Projetos de Graduação

Avaliação Automática de Requisitos de Acessibilidade em Aplicações Ricas de Internet (RIA)

A Acessibilidade é definida como um requisito relacionado à qualidade das aplicações web. No entanto, as ferramentas de avaliação automática de acessibilidade não são capazes de avaliar aplicações que realizem atualização dinâmica do seu conteúdo, característica essencial no desenvolvimento das recentes aplicações Ajax e RIA - Rich Internet Applications, especialmente, na Web 2.0. Nesse contexto, este projeto tem como objetivo investigar estratégias para implementar ferramentas que sejam capazes de avaliar automaticamente se requisitos de acessibilidade foram implementados em Aplicações Ricas de Internet.

Responsável: Prof. Dr. Willian Massami Watanabe

Automatic Evaluation of Widgets Accessibility Using a Classification Pipeline for Mutation Records

RIA - Rich Internet Applications have been implemented for more than 10 years. Recently, RIAs have been built using latest technologies such as HTML5 and JavaScript to deliver complex interaction components to users, through Widgets. However, developing accessible RIA has been proven a challenge for many web developers. W3C has published the ARIA - Accessible Rich Internet Applications specification which describes accessible design solution for RIA and Widgets, but web developers are not always aware of the latest accessibility specifications. This project proposes a Classification pipeline for Mutation Records to automatically evaluate ARIA conformance in Widgets. The pipeline will be composed of three layers: Widget identification classifier; Widget Parts, sub-components, classifier; and ARIA specification tests. This project work towards enhancing accessibility in RIA deployed on the Web, assisting Web developers while coding accessible Widgets.

Responsável: Prof. Dr. Willian Massami Watanabe

BrowserNinja: Detecção de Inconsistências Cross-Browser e Cross-Plataforma em Aplicações web

Usuários podem utilizar diferentes tipos de navegadores e plataformas para acessar aplicações web. Mesmo com a definição de padrões de desenvolvimento de agentes de usuário, navegadores, a homogeneidade desses ambientes não é garantida. Frequentemente, os desenvolvedores web devem realizar múltiplas observações em suas aplicações web, renderizadas em diferentes navegadores e plataformas web, para identificar possíveis inconsistências em determinadas plataformas. O custo desse tipo de análise tem sido cada vez maior, dada a ampla variedade de agentes de usuários (navegadores como Google Chrome, Mozilla Firefox, Internet Explorer, Opera, entre outros) e plataformas (diferentes versões de iOS e Android utilizadas em dispositivos móveis). Nesse contexto, este projeto tem como objetivo investigar o uso de técnicas para detectar automaticamente incompatibilidades cross-browser e cross-plataforma. As técnicas investigadas consistem do uso de Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados, Análise de Similaridade de Imagens, com a finalidade de identificar incompatibilidades e reduzir custo do processo de Engenharia Web.

Responsável: Prof. Dr. Willian Massami Watanabe

Práticas de Gestão de Conhecimento em Teste de Software

Teste de software é um processo intensivo do conhecimento, e, portanto, os princípios da Gestão do Conhecimento (GC) podem ser aplicadas para gerenciar o conhecimento de teste de software produzido. No entanto, em grandes organizações, torna-se uma tarefa árdua e complexa trabalhar com o conhecimento que está apenas na mente das pessoas, chamado de conhecimento tácito, pois esse conhecimento é facilmente perdido. O conhecimento tácito de teste de software precisa ser transformado em um conhecimento explícito, ou seja, o conhecimento tem de ser sistematicamente recolhido e armazenado em um repositório organizacional. A partir desse repositório de conhecimento, é possível que sejam realizadas análises visuais dos dados armazenados para identificação e reuso de potenciais itens de conhecimentos. Este trabalho tem por objetivo investigar o domínio de teste de software do ponto de vista de conhecimentos tácitos dos membros das equipes de teste e a conversão desse em conhecimento explícito a fim de detectar potenciais itens de conhecimento para serem reutilizados na organização. Para isso são investigadas abordagens para apoiar tarefas que envolvem interpretação de uma grande quantidade de dados textuais em repositórios de dados de teste de software.

Responsável: Profa. Dra. Érica Ferreira de Souza

Usando revisão sistemática para desenvolver habilidades de pesquisa de alunos de graduação

É de conhecimento geral que o incentivo para formar novos pesquisadores começa durante os cursos de graduação. Pode levar um tempo considerável para os estudantes de graduação alcançarem um nível adequado de conhecimento em pesquisa. Além disso, os estudantes de graduação necessitam de assistência para poder ler e analisar criticamente estudos e também para sintetizar dados. A Revisão Sistemática (RS) é uma ferramenta educacional útil e seu uso pode desenvolver importantes habilidades de pesquisa para estudantes de graduação. Este projeto é caracterizado por incentivar e preparar os alunos de graduação para iniciar sua carreira de pesquisa através do ensino e aprendizagem de RS. O projeto envolve a condução um curso de que abrange tópicos de RS. A realização de RSs é uma alternativa para desenvolver nos alunos de graduação suas habilidades técnicas e profissionais. Como a pesquisa é um componente essencial do doutorado e de muitos programas de mestrado, ter uma experiência de pesquisa de graduação é uma oportunidade valiosa. Os benefícios educacionais incluem, entre outros: melhorar a habilidade de escrever; melhorar a habilidade de inglês; entrar em contato com tópicos de pesquisa específicos não cobertos na graduação (aumento da motivação); uma RS pode identificar mais precisamente lacunas de pesquisa atuais e, como conseqüência, ajudar a definir futuras iniciativas de pesquisa, entre outras.

Responsável: Profa. Dra. Katia Romero Felizardo

Amplificação de Testes Automatizados para Aplicações Móveis

A popularidade de dispositivos móveis tem crescido exponencialmente nos últimos anos. Devido ao grande número e diversidade de usuários, novas abordagens de teste são necessárias para reduzir a ocorrência de defeitos e garantir uma melhor qualidade das aplicações móveis. Com o intuito de aumentar o retorno sobre investimento em teste, estratégias têm sido propostas para reutilizar testes já realizados para verificar outras características do software. Tais estratégias, então chamadas amplificação de teste, podem ser promissoras para verificar as diversas particularidades das aplicações móveis. O objetivo deste projeto é propor uma abordagem de amplificação de teste para aplicações móveis. Especificamente, será investigada como a amplificação de teste pode ser empregada em dois contextos: (i) presença de scripts de teste automatizado e (ii) teste baseado em modelo. Para cada contexto, serão investigados mecanismos de automatização em uma ferramenta de apoio. Por fim, estudos experimentais serão conduzidos com o intuito de avaliar o esforço e a capacidade de detecção de defeitos da abordagem proposta, bem como a viabilidade de aplicação na indústria.

Responsável: Prof. Dr. André Takeshi Endo