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Detecting and Classifying Problematic Behavior: A Method Based on Multi-Dimensional Software Modeling Behavioral Characteristics
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AI
DOI：10.1145/3702331.png)
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摘要
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理解软件建模者的困难并评估其表现对于模型驱动工程（MDE）教育至关重要。软件建模过程包含关于建模者分析和思维过程的细粒度信息。然而，现有研究主要关注识别软件建模过程中的明显问题，如错误的连接或误解，但忽视了能够揭示潜在、未解决的建模问题的行为模式。这种忽视未能识别出那些不以明显问题形式表现但仍在软件建模过程中代表重大潜在问题的深层问题。我们的研究专注于从软件建模过程数据中检测和分类有问题的建模行为，以揭示MDE教育中过程中隐藏的潜在问题。具体而言，我们首先从异常时间间隔、重复和频率三个维度构建有问题的建模行为模式，以进一步识别与有问题的建模行为相关的特征和优先级。然后，我们设计具有特征和优先级的规则，以从有问题的模式中检测和分类有问题的建模行为。为评估我们提案的有效性，我们将其应用于一个数据流图建模平台。该平台可以记录建模者的过程，并且已在软件工程课程中实践使用了五年。我们与12名参与者进行了一项案例研究。检测和分类有问题的建模行为的宏F1值为82.3%，这表明我们方法的有效性。然后，为评估我们提案在协助MDE教育中的建模教师方面的有用性，我们与5名建模教师进行了另一项案例研究。结果表明，我们的方法能够帮助教师揭示软件建模过程中隐藏的问题。两项案例研究的结果表明，我们的方法能够有效检测和分类有问题的建模行为，使教师能够更好地调整其教学计划并改进MDE教育。
Keyword:
Model-Driven Engineering
Modeling behavior analysis
Goal model
Frequent pattern mining
Clustering algorithm
期刊
A
IF:
6.8
论文数:
540
被引数:
508
机构
引用论文
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