Developing competencies in IT project estimation: A simulation-based training using LEGO ®
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Des estimations précises des fonctionnalités et du calendrier de projet en technologie de l’information (TI) sont essentielles. Par contre, l’établissement d’estimations précises est ardu puisqu’il arrive que les estimateurs manquent de données historiques, d’expérience, de méthodologies, de connaissances ou de compétences pour estimer. Dans un tel contexte, les étudiants inscrits aux cours en TI et en gestion de projets doivent être sensibilisés aux défis, aux difficultés et aux éléments clés de l’estimation, c’est-à-dire avoir une information riche et de qualité ainsi que de l’expertise et l’expérience appropriées. Afin de soutenir l’acquisition de compétences en estimation, nous avons combiné les avantages de la formation par simulation avec ceux des briques LEGO ® pour développer et tester une simulation en estimation de projets. Nous expliquons pourquoi les briques LEGO ® ont été utilisées et présentons une description des modalités de la simulation. Les observations et les données recueillies lors de quatre trimestres, auprès de 123 étudiants inscrits au cours « Gestion de projet TI » dans une université nord-américaine, sont présentées. Les résultats montrent que les étudiants ont vécu une expérience d’apprentissage positive et enrichissante. En termes de validité pédagogique, la simulation fournit une représentation réaliste du monde des affaires dans lequel les étudiants peuvent développer leurs compétences en estimation en apprenant par la pratique.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle