Browsing by Author "Say, Bilge"

Now showing 1 - 13 of 13

Çalışma belleği kapasitesinin karmaşık yazılım modellerini anlamaya etkisinin araştırılması
(2021) Sözen, Nergiz; Say, Bilge; Kılıç, Özkan; Computer Engineering; Software Engineering
Çalışma belleği kapasitesi, problem çözme, okuma, anlama, öğrenme ve dil yeteneği geliştirme gibi bilişsel olarak zorlayıcı konulardaki performansa olan etkisi açısından literatürde önemli bir konu olarak ele alınmaktadır. Çalışma belleği kapasitesini geliştirmek için kullanılan çalışma belleği egzersizlerinin bu bilişsel olarak zorlayıcı konularda kişinin performansına pozitif etki sağladığını gösteren pek çok çalışma mevcuttur. Çalışma belleği egzersizleri ile kazanılan yeteneğin, bu egzersizden tamamen farklı ama yine bilişsel olarak zorlayıcı ve çalışma belleğinin aktif olarak kullanıldığı yeteneklere transfer edilebildiği gözlemlenmiştir. Pek çok konuda ve alanda araştırılan çalışma belleği kapasitesinin etkilerinin, yazılım mühendisliği alanında çok kullanılan karmaşık modellerin anlaşılırlığına etkisi daha önce hiç çalışılmamış, literatürde bulunmayan bir konu olduğu saptanmıştır. Model güdümlü yazılımın popülerlik kazandığı son dönemde, bu karmaşık modellerin anlaşılırlığı konusu da önem arz etmeye başlamıştır. Karmaşık modellerin anlaşılırlığı da yüksek bilişsel beceri gerektiren bir konudur. Daha sonra uygulamaya geçirilecek ve kodlanacak bir sistemin mimarisini ve işlevini anlamak, sistemin nasıl çalıştığını, verilerin nasıl tutulduğunu, sistemle kimlerin nasıl etkileşim içerisinde olduğunu ve buna dair diğer konuları görsel olarak ifade eden modelleri tam ve doğru olarak anlamak önem arz etmektedir. Bunun yanı sıra tüm iştirakçilerin ve özellikle acemi model tasarımcılarının karmaşık modelleri anlaması, yazılım sürecinin başarılı bir şekilde işlemesi için çok önemlidir. Karmaşık modellerin anlaşılırlığının çeşitli etkenlere bağlı olduğu tartışılmaktadır. Literatürde bu etkenler; modele özgü ve kişiye özgü faktörler olmak üzere iki grup altında toplanmıştır. Bu tezde, kişiye özgü faktörlerden olan çalışma belleği kapasitesinin iş süreci yönetim modellerine ve veri modellerine olan etkisi araştırılmaktadır. Acemi model tasarımcılarının çalışma belleği kapasitesi ile karmaşık model anlaşılırlığı arasındaki ilişkiyi araştırmak için ve buna ek olarak uygun bir çalışma belleği egzersizinin karmaşık model anlaşılırlığına etki edip etmeyeceğini araştırmak için farklı bilgisayar bilimi lisans öğrencileri ile iki deney yapılmıştır. İlk yapılan deneydeki model anlaşılırlığı ve çalışma belleği kapasitesi verilerine ek olarak, bulguları pekiştirmek ve daha iyi yorumlayabilmek için, göz takibi metodu kullanılarak acemi model tasarımcılarının iş süreci modeli anlaşılırlık testi sırasındaki göz hareketleri kaydedilmiş ve çalışma belleği kapasitesi ile model anlaşılırlığı hakkında çeşitli metrikler hesaplanmıştır. İlk deney sonuçlarının detaylı analizi sonucunda elde edilen bulgular gösteriyor ki karmaşık iş süreci modellerinin anlaşılırlığı kişinin çalışma belleği kapasitesi ile ilişkilidir. Göz verileri incelenerek hesaplanan metriklerin analizi sonucunda elde edilen bulgular, çalışma belleği kapasitesi yüksek olan model tasarımcılarının model anlaşılırlık testinde problemleri daha etkili şekilde çözdüklerine işaret etmektedir. Benzer şekilde, çalışma belleği kapasitesi yüksek olan model tasarımcılarının sorulara doğru yanıt vermek için daha motive ve ısrarcı olduğu ortaya çıkmıştır. Genel olarak bakıldığında yüksek çalışma belleği kapasitesi olan model tasarımcılarının model anlaşılırlık test skorlarının ve performanslarının çalışma belleği kapasitesi düşük olanlara kıyasla daha yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Çalışma belleği kapasitesini arttırmak için tasarlanmış 'ikili n-geri (İng. dual nback)' egzersizinin sonucunda gelişen performansın karmaşık model anlaşılırlığına aktarılıp aktarılamadığını tespit etmek amacıyla ikinci deney yapılmıştır. Bu deneyde aktif kontrol grubu, literatürde bir plasebo egzersiz olarak varsayılan 'görsel arama (İng. visual search)' egzersizini uygularken, deney grubu ise ikili n-geri çalışma belleği egzersizini 7 hafta boyunca uygulamıştır. 