Requirements Engineering Quality Revealed through Functional Size Measurement: An Empirical Study in an Agile Context
Notice bibliographique
Résumé
Software development organizations applying continuous process improvement, when faced with the limits of qualitative approaches, are looking into quantitative approaches to support decision making, namely for improvement of the software project estimation process. Quantitative approaches include sizing functional requirements with standards such as ISO 19761, known as the COSMIC method. But defects in the requirements may have an impact on the accuracy of the resulting functional size, as well as an impact on the project relative effort sometimes known as the 'productivity rate' and the measurement relative effort. Our research program is investigating the relationship between the attributes of requirements engineering (RE) outputs, the software process relative effort, and the measurement process relative effort. RE outputs studied are requirements and specifications documents and data models. As functional sizing is applied, thorough examination of RE outputs is done, which is likely to lead to identifying quality attributes and related findings. As a case study, this paper reports preliminary results related to the quality of requirements artefacts from a software development organization that is applying the Agile approach to its software development process. The functional size of the software developed through five projects was measured and compared with development effort and measurement effort, taking into account the quality rating of requirements. The results led to recommendations of improvement on the RE process that the organization could deploy in its current and next software projects. This paper also presents a list of functional sizing challenges that the measurer has faced, leading to proposed recommendations for planning any software measurement project.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».