FeatureLanguage: Automatic Generation of Application Backend for Model-Based Programming Course Projects
Notice bibliographique
Résumé
University programs in software engineering or computer science increasingly include foundational courses in model-driven engineering. Building a substantial application through a term-long group project is one hands-on, practical way to learn the concepts taught in these courses. While learning by example can be very beneficial, providing students of these model-based programming courses with solutions in the form of complete working applications can be a real challenge due to time and resource constraints. In this paper, we argue that by specifying high-level requirements using our FeatureLanguage, we can completely generate the backend (i.e., Controller and Model) of a Model-View-Controller (MVC) application suitable for a university-level course. The proposed FeatureLanguage is an extension of a domain model with a specification of the different features the application should be able to accommodate as well as the constraints that need to be enforced. First, we discuss the FeatureLanguage, followed by an explanation of the different transformations from the FeatureLanguage to the backend code. We demonstrate that the complete backend can be generated and compare a generated MVC application with its handwritten counterpart. We argue that it is also feasible to completely generate a Controller test suite following a behaviour-driven development approach as well as the frontend of the MV C application, which we will explore in future work.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».