SIMNET: simulation-based exercises for computer net-work curriculum through gamification and augmented reality

Gamification and Augmented Reality techniques, in recent years, have tackled many subjects and environments. Its implementation can, in particular, strengthen teaching and learning processes in schools and universities. Therefore, new forms of knowledge, based on interactions with objects, contributing game, experimentation and collaborative work. Through the technologies mentioned above, we intend to develop an application that serves as a didactic tool, giving support in the area of Computer Networks. This application aims to stand out in simulated controlled environments to create computer networks, taking into ac-count the necessary physical devices and the different physical and logical topologies. The main goal is to enrich the students’ learning experiences and contrib-ute to teacher-student interaction, through collaborative learning provided by the tool, minimizing the need for expensive equipment in learning environments.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Análisis de las técnicas de aprendizaje automático aplicadas en la ingeniería de requerimientos de software: un mapeo sistemático de la literatura

En este trabajo se presenta un mapeo sistemático de la literatura, a los fines de proporcionar una revisión comprensiva de las investigaciones que deta-lan la aplicación de las técnicas de Aprendizaje Automático (AA) en el área de Ingeniería de Requerimientos (IR) para enriquecer técnicas y procedimientos tradicionales. Los resultados obtenidos destacan propuestas alentadoras orientadas principalmente, a la predicción de fallas y clasificación de los requisitos de software. Sin embargo, se detectó que los estudios que utilizan técnicas de AA en sus propuestas, aún precisan de una mayor validación empírica para ser ampliamente aceptadas y aplicadas en entornos de desarrollo de software. Consecuentemente, esta situación denota la necesidad de continuar investigando y profundizando sobre posibles aplicaciones del AA en el área de IR.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Análisis de las técnicas de aprendizaje automático aplicadas en la ingeniería de requerimientos de software: un mapeo sistemático de la literatura

En este trabajo se presenta un mapeo sistemático de la literatura, a los fines de proporcionar una revisión comprensiva de las investigaciones que deta-lan la aplicación de las técnicas de Aprendizaje Automático (AA) en el área de Ingeniería de Requerimientos (IR) para enriquecer técnicas y procedimientos tradicionales. Los resultados obtenidos destacan propuestas alentadoras orientadas principalmente, a la predicción de fallas y clasificación de los requisitos de software. Sin embargo, se detectó que los estudios que utilizan técnicas de AA en sus propuestas, aún precisan de una mayor validación empírica para ser ampliamente aceptadas y aplicadas en entornos de desarrollo de software. Consecuentemente, esta situación denota la necesidad de continuar investigando y profundizando sobre posibles aplicaciones del AA en el área de IR.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Hacia el análisis de sentimiento en entornos ágiles

En los últimos años, las investigaciones acerca del análisis del sentimiento y los factores que intervienen en las relaciones humanas en proyectos de desarrollo de software, han ganado interés y popularidad. En el contexto de los proyectos ágiles, las historias de usuario, además de describir aspectos técnicos, tales como, las especificaciones de requi-sitos, reflejan información valiosa sobre los sentimientos y emociones de las partes interesadas. Si bien, resulta complejo su visualización e inter-pretación, es posible aplicar técnicas de procesamiento de texto y análisis de sentimiento para extraer información útil y de valor para el equipo de desarrollo. Utilizando las descripciones de requisitos contenidas en la plataforma colaborativa Trello, se propone analizar la dimensión afectiva de las historias de usuario, considerando los sentimientos y las emocio-nes, que afectan el proceso de comunicación entre los desarrolladores y los stakeholders e identificar cómo estos factores impactan de manera directa en el proceso de desarrollo del software, específicamente en las actividades relacionadas a la definición y refinamiento de requisitos.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Towards Sentiment Analysis in Agile Development Environments

In agile software development projects, user stories are written in natural language in order to describe the functionalities and features requested by interested parties. Given the ambiguous nature of natural language, user stories may reflect feelings intrinsically expressed by the product owner during requirements education tasks. While their visualization and identification are complex, word processing and sentiment analysis techniques can be applied to extract useful and valuable information for the development team. For that reason, this paper proposes a methodology to analyze the affective dimension of user stories, considering the feelings and emotions that affect the communication process amongteam members and identify how these factors impact the software development process, specifically in activities related to the definition and specification of requirements.Special Issue dedicated to JAIIO 2018 (Jornadas Argentinas de Informática).Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Seizing Requirements Engineering Issues through Supervised Learning Techniques

In recent years, the popularity of machine learning techniques has grown due to the availability of larges volumes of data and the increased processing capacity of computers. Despite the inherent value of these techniques, few studies have attempted to summarize how machine learning algorithms, especially supervised learning have contributed to task automation and resolving challenges in Requirements Engineering. This paper proposes a systematic mapping of the literature to identify and analyze proposals which employ supervised learning in Requirements Engineering between 2002-2018. The goal of this research is to identify trends, datasets, and methods used. Thirty-three studies were selected based on defined inclusion and exclusion criteria. The results show that researches using these techniques focuses on eight broad categories: detection of linguistic problems in requirements documents and artifacts written in natural language, classification of document content, traceability, effort estimation, requirements analysis, failures prediction, quality and detection of business rules. The most used supervised learning algorithms were Support Vector Machine, Naive Bayes, Decision Tree, K-Nearest Neighbour, and Random Forest. Twenty-five public and twenty -eight private data sources were identified. Among the most used public data sources are Predictor Models in Software Engineering, iTrust Electronic Health Care System and Metric Data Program from NASA.Fil: Gramajo, María Guadalupe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Centro de Investigación y Desarrollo de Ingeniería en Sistemas de Información; ArgentinaFil: Ballejos, Luciana Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Centro de Investigación y Desarrollo de Ingeniería en Sistemas de Información; ArgentinaFil: Ale, Mariel Alejandra. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Centro de Investigación y Desarrollo de Ingeniería en Sistemas de Información; Argentin