A Domain Specific Language for the Models and Data (MODA) Framework in Model-Driven Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Over the years, software engineering technology has improved and advanced massively, and as such, it has greatly impacted the development cycle of systems.Some systems can now even be developed entirely with little human involvement with the help of model-driven engineering techniques.Recently, systems have become very data-centric; hence there is the need to understand if these systems can be built in a model-driven way and how data-centric approaches fit into this picture.The Models and Data (MODA) framework is a conceptual reference framework that clarifies the various roles that models and data play in software development and operation of sociotechnical systems.Using this framework, we are able to view the various parts of the system that serve as models and different kinds of data, analyze the role they each play, and finally understand how they work together to make the system function.The authors of the MODA framework outline the architecture and vast applicability of the framework but there is currently no tool support to help practitioners build MODA models.Also, the broad applicability of the framework is claimed but only preliminary evidence is given.This thesis introduces a domain-specific language and tool support for the MODA framework.As there is currently no existing metamodel for the framework, this thesis contributes to the existing framework with a well-defined metamodel that accurately depicts the framework's elements.To further validate this metamodel, a tool was built using the Xtext and Sirius language engineering environments.This tool enables modelers to create their own MODA models to represent the socio-technical system they would want to analyze.Furthermore, an evaluation of the proof-of-concept tool and the MODA framework with the help of an educationbased exploratory study gives further evidence of the broad applicability of the MODA framework by representing key courses in the Applied Artificial Intelligence minor and Software Engineering 1.3.Thesis Overview Observations and analysis are carried out to try and identify areas that the MODA framework does not capture and how effective the framework is in modeling many situations.While the MODA framework generally allows the courses to be captured well, the analysis reveals aspects of the framework that may need additional investigation or expansion beyond the existing definitions provided by the original MODA framework [31].1.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».