Tool for estimating user stories associated with non-functional requirements

González-Palacio, Liliana; Villegas-Osorio, Daniela; Luna-Reinosa, Sebastián; Vásquez, Mariana; García-Giraldo, John; Suescún Monsalve, Elizabeth

doi:https://doi.org/10.22395/rium.v23n44a6

Herramienta para la estimación de historias de usuario asociadas a requisitos no funcionales

dc.contributor.author	González-Palacio, Liliana
dc.contributor.author	Villegas-Osorio, Daniela
dc.contributor.author	Luna-Reinosa, Sebastián
dc.contributor.author	Vásquez, Mariana
dc.contributor.author	García-Giraldo, John
dc.contributor.author	Suescún Monsalve, Elizabeth
dc.date.accessioned	2024-11-01T13:48:28Z
dc.date.available	2024-11-01T13:48:28Z
dc.date.created	2024-05-10
dc.identifier.issn	1692-3324
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11407/8634
dc.description	One of the initial steps in developing any software product is defining its functional and non-functional requirements, the latter also known as quality requirements. Several stakeholders are involved in this process. However, estimating the effort needed to implement these requirements, particularly the quality ones, is a complex task. To overcome this challenge, we present Story Points Predictor (SPP), a tool for predicting the effort required to implement quality requirements using artificial intelligence techniques. Based on historical data, SPP estimates the size of the requirements and classifies them into three groups: small, medium, and large. Development teams can use SPP to complement their effort estimation process for requirements. Experimental results show that SPP has a 72% accuracy.	eng
dc.description	Uno de los primeros pasos para el desarrollo de cualquier producto de software es la definición de sus requisitos funcionales y no funcionales, estos últimos también denominados requisitos de calidad. En este proceso participan varias partes interesadas. Sin embargo, estimar el esfuerzo necesario para implantar estos requisitos, y en particular los de calidad, es una tarea compleja. Para superar este reto, presentamos Story Points Predictor (SPP), una herramienta para predecir el esfuerzo necesario en la implementación de los requisitos de calidad mediante técnicas de inteligencia artificial. Basándose en datos históricos, SPP estima el tamaño de los requisitos y los clasifica en tres grupos: pequeños, medianos y grandes. Los equipos de desarrollo pueden utilizar SPP para complementar su proceso de estimación del esfuerzo de los requisitos. Los resultados experimentales muestran que SPP tiene una precisión del 72 %.	spa
dc.format.extent	p. 1-11
dc.format.medium	Electrónico
dc.format.mimetype	PDF
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad de Medellín
dc.relation.ispartofseries	Revista Ingenierías Universidad de Medellín; Vol. 23 No. 44 (2024)
dc.relation.haspart	Revista Ingenierías Universidad de Medellín; Vol. 23 Núm. 44 enero-junio 2024
dc.relation.uri	https://revistas.udem.edu.co/index.php/ingenierias/article/view/4698
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	*
dc.source	Revista Ingenierías Universidad de Medellín; Vol. 22 No. 42 (2023): (enero-junio); 1-11
dc.subject	Artificial intelligence	eng
dc.subject	Quality	eng
dc.subject	Prediction	eng
dc.subject	Software development	eng
dc.subject	Estimation	eng
dc.subject	Agile projects	eng
dc.subject	Prioritization	eng
dc.subject	Estimation tools	eng
dc.subject	Inteligencia artificial	spa
dc.subject	Calidad	spa
dc.subject	Predicción	spa
dc.subject	Desarrollo de software	spa
dc.subject	Estimación	spa
dc.subject	Proyectos ágiles	spa
dc.subject	Priorización	spa
dc.subject	Herramientas de estimación	spa
dc.title	Tool for estimating user stories associated with non-functional requirements	eng
dc.title	Herramienta para la estimación de historias de usuario asociadas a requisitos no funcionales	spa
dc.type	article
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.22395/rium.v23n44a6
dc.relation.citationvolume	23
dc.relation.citationissue	44
dc.relation.citationstartpage	1
dc.relation.citationendpage	11
dc.audience	Comunidad Universidad de Medellín
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingenierías
dc.coverage	Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degreesLong: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees
dc.publisher.place	Medellín
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dc.rights.creativecommons	Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International	*
dc.identifier.eissn	2248-4094
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.local	Artículo científico
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/article
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional Universidad de Medellín
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.udem.edu.co/
dc.identifier.instname	instname:Universidad de Medellín

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