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Enregistrement W3095180893 · doi:10.1145/3377812.3390808

Understanding DevOps education with Grounded theory

2020· article· en· W3095180893 sur OpenAlexaff
Candy Pang, Abram Hindle, Denilson Barbosa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Techniques and Practices
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDevOpsGrounded theoryEngineering managementKnowledge managementComputer scienceEngineeringQualitative researchSoftware engineeringSociologySoftware deployment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DevOps stands for Development-Operations. It arises from the IT industry as a movement aligning development and operations teams. DevOps is broadly recognized as an IT standard, and there is high demand for DevOps practitioners in industry. Therefore, we studied whether undergraduates acquired adequate DevOps skills to fulfill the demand for DevOps practitioners in industry. We employed Grounded Theory (GT), a social science qualitative research methodology, to study DevOps education from academic and industrial perspectives. In academia, academics were not motivated to learn or adopt DevOps, and we did not find strong evidence of academics teaching DevOps. Academics need incentives to adopt DevOps, in order to stimulate interest in teaching DevOps. In industry, DevOps practitioners lack clearly defined roles and responsibilities, for the DevOps topic is diverse and growing too fast. Therefore, practitioners can only learn DevOps through hands-on working experience. As a result, academic institutions should provide fundamental DevOps education (in culture, procedure, and technology) to prepare students for their future DevOps advancement in industry. Based on our findings, we proposed five groups of future studies to advance DevOps education in academia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,150 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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