de arquitecturas específicamente diseñadas para este propósito constituye un desafío en la optimización del rendimiento de las aplicaciones. Objetivos. Este mapeo sistemático tiene como objetivo examinar la literatura existente sobre arquitecturas para la integración de IA en aplicaciones de software, identificando sus principales características, enfoques metodológicos y resultados, así como brechas de conocimiento y áreas de investigación futura. Métodos. Se realizó una búsqueda exhaustiva en bases de datos relevantes, utilizando términos específicos relacionados con arquitecturas de integración de IA. Se aplicaron criterios de inclusión y exclusión para seleccionar estudios relevantes, y se analizaron y sintetizaron los hallazgos de manera sistemática. Resultados. Se espera que este estudio proporcione una visión general de la literatura existente sobre arquitecturas para integración de IA, identificando tendencias, patrones y desafíos en la investigación, lo que ayudará a orientar futuros trabajos de investigación en este campo.