FORMATION OF SOFTWARE DESIGN SKILLS AMONG SOFTWARE ENGINEERING STUDENTS
Notice bibliographique
Résumé
The paper is devoted to the one of the competence components of a mobile-oriented environment for software engineering (SE) students. It is shown that the introduction of the higher education standard for SE bachelors has created a number of problems to ensure the quality of training, primarily related to low level of specification both for competencies and learning outcomes. The way to solve these problems is to design a detailed system of professional competencies for SE bachelors.The paper considers approaches to the formation of the important special professional competency of future software engineers – K14 (ability to participate in software design, including modeling (formal description) of its structure, behavior and functioning processes). Based on a historical and genetic review of the software design training among SE students in the UK, USA, Canada, Australia, New Zealand and Singapore, recommendations for choosing of software design teaching techniques, selection of learning content, modeling and design tools, assessment of the level of formation of the relevant competence are developed. The example of the industrial-like software design training (studio training) is considered. The problems of transition from architectural to detailed design and project implementation are shown.Prospects for further development of this study are to substantiate the third (after requirements engineering and design engineering) engineering component of SE – software constructing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».