7 hafta, 20 oturum süren egzersizlerden hem önce hem de sonra deney katılımcılarının çalışma belleği kapasitesi ve model anlaşılırlık testindeki performansları ölçülmüştür. Deneyde elde edilen verilerin analizi sonucunda elde edilen bulgular göstermiştir ki, ikili n-geri egzersizini 7 hafta boyunca uygulamış model tasarımcılarının karmaşık veri modeli anlaşılırlığı testinin ortalama skorları, görsel arama testi uygulamış olanlara göre daha yüksektir. Grup içi karşılaştırma sonucunda ise, ikili n-geri egzersizini uygulamış olan deney grubunun model anlaşılırlık testi skorları, deneyden önce yapılan teste kıyasla yükselmiş, kontrol grubunda ise egzersiz sonucunda hiçbir artış gözlemlenmemiştir. Her ne kadar karmaşık model anlaşılırlığı skorları üzerinde çalışma belleği kapasitesinin etkisi görülse de çalışma belleği kapasitesi testinin model anlaşılırlık yeteneğine transfer edilebileceğine ve bu yeteneği istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde arttıracağına dair kesin bir kanıt bulunamamıştır. Bu orijinal tez çalışması, çalışma belleği kapasitesinin karmaşık model anlaşılırlığına olan etkisi ile ilgili ilk bulguları sunması açısından literatüre katkı sağlamaktadır.
Citation Count: 6
Cognitive aspects of error finding on a simulation conceptual modeling notation
(2008) Kiliç,Ö.; Say,B.; Demirörs,O.; Software Engineering
The aim of the study is to investigate and compare experimentally the error finding strategies of a notation-familiar group with degrees in computer science related fields and a domain-familiar group on a simulation conceptual modeling representation based on UML. The use of eye movement and verbal protocols together with performance data underline the differences such as error finding and reasoning between two groups. The experiment with 20 participants also reveals that the diagrammatic complexity and the degree of causal chaining are the properties of diagrams that affect understanding, reasoning and problem solving with conceptual modeling representations. In a follow-up study with 24 university students, it is seen that these properties are independent of gender. The study also emphasizes the combination of different data collection modalities, namely eye movements, verbal protocol and performance data to be effective in uncovering individual differences in human-computer interaction studies in the domain of software engineering. © 2008 IEEE.
Citation Count: 25
Effects of working memory, attention, and expertise on pilots' situation awareness
(Springer London Ltd, 2020) Cak, Serkan; Say, Bilge; Misirlisoy, Mine; Software Engineering
The current study investigates individual differences that predict situation awareness (SA) in professional pilots. The aim of the study is twofold: to examine the roles of divided attention, inhibition, working memory, and expertise in predicting SA, and to demonstrate the relative contributions of these individual differences to online (Situation Awareness Present Method, SPAM) and offline (Situation Awareness Global Assessment Technique, SAGAT) SA measures. Thirty-six professional pilots completed a challenging flight scenario in a full-flight simulator. Divided attention, inhibition, working memory span, and expertise were measured using choice reaction time with dichotic listening, Stroop, and Automated Operation Span tasks, and flight hours in a full-flight simulator, respectively. Results indicated that offline and online SA measure were not correlated, supporting their concurrent use to obtain a comprehensive measure of SA. Offline SA scores were best predicted by working memory and level of expertise, while online SA scores were predicted by expertise, divided attention and inhibition. Results are discussed focusing on both theoretical contributions for defining and measuring SA and applications. Findings have implications for operators of critical domains and their interactions with automated systems, in which SA is crucial for performance and safety.
