Ciencias de la Computación e Informática
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Item Revisión de temas avanzados para la carrera de bachillerato en Computación con énfasis en Ingeniería de Software: un conjunto de estudios empíricos.(2020) Agüero Flores, Patricia; Gamboa Bermúdez, Elizabeth; Monge Guzmán, Cruz Maricel; Pandolfi González, Mauricio; Quesada López, Cristian UlisesEl presente documento reúne un conjunto de investigaciones empíricas del área de Ingeniería de Software, las cuales se desarrollaron para optar por el grado de Licenciatura en Ciencias de la Computación e Informática de la Universidad de Costa Rica. Las investigaciones se realizaron en el contexto del Seminario “Revisión de Temas Avanzados para la Carrera de Bachillerato en Computación con Énfasis en Ingeniería de Software: un conjunto de estudios empíricos”, cuyo objetivo es generar conoci- miento en áreas innovadoras de la Ingeniería de Software y ofrecer material de refe- rencia actual y basado en la literatura, para ser utilizados en la carrera de Bachillerato en Computación que imparte la Escuela de Ciencias de la Computación e Informática de la Universidad de Costa Rica. Esta memoria da a conocer cuatro temas relacionados con herramientas de prue- bas de software para evaluar la accesibilidad y seguridad Web, y a técnicas de minería de datos y aprendizaje automático aplicadas a los contextos de la segmentación de clientes y la clasificación de noticias Web. La implementación de estos temas se hi- zo siguiendo los procedimientos de una metodología para mapeos sistemáticos de literatura, los cuales consistieron en la definición de un objetivo y preguntas de in- vestigación a partir de una problemática. Posteriormente, se desarrolló un proceso de búsqueda automatizada de estudios en bases de datos digitales de artículos cien- tíficos, se realizó una selección de dichos estudios mediante criterios de inclusión y exclusión, se aplicaron reglas de evaluación de calidad según la relevancia de cada uno para la investigación. Por último, se llevó a cabo la extracción de datos y su análisis con el fin de dar respuesta al problema planteado. Esta memoria constituye un esfuerzo por obtener una visualización sobre temas...Item Revisión de temas avanzados para la carrera de bachillerato en Computación con énfasis en Ingeniería de Software: un conjunto de estudios empíricos(2020) Elizondo Blanco, Ronny; Mayorga Jvozt, José Vitaly; Ramírez Alpízar, Alex Fabián; Rímolo Ramírez, Paolo; Zúñiga Madrigal, Jean Carlos; Jenkins Coronas, MarceloLa inteligencia artificial (AI) es una rama de las Ciencias de la Computación que busca crear máquinas inteligentes [1]. Dentro de ella se encuentran técnicas como el aprendizaje automático, que permite entender y extraer información útil a partir de diversas fuentes de datos, con un creciente énfasis en probabilidad, estadística y métodos numéricos [2]. Al obtener información significativa, constituye una herramienta útil para la toma de decisiones. El conjunto de estudios desarrollados en la presente Memoria de Seminario de Graduación tiene como base de investigación la inteligencia artificial y el uso del aprendizaje automático en distintos ámbitos del quehacer humano. El objetivo del estudio desarrollado en el capítulo 1 fue analizar los algoritmos de aprendizaje automático, con respecto a su área de aplicación, métricas de rendimien- to, y desempeño por área de aplicación, en el contexto de grandes datos financieros; mientras que en el estudio del capítulo 2 fue analizar técnicas de inteligencia artificial con respecto a sus beneficios, en el contexto de generación de casos de prueba. Por otro lado, el estudio del capítulo 3 tuvo como objetivo analizar técnicas de minería de datos y aprendizaje automático y caracterizarlas con respecto a sus algoritmos y métricas de efectividad, en el contexto de detección de fraudes en estados financieros. En el caso del objetivo del estudio del capítulo 4, su objetivo fue analizar algoritmos de inteligencia artificial, con respecto a los tipos, usos y desafíos en el contexto de sistemas de recomendación. Finalmente, el objetivo del estudio desarrollado en el capítulo 5 fue analizar métodos de aprendizaje de máquina con respecto a indicadores de optimización y áreas de aplicación, en el contexto de aplicaciones web. Para el desarrollo de cada mapeo sistemático de literatura se empleó como base metodológica...Item Revisión de temas avanzados para la carrera de bachillerato en Computación con énfasis en Ingeniería de Software: un conjunto de estudios empíricos(2020) Barrantes Jiménez, Johnny Esteban; Brenes Carranza, José Antonio; Sánchez Castillo, José Daniel; Villegas Vargas, David Eduardo; Martínez Porras, AlexandraEl presente documento comprende cuatro mapeos sistemáticos de literatura, don- de las principales temáticas corresponden a metodologías de desarrollo de software y conceptos sobre la calidad del mismo (DevOps), la Internet de las cosas (IoT) e inteligencia artificial (IA) aplicadas de manera interdisciplinaria (IoT aplicado al tratamiento del cáncer e IA en la agricultura de precisión) y temas siempre presentes en el desarrollo del software como es el caso de la seguridad (Blockchain para la seguridad de la IoT). Para realizar los mapeos, se utilizaron los lineamientos establecidos por parte de Brereton, Kitchenham, Budgen, Turner y Khalil [1], así como la guía actualizada para la aplicación de de dichos lineamientos por parte de Petersen, Vakkalanka y Kuzniarz [2]. La formulación de los objetivos se hizo utilizando el modelo GQM [3]. Se definieron las preguntas de investigación asociadas al objetivo, y se realizó una búsqueda exploratoria para identificar los estudios relevantes, entre los cuales se eligió un con- junto de artículos de control que permitieran extraer términos a ser utilizados para la construcción de la cadena de búsqueda, así como confirmar que al ejecutar la cadena se estaba recuperando los resultados esperados. A partir del objetivo planteado, las preguntas de investigación, y los términos claves extraídos del título y del resumen de los artículos de control, se inició la construcción de la cadena de búsqueda. Para ello se utilizó el modelo PICO (Población, Intervención, Comparación, Salidas). La cadena de búsqueda pasó por un proceso iterativo de refinamiento y reducción de ruido, hasta obtener la versión final con la cual se hicieron las búsquedas automatizadas. Las búsquedas automatizadas se ejecutaron en diversas bases de datos, donde se buscó los términos de la cadena contra el título, el resumen o palabras clave...