Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/1843/59367
Tipo: Tese
Título: Identifying and evaluating hard skills of software developers from source code analysis
Autor(es): Johnatan Alves de Oliveira
Primeiro Orientador: Eduardo Magno Lages Figueiredo
Primeiro Coorientador: Maurício Ronny de Almeida Souza
Primeiro membro da banca : Marco Túlio de Oliveira Valente
Segundo membro da banca: André Cavalcante Hora
Terceiro membro da banca: Fischer Jonatas Ferreira
Quarto membro da banca: Uira Kulesza
Quinto membro da banca: Juliana Alves Pereira
Resumo: Software development is an activity that heavily relies on its development workforce, making the quality and experience of professionals a crucial factor for project success. However, evaluating software engineering experience can be challenging as accurately measuring developers' hard skills is difficult. For this reason, it is essential to have frameworks, metrics, methods, and advanced tools to assess developers' abilities. In this context, we propose a framework for computing programming skills from source code. This framework aims to provide a curriculum representation for developers, with information about programming languages, back-end and front-end profiles, unit testing, additional developer data, and used libraries. Our framework was evaluated from three perspectives: developer profiles, library experts, and support for recruiters. The results demonstrate that the framework can compute developers' programming skills and assist them in self-assessing their abilities. Moreover, the framework can aid recruiters in selecting the most suitable developer for software projects based on the required skills. In summary, our framework offers a reliable, adaptable, and objective solution for assessing software developers' hard skills. With its help, it is possible to enhance the selection and performance of professionals involved in software development projects.
Abstract: O desenvolvimento de software é uma atividade cujo sucesso depende da qualidade e experiência dos profissionais envolvidos. No entanto, avaliar de forma precisa a experiência em engenharia de software pode ser um desafio, uma vez que é difícil mensurar as habilidades técnicas dos desenvolvedores de forma objetiva. Portanto, é fundamental contar com frameworks, métricas, métodos e ferramentas avançadas para avaliar essas habilidades. Neste contexto, propõe-se um framework para avaliar as habilidades de programação a partir do código-fonte. O objetivo deste framework é fornecer uma representação curricular dos desenvolvedores, contendo informações sobre as linguagens de programação utilizadas, especializações em back-end e front-end, testes de unidade, dados adicionais sobre o desenvolvedor e bibliotecas utilizadas. O framework foi avaliado em três perspectivas: o perfil dos desenvolvedores, especialistas em bibliotecas e suporte aos recrutadores. Os resultados demonstraram que o framework é capaz de avaliar as habilidades de programação dos desenvolvedores e auxiliá-los na autoavaliação de suas competências. Adicionalmente, o framework pode ajudar os recrutadores a selecionar o profissional mais adequado para projetos de software, com base nas habilidades necessárias para o projeto em questão. Em resumo, o framework proposto oferece uma solução confiável, adaptável e objetiva para avaliar as habilidades técnicas dos desenvolvedores de software. Com a sua utilização, é possível aprimorar a seleção e o desempenho dos profissionais envolvidos no desenvolvimento de projetos de software.
Assunto: Computação – Teses
Engenharia de Software – Teses
Engenheiros de software - Recrutamento - Teses
Git (Arquivo de computador) – Teses
Idioma: eng
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Departamento: ICEX - INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS
Curso: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/59367
Data do documento: 10-Jul-2023
Aparece nas coleções:Teses de Doutorado

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
UFMG_tese_doutorado_2023_Johnatan_ATA.pdf3.29 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.