Citation Count: 1
Evaluation of an industrial case of gamification in software quality improvement
(Serious Games Soc, 2023) Say, Bilge; Altunel, Haluk; Kosa, Mehmet; Koca-Atabey, Muejde; Software Engineering
The value of industrial-scale gamification interventions for improving software quality is a topic of interest for software engineering research; but it has not frequently been analysed from the perspective of the developer's experiences. The objective of this study is to qualitatively evaluate developers' experiences in a team-based, leaderboard-style gamification intervention in a large software house. To understand the dynamics of positive outcomes in improving code security and quality, semi structured interviews were conducted regarding both technical and psychosocial aspects. Eight members of three different leaderboard teams with different standings in the final leaderboard were interviewed, and the transcripts were examined using Interpretive Phenomenological Analysis. The results showed that the gamification intervention did result in positive individual and team-based awareness and behaviour change in a range of technical practices such as unit testing, code reviewing, and design. Post intervention, the participants discussed how their motivation, sense of belonging, and communication improved, also expressing concerns over attainability and fairness of gamification goals and relevance to existing workload. The experiential perspective emerging from analysed themes gives broader insights in technical and socio-psychological dimensions than available in the current literature.
Citation Count: 0
An Experimental Study Towards Investigating the Effect of Working Memory Capacity on Complex Diagram Understandability
(Assoc information Communication Technology Education & Science, 2020) Sozen, Nergiz; Say, Bilge; Kilic, Ozkan; Computer Engineering; Software Engineering
This study investigates whether working memory (WM) capacity affects the understandability of complex diagrams and if so, whether WM training has a positive effect on their comprehensibility. Two experiments were conducted with computer science students. In the first experiment, we collected eye-tracking data while participants performed comprehension tasks on an activity diagram. In the second experiment, the participants completed WM training, before and after their comprehension scores were measured. The results showed that working memory capacity can positively affect the understandability of complex diagrams, but it provided no conclusive evidence for the effectiveness of working memory training.
Citation Count: 5
Modeling cultures of the embedded software industry: feedback from the field
(Springer Heidelberg, 2021) Akdur, Deniz; Say, Bilge; Demirors, Onur; Software Engineering
Engineering of modern embedded systems requires complex technical, managerial and operational processes. To cope with the complexity, modeling is a commonly used approach in the embedded software industry. The modeling approaches in embedded software vary since the characteristics of modeling such as purpose, medium type and life cycle phase differ among systems and industrial sectors. The objective of this paper is to detail the use of a characterization model MAPforES ("Modeling Approach Patterns for Embedded Software"). This paper presents the results of applying MAPforES in multiple case studies. The applications are performed in three sectors of the embedded software industry: defense and aerospace, automotive and transportation, and consumer electronics. A series of both structured and semi-structured interviews with 35 embedded software professionals were conducted as part of the case studies. The characterization model was successfully applied to these cases. The results show that identifying individual patterns provides insight for improving both individual behavior and the behavior of projects and organizations.
