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 | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
UFMG_tese_doutorado_2023_Johnatan_ATA.pdf | 3.29 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.