Utilize este identificador para referenciar este registo: https://hdl.handle.net/10316/86605
Título: Cognitive and autonomic neural manifestations captured using wearable sensors for reliable software development
Outros títulos: Manifestações neurais cognitivas e autonômicas capturadas com sensores vestíveis para desenvolvimento confiável de software
Autor: Duarte, Gonçalo Daniel Tavares 
Orientador: Madeira, Henrique Santos do Carmo
Palavras-chave: engenharia de software; variabilidade da frequência cardíaca; esforço mental; complexidade; software engineering; heart rate variability; mental effort; complexity
Data: 19-Fev-2019
Título da revista, periódico, livro ou evento: Cognitive and autonomic neural manifestations captured using wearable sensors for reliable software development
Local de edição ou do evento: DEI
Resumo: Neste trabalho são apresentados resultados experimentais que revelam que o esforço mental de programadores em tarefas de compreensão de código pode ser monitorizado através da variabilidade da frequência cardíaca usando dispositivos não invasivos. Os resultados sugerem que a variabilidade da frequência cardíaca é um bom preditor de carga cognitiva durante a análise de códigos e também que os resultados de variabilidade da frequência cardíaca são consistentes com o esforço mental percecionado pelos programadores. Além disso, as métricas de complexidade de código não se correlacionam devidamente com o esforço mental e não aparentam ser um bom indicador da perceção subjetiva de complexidade sentida pelos programadores. Este estudo é apresentado no contexto do projeto BASE - "Biofeedback Augmented Software Engineering" que propõe uma abordagem inovadora, introduzindo o "biofeedback" no desenvolvimento de software.Neste trabalho são apresentados resultados experimentais que revelam que o esforço mental de programadores em tarefas de compreensão de código pode ser monitorizado através da variabilidade da frequência cardíaca usando dispositivos não invasivos. Os resultados sugerem que a variabilidade da frequência cardíaca é um bom preditor de carga cognitiva durante a análise de códigos e também que os resultados de variabilidade da frequência cardíaca são consistentes com o esforço mental percecionado pelos programadores. Além disso, as métricas de complexidade de código não se correlacionam devidamente com o esforço mental e não aparentam ser um bom indicador da perceção subjetiva de complexidade sentida pelos programadores. Este estudo é apresentado no contexto do projeto BASE - "Biofeedback Augmented Software Engineering" que propõe uma abordagem inovadora, introduzindo o "biofeedback" no desenvolvimento de software.
This work presents emergent experimental results showing that mental effort of programmers in code understanding tasks can be monitored through heart rate variability (HRV) using non-intrusive wearable devices. Results suggest that HRV is a good predictor for cognitive load when analysing code and HRV results are consistent with the mental effort perceived by programmers. Furthermore, code complexity metrics do not correlate entirely with mental effort and do not seem to be a good indicator of the subjective perception of the complexity felt by programmers. This first results are presented in the context of the project BASE - Biofeedback Augmented Software Engineering - that proposes a radical neuroscience enabled approach to introduce biofeedback in software development.This work presents emergent experimental results showing that mental effort of programmers in code understanding tasks can be monitored through heart rate variability (HRV) using non-intrusive wearable devices. Results suggest that HRV is a good predictor for cognitive load when analysing code and HRV results are consistent with the mental effort perceived by programmers. Furthermore, code complexity metrics do not correlate entirely with mental effort and do not seem to be a good indicator of the subjective perception of the complexity felt by programmers. This first results are presented in the context of the project BASE - Biofeedback Augmented Software Engineering - that proposes a radical neuroscience enabled approach to introduce biofeedback in software development.
Descrição: Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: https://hdl.handle.net/10316/86605
Direitos: openAccess
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