Müfredat bazlı ders zamanlama tablosu çizelgeleme problemi eniyilemesi için yeni açgözlü algoritmalar
(2021) Coşar, Batuhan Mustafa; Say, Bilge; Dökeroğlu, Tansel; Computer Engineering; Software Engineering
Bu tez, 'Ders Zaman Çizelgesi Oluşturma' probleminin bir alt versiyonu olarak bilinen 'Müfredata Dayalı Ders Zaman Çizelgesi Oluşturma' (CB-CTT) probleminin optimizasyonu için yeni açgözlü algoritmalar sunmaktadır. Çalışmanın temel amacı, sert kısıtlamaların (uygulanabilir çözümler) doğruluğunu korurken, yumuşak kısıt ihlallerinin toplam sayısını en aza indirmektir. Problem NP-Zor bir problem olduğundan ve büyük örneklerinin pratik zamanlarda çözülmesi için çok uzun süreler gerektirdiğinden, birkaç milisaniye içinde kabul edilebilir sonuçlar üreten açgözlü algoritmalar, arama yapmak için saatler süren eniyileme süreleri harcayan kaba kuvvet ve evrimsel algoritmalara göre daha iyi bir alternatif oluşturmaktadır. Pek çok açgözlü algoritma geliştirildi ve tek bir sezgisel yöntem kullanmak yerine, aynı problem örneğinde 120 açgözlü yöntem tanımlanıp çalıştırıldı ve daha iyi sonuçlar rapor edildi. Açgözlü algoritmaların maliyetlerinin ortalama olarak karşılaştırılabilir olması gerektiğini belirten Ücretsiz Öğle Yemeği Yok (No Free Lunch) Teorisine uygun olarak en iyi sonuçlar çalışmanın sonunda rapor edilmiştir. Önerdiğimiz açgözlü algoritmalarımız; En Büyük-Önce, En Küçük-Önce, En İyi-Uygun-Önce, Ortalama-ağırlıklı Önce sezgisel yöntemleri ve En Yüksek Kullanılamayan ders-ilk sezgisel yöntemlerini kullanarak dersleri kapasitelerine göre sıralanan mevcut odalara atar. Önerilen algoritmamızın performansını değerlendirmek için, İkinci Uluslararası Zaman Çizelgesi Oluşturma Yarışması (ITC-2007) setinden 21 problem örneği üzerinde deneyler yapıldı. Deneysel sonuçlar, önerilen açgözlü algoritmaların, önemli ölçüde azaltılmış yumuşak kısıtlama değerleriyle sıfır sert sınırlama ihlallerini bildirebileceğini doğrulanmaktadır.
Citation Count: 0
Müfredat Tabanlı Ders Çizelgeleme Problemi için Yeni Bir Açgözlü Algoritma
(2023) Coşar, Batuhan; Say, Bilge; Dökeroğlu, Tansel; Software Engineering; Computer Engineering
Bu çalışma, iyi bilinen Müfredat Tabanlı Ders Çizelgeleme Problemini optimize etmek için yeni bir açgözlü algoritmayı açıklamaktadır. Açgözlü algoritmalar, en iyi çözümü bulmak için yürütülmesi uzun zaman alan kaba kuvvet ve evrimsel algoritmalara iyi bir alternatiftir. Birçok açgözlü algoritmanın yaptığı gibi tek bir buluşsal yöntem kullanmak yerine, aynı problem örneğine 120 yeni buluşsal yöntem tanımlıyor ve uyguluyoruz. Dersleri müsait odalara atamak için, önerilen açgözlü algoritmamız En Büyük-İlk, En Küçük-İlk, En Uygun, Önce Ortalama Ağırlık ve En Yüksek Kullanılamaz ders-ilk buluşsal yöntemlerini kullanır. İkinci Uluslararası Zaman Çizelgesi Yarışması'nın (ITC-2007) kıyaslama setinden 21 problem örneği üzerinde kapsamlı deneyler gerçekleştirilir. Önemli ölçüde azaltılmış yumuşak kısıtlama değerlerine sahip 18 problem için, önerilen açgözlü algoritma sıfır sabit kısıtlama ihlali (uygulanabilir çözümler) rapor edebilir. Önerilen algoritma, performans açısından son teknoloji ürünü açgözlü buluşsal yöntemleri geride bırakıyor.
Citation Count: 1
A Survey on COSMIC Students Estimation Challenge
(CEUR-WS, 2022) Hacaloglu,T.; Say,B.; Unlu,H.; Omural,N.K.; Demirors,O.; Information Systems Engineering; Software Engineering
Software project management is a significant software engineering practice that is highly related to achieving software-specific project goals. This study aims to share students’ perceptions of incorporating an international software estimation challenge called “COSMIC Students’ Estimation Challenge” into a software project management course. For this aim, students were taught the COSMIC Functional Size Measurement method and entered the competition. After the competition, a questionnaire asking for the students’ opinions was collected. The objective of the research is to get an insight into to what extent incorporating this type of competition activity -a challenge- can contribute to students’ learning perceptions. In the long run, the findings can contribute to creating a foresight about making the necessary curriculum arrangements to form a more up-to-date and dynamic education plan by including the methods applied in the software industry in Software Engineering education. The results suggest that this kind of competition experience and preparation is helpful for students to learn the COSMIC method. © 2020 Copyright for this paper by its authors.
Citation Count: 2
A team-oriented course development experience in distance education for multidisciplinary engineering design
(Wiley, 2022) Say, Bilge; Erden, Zuhal; Turhan, Cihan; Energy Systems Engineering; Mