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Sobre

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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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Detalhes

Detalhes

  • Nome

    João Pascoal Faria
  • Cluster

    Informática
  • Cargo

    Responsável de Área
  • Desde

    14 outubro 1985
002
Publicações

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.

2019

Message from the a- Most 2019 chairs

Autores
Hierons, R; Núñez, M; Pretschner, A; Gargantini, A; Faria, JP; Wang, S;

Publicação
Proceedings - 2019 IEEE 12th International Conference on Software Testing, Verification and Validation Workshops, ICSTW 2019

Abstract

2019

Assisting software engineering students in analyzing their performance in software development

Autores
Raza, M; Faria, JP; Salazar, R;

Publicação
Software Quality Journal

Abstract
Collecting product and process measures in software development projects, particularly in education and training environments, is important as a basis for assessing current performance and opportunities for improvement. However, analyzing the collected data manually is challenging because of the expertise required, the lack of benchmarks for comparison, the amount of data to analyze, and the time required to do the analysis. ProcessPAIR is a novel tool for automated performance analysis and improvement recommendation; based on a performance model calibrated from the performance data of many developers, it automatically identifies and ranks potential performance problems and root causes of individual developers. In education and training environments, it increases students’ autonomy and reduces instructors’ effort in grading and feedback. In this article, we present the results of a controlled experiment involving 61 software engineering master students, half of whom used ProcessPAIR in a Personal Software Process (PSP) performance analysis assignment, and the other half used a traditional PSP support tool (Process Dashboard) for performing the same assignment. The results show significant benefits in terms of students’ satisfaction (average score of 4.78 in a 1–5 scale for ProcessPAIR users, against 3.81 for Process Dashboard users), quality of the analysis outcomes (average grades achieved of 88.1 in a 0–100 scale for ProcessPAIR users, against 82.5 for Process Dashboard users), and time required to do the analysis (average of 252 min for ProcessPAIR users, against 262 min for Process Dashboard users, but with much room for improvement). © 2018, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.

2018

Automatic Model Transformation from UML Sequence Diagrams to Coloured Petri Nets

Autores
Custódio Soares, JA; Lima, B; Faria, JP;

Publicação
Proceedings of the 6th International Conference on Model-Driven Engineering and Software Development, MODELSWARD 2018, Funchal, Madeira - Portugal, January 22-24, 2018.

Abstract

2018

End-to-end Automatic Business Process Validation

Autores
Paiva, ACR; Flores, NH; Faria, JP; Marques, JMG;

Publicação
Procedia Computer Science

Abstract

Teses
supervisionadas

2017

Automated Scenario-based Testing of Distributed and Heterogeneous Systems

Autor
Bruno Miguel Carvalhido Lima

Instituição
UP-FEUP

2017

Atribuição automática de estudantes universitários a turmas baseada em otimização multicritério

Autor
Gustavo Teixeira Nunes da Silva

Instituição
UP-FEUP

2017

Sistema de acompanhamento curricular

Autor
Jorge Filipe Vieira Barbosa Teixeira

Instituição
UP-FEUP

2017

Avaliação Automática de Programas em Contexto de E-learning

Autor
José Alberto de Carvalho Cardoso

Instituição
UP-FEUP

2017

Automatic Model Transformation from UML Sequence Diagrams to Coloured Petri Nets

Autor
João António Custódio Soares

Instituição
UP-FEUP