aplicación de métricas para la aplicación web de control académico

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UNIVERSIDAD REGIONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES “UNIANDES” MÉTRICAS INTEGRANTES: ELIZABETH JIMENEZ JOHANA LIMA HOLGUER SANCHEZ

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Page 1: Aplicación de métricas para la Aplicación Web de Control Académico

UNIVERSIDAD

REGIONAL AUTÓNOMA

DE LOS ANDES

“UNIANDES

”MÉTRICASINTEGRANTES:•ELIZABETH JIMENEZ•JOHANA LIMA•HOLGUER SANCHEZ

Page 2: Aplicación de métricas para la Aplicación Web de Control Académico

Aplicación de métricas para la Aplicación Web de Control Académico con Módulo Inteligente para definir la especialidad de los estudiantes del ITS “Alberto Enríquez” de AtuntaquiMétricas Internas•Aplican durante las etapas de su desarrollo.•Permiten medir la calidad de los entregables intermedios.•Permiten predecir la calidad del producto final.•Permiten al usuario iniciar acciones correctivas temprano en el ciclo de desarrollo

Tablas de MétricasOrganizadas por característica y subcaracterística, cada métrica contiene: 1. Nombre

2. Propósito

3. Método de aplicación

4. Medidad, fórmula y cómputo de datos

5. Interpretación del valor medido

6. Tipo de escala

7. Tipo de medida

8. Fuente de medición

9. Referencia a ISO/IEC 12207 SLCP

Page 3: Aplicación de métricas para la Aplicación Web de Control Académico

1. Métricas de Funcionalidad*Adecuidad*Exactidud*Interoperabilidad*Seguridad

En el proyecto se aplica este tipo de métrica debido al ajuste, precisión, habilidad para intercambiar información y utilizar la información intercambiada, la fiabilidad con que se maneje la información con el fin de que dicho proyecto sea práctico y funcional cubriendo las necesidades del usuario.

Page 4: Aplicación de métricas para la Aplicación Web de Control Académico

1.1. Ejemplo de Métrica de Funcionalidad

Nombre: Completitud de implementación funcionalPropósito: Qué tan completa está la implementación funcional.Método de aplicación:

Contar las funciones faltantes detectadas en la evaluación y comparar con el número de funciones descritas en la especificación de requisitos.

Medición, fórmula:

X = 1 - A/BA = número de funciones faltantesB = número de funciones descritas en la especificación de requisitos

Interpretación: 0 <= X <= 1Entre más cercano a 1, más completa.

Tipo de escala: AbsolutaTipo de medida: X = count/count

A = countB = count

Fuente de medición:

Especificación de requisitosDiseñoCódigo fuenteInforme de revisión

ISO/IEC 12207 SLCP:

6.6 Validación6.6 Revisión conjunta

Page 5: Aplicación de métricas para la Aplicación Web de Control Académico

2. Métricas de FiabilidadMadurezTolerancia a fallosRecuperabilidadConformidad de la fiabilidadEn la aplicación web de control académico deberá existir este tipo de métrica, encargada de madurez del Sistema de Gestión de Calidad en cuanto a la organización, que demuestran que existe una cultura de calidad no solamente una certificación, además de determinar la capacidad de un sistema de almacenamiento de acceder a información aún en caso de producirse algún fallo, pudiendo siendo capaz de crear y probar respaldos de la base de datos, teniendo fiabilidad del buen funcionamiento del sistema.

Page 6: Aplicación de métricas para la Aplicación Web de Control Académico

2.1. Ejemplo de Métrica de Fiabilidad

Nombre: Suficiencia de las pruebasPropósito: Cuántos de los casos de prueba necesarios están

cubiertos por el plan de pruebas.Método de aplicación:

Contar las pruebas planeadas y comparar con el número de pruebas requeridas para obtener una cobertura adecuada.

Medición, fórmula: X = A/BA = número de casos de prueba en el planB = número de casos de prueba requeridos

Interpretación: 0 <= XEntre X se mayor, mejor la suficiencia.

Tipo de escala: AbsolutaTipo de medida: X = count/count

A = countB = count

Fuente de medición:

A proviene del plan de pruebasB proviene de la especificación de requisitos

ISO/IEC 12207 SLCP:

Aseguramiento de CalidadResolución de problemas Verificación

Page 7: Aplicación de métricas para la Aplicación Web de Control Académico

3. Métricas de UsabilidadEntendibilidadAprendibilidadOperatibilidadAtractivoConformidad de la usabilidad

El proyecto a realizar debe ser 100% entendible, descifrable y manejable tanto por el usuario administrador, como por los estudiantes, se debe crear manuales de usuario para que ellos aprendan sobre el funcionamiento y operabilidad de la aplicación web, además debe ser atractivo al usuario a través de una interfaz gráfica amigable y fácil de utilizar.

