MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1953210639 · doi:10.24908/pceea.v0i0.5770

INTEGRATING UCD WITHIN AN AGILE SOFTWARE DEVELOPMENT PROCESS IN AN EDUCATIONAL SETTING

2015· article· en· W1953210639 sur OpenAlexaffvenueabout
Olga Ormandjieva, Kristina Pitula, Cherifa Mansura

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Techniques and Practices
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgile software developmentComputer scienceContext (archaeology)Agile usability engineeringSoftware engineeringAccreditationAgile Unified ProcessEngineering managementProcess (computing)Engineering design processSoftwareSoftware development processSoftware developmentEngineeringMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Engineering Accreditation Boardhas defined 12 attributes that an institution must demonstrategraduates of its engineering program possess. We are inpursuit of the attribute "Design” dealing with the students’ability to select candidate engineering design solutions fordevelopment, with three indicators relating to how candidatesolutions are selected. Our approach to teaching “Design” isbased on “learning outcomes” rather than “teaching inputs”.In this paper, we describe the learning outcomes of teaching anewly proposed Integrated User Centered Design (UCD)-Agile Process in the context of a one term project coursewherein teams of undergraduate students apply what theyhave learnt about Agile software development and UserInterface (UI) design in the context of a real-world projectwith actual clients. The Integrated UCD-Agile Processincludes upfront design of the UI in parallel with developmentof the functionalities, UI design specialists for each sprint andusability testing of all UI design decisions

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)Même sujetSoftware Engineering Techniques and PracticesTravaux en français237 207