RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Труды института системного программирования РАН // Архив

Труды ИСП РАН, 2021, том 33, выпуск 2, страницы 77–92 (Mi tisp586)

Оценка пользовательских историй на основе декомпозиции сложности с использованием байесовских сетей

М. Дуранa, Р. Хуарес-Рамиресa, С. Хименесb, К. Тонаa

a Автономный университет Нижней Калифорнии
b Тихуанский технологический институт

Аннотация: На сегодняшний день в методологии разработки программного обеспечения Scrum предлагаются разные методы оценки трудозатрат и сложности пользовательских историй. В большинстве существующих методов факторы анализируются на уровне мелких структурных единиц, и эти методы не всегда точны. Хотя чаще всего для оценки пользовательских историй в Scrum используется покер планирования, он эффективен в основном для опытных команд, поскольку оценка строится на основе наблюдений экспертов, но у неопытных команд применение этого метода вызывает трудности. В данной статье мы предлагаем метод декомпозиции сложности на крупные блоки, позволяющий учитывать важные для оценки факторы. Для представления факторов и связей между ними используется байесовская сеть. Ребра взвешиваются на основе профессиональной оценки важности рассматриваемых факторов. Узлы сети представляют факторы. На этапе оценки Scrum-команда присваивает каждому фактору значение, что позволяет сети сгенерировать значения для сложности пользовательской истории с последующей трансформацией в номер карты покера планирования, которой представляет относительную оценку сложности пользовательской истории. Цель данного исследования состоит в том, чтобы предоставить командам разработчиков без опыта или без имеющихся статистических данных метод, позволяющий существенно повысить точность оценки сложности пользовательских историй с помощью модели, ориентированной на человеческий фактор разработчиков.

Ключевые слова: пользовательские истории, мелкоструктурная сложность, оценка, байесовская сеть, экспертное мнение.

DOI: 10.15514/ISPRAS-2021-33(2)-4



© МИАН, 2024