Modelo Neuronal de Estimación para el Esfuerzo de Desarrollo en Proyectos de Software (MONEPS)

—La estimación temprana del esfuerzo para la construcción de un producto software, es crucial en la previsión del costo y tiempo necesarios para su desarrollo. Los modelos y técnicas para la estimación del esfuerzo presentan como principal inconveniente, la poca precisión en las predicciones realizadas y generalmente se hace una mínima consideración de los aspectos no funcionales del software. Se propone la construcción de un modelo de estimación para el esfuerzo en el desarrollo de software denominado MONEPS, que pretende mejorar la precisión en la estimación del esfuerzo, utilizando una Red Neuronal Artificial (RNA) en Backpropagation, cuya capa de entrada se estructura sobre la base de un conjunto de características y atributos tomados de la norma ISO/IEC 25000 de la calidad del software. La RNA fue entrenada con datos recopilados de aplicaciones desarrolladas en el ámbito académico, de las cuales se conocían sus tiempos de desarrollo y costos asociados. Las estimaciones de tiempo y costo, para dos casos de prueba, muestran más precisión en el modelo neuronal, en comparación con los modelos Cocomo-81 y Cocomo-II. MONEPS ha logrado la convergencia de aspectos funcionales y no funcionales para mejorar la precisión en la estimación del esfuerzo en proyectos de softwar

Predicting Academic Performance: A Systematic Literature Review

The ability to predict student performance in a course or program creates opportunities to improve educational outcomes. With effective performance prediction approaches, instructors can allocate resources and instruction more accurately. Research in this area seeks to identify features that can be used to make predictions, to identify algorithms that can improve predictions, and to quantify aspects of student performance. Moreover, research in predicting student performance seeks to determine interrelated features and to identify the underlying reasons why certain features work better than others. This working group report presents a systematic literature review of work in the area of predicting student performance. Our analysis shows a clearly increasing amount of research in this area, as well as an increasing variety of techniques used. At the same time, the review uncovered a number of issues with research quality that drives a need for the community to provide more detailed reporting of methods and results and to increase efforts to validate and replicate work.Peer reviewe