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João Pascoal Faria tem um doutoramento em Engenharia Electrotécnica e de Computadores pela Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto em 1999, onde é atualmente Professor Associado no Departamento de Engenharia Informática e Diretor do Mestrado Integrado em Engenharia Informática e Computação. É membro do Grupo de Investigação em Engenharia de Software (softeng.fe.up.pt) e investigador do INESC TEC, onde coordena a área de Engenharia de Software. Representa a FEUP e o INESC TEC na Comissão Técnica de Sistemas de Informação para a Saúde (CT 199) e a FEUP como Presidente da Comissão Setorial para a Qualidade das Tecnologia da Informação e das Comunicações (CS/03), no âmbito do Instituto Português da Qualidade (IPQ). No passado, trabalhou com várias empresas de software (Novabase Saúde, Sidereus, Medidata) e foi co-fundador de outras duas (QualiSoft e Strongstep). Tem mais de 25 anos de experiência em ensino, investigação, desenvolvimento e consultoria em diversas áreas de engenharia de software. É o principal autor de uma ferramenta de desenvolvimento rápido de aplicações (SAGA), com base em linguagens específicas de domínio, com mais de 25 anos de presença no mercado e evolução (1989-presente). Está atualmente envolvido em projectos de investigação, supervisões e atividades de consultoria nas áreas de teste de software baseado em modelos, melhoria de processos de software e desenvolvimento conduzido por modelos.

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de interesse
Detalhes

Detalhes

  • Nome

    João Pascoal Faria
  • Cluster

    Informática
  • Cargo

    Responsável de Área
  • Desde

    14 outubro 1985
002
Publicações

2020

Visual Self-healing Modelling for Reliable Internet-of-Things Systems

Autores
Dias, JP; Lima, B; Faria, JP; Restivo, A; Ferreira, HS;

Publicação
Lecture Notes in Computer Science - Computational Science – ICCS 2020

Abstract

2020

Local Observability and Controllability Analysis and Enforcement in Distributed Testing with Time Constraints

Autores
Lima, B; Faria, JP; Hierons, R;

Publicação
IEEE Access

Abstract

2020

The ProcessPAIR Method for Automated Software Process Performance Analysis

Autores
Raza, M; Faria, JP;

Publicação
IEEE ACCESS

Abstract
High-maturity software development processes and development environments with automated data collection can generate significant amounts of data that can be periodically analyzed to identify performance problems, determine their root causes, and devise improvement actions. However, conducting the analysis manually is challenging because of the potentially large amount of data to analyze, the effort and expertise required, and the lack of benchmarks for comparison. In this article, we present ProcessPAIR, a novel method with tool support designed to help developers analyze their performance data with higher quality and less effort. Based on performance models structured manually by process experts and calibrated automatically from the performance data of many process users, it automatically identifies and ranks performance problems and potential root causes of individual subjects, so that subsequent manual analysis for the identification of deeper causes and improvement actions can be appropriately focused. We also show how ProcessPAIR was successfully instantiated and used in software engineering education and training, helping students analyze their performance data with higher satisfaction (by 25%), better quality of analysis outcomes (by 7%), and lower effort (by 4%), as compared to a traditional approach (with reduced tool support).

2020

A living lab for professional skills development in Software Engineering Management at U.Porto

Autores
Gonçalves, GM; Meneses, R; Faria, JP; Vidal, RM;

Publicação
2020 IEEE Global Engineering Education Conference, EDUCON 2020, Porto, Portugal, April 27-30, 2020

Abstract

2019

Automatic calibration of performance indicators for performance analysis in software development

Autores
Raza, M; Faria, JP;

Publicação
Proceedings of the International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, SEKE

Abstract
ProcessPAIR is a novel method and tool for automating the performance analysis in software development. Based on performance models structured by process experts and calibrated from the performance data of many developers, it automatically identifies and ranks potential performance problems and root causes of individual developers. However, the current calibration method is not fully automatic, because, in the case of performance indicators that affect other indicators in a conflicting way, the process expert has to manually calibrate the optimal value in a way that balances those impacts. In this paper we propose a novel method to automate this step, taking advantage of training data sets. We demonstrate the feasibility of the method with an example related with the Code Review Rate indicator, with conflicting impacts on Productivity and Quality.

Teses
supervisionadas

2019

Automated Scenario-based Testing of Distributed and Heterogeneous Systems

Autor
Bruno Miguel Carvalhido Lima

Instituição
UP-FEUP

2019

Aprendizagem Computacional para Gestão de Incidentes em Tecnologia da Informação

Autor
Leonardo de Jesus Macedo

Instituição
UP-FEUP

2019

Análise e Melhoria de um Processo de Garantia de Qualidade de Software em Contexto Empresarial

Autor
Miguel Lira Barbeitos Luís

Instituição
UP-FEUP

2019

A Live Approach for Developing Internet-of-Things Systems

Autor
João Pedro Matos Teixeira Dias

Instituição
UP-FEUP

2019

Low-Code Solution for IoT Testing

Autor
Hugo Diogo Queirós Cunha

Instituição
UP-FEUP