Page 8: Aplicación de métricas para la Aplicación Web de Control Académico

3.1. Ejemplo de Métrica de Usabilidad

Nombre: Funciones evidentesPropósito: Qué proporción de las funciones del sistemas son

evidentes al usuario.Método de aplicación:

Contar las funciones evidentes al usuario y comparar con el número total de funciones.

Medición, fórmula:

X = A/BA = número de funciones (o tipos de funciones) evidentes al usuarioB = total de funciones (o tipos de funciones)

Interpretación:

0 <= X <= 1Entre más cercano a 1, mejor.

Tipo de escala:

Absoluta

Tipo de medida:

X = count/countA = countB = count

Fuente de medición:

Especificación de requisitosDiseñoInforme de revisión

ISO/IEC 12207 SLCP:

VerificaciónRevisión conjunta

Page 9: Aplicación de métricas para la Aplicación Web de Control Académico

4. Métricas de EficienciaComportamiento en el tiempoUtilización de recursosConformidad de la eficiencia

Esta aplicación web debe trabajar en base a tiempos, no salirse del cronograma establecido, cumplir con los objetivos planteados, optimizando tiempo y recursos de una manera eficiente.

Page 10: Aplicación de métricas para la Aplicación Web de Control Académico

4.1. Ejemplo de Métrica de Eficiencia

Nombre: Tiempo de respuestaPropósito: Cuál es el tiempo estimado para completar una tarea.

Método de aplicación:

Evaluar la eficiencia de las llamadas al SO y a la aplicación.Estimar el tiempo de respuesta basado en ello. Puede medirse: Todo o partes de las especificaciones de diseño.

Probar la ruta completa de una transacción.

Probar módulos o partes completas del producto.

Producto completo durante la fase de pruebas.Medición, fórmula:

X = tiempo (calculado o simulado)

Interpretación:

Entre más corto, mejor.

Tipo de escala:

Proporción

Tipo de medida:

X = time

Fuente de medición:

Sistema operativo conocidoTiempo estimado en llamadas al sistema

ISO/IEC 12207 SLCP:

VerificaciónRevisión conjunta

Page 11: Aplicación de métricas para la Aplicación Web de Control Académico

5. Métricas de TransportabilidadAdaptabilidadInstalabilidadCoexistenciaRemplazabilidadConformidad de la transportabilidadEstas métricas contribuyen a que la aplicación web soporte transportabilidad de software, es decir facilidad con la que un software puede ser llevado a diferentes sistemas físicos o lógicos y se adapte sin inconvenientes y su instalación sea sencilla, además de un trabajo simultaneo con lo respecto a la base de datos, optimizando consultas y evitando duplicidad de información

Page 12: Aplicación de métricas para la Aplicación Web de Control Académico

5.1 Ejemplo de Métrica de Transportabilidad

Nombre: Conformidad de transportabilidadPropósito: Qué tan conforme es la transportabilidad del sistema con

regulaciones, estándares y convenciones aplicables.

Método de aplicación: Contar los artículos encontrados que requieren conformidad y comparar con el número de artículos en la especificación que requieren conformidad.

Medición, fórmula: X = A/BA = número de artículos implementados de conformidadB = total de artículos que requieren conformidad

Interpretación: 0 <= X <= 1Entre más cercano a 1, más completa.

Tipo de escala: absolutaTipo de medida: X = count/count

A = countB = count

Fuente de medición: Especificación de conformidad y estándares, convenciones y regulaciones relacionados.DiseñoCódigo fuenteInforme de revisión

ISO/IEC 12207 SLCP: VerificaciónRevisión conjunta

   

Page 13: Aplicación de métricas para la Aplicación Web de Control Académico

Consideraciones al Utilizar las Métricas

Interpretación de las mediciones Diferencia entre contextos de pruebas y de uso. Validez de resultados: procedimientos, fuentes de evaluación,

validación de datos. Equilibrio de recursos de medición. Especificación correcta.

Validación de las métricas Propiedades deseables: confiable, repetible, reproducible, disponible,

indicable, correcta, con significado. Demostración de validez: correlación, rastreo, consistencia,

predictibilidad, discriminación. Propiedades deseables en las métricas

Uso de métricas para estimación y predicción Detección de desviaciones y anomalías Presentación de resultados de medición

Gráficas de barras, matriz de desempeño, gráficas de Pareto, gráficas de correlación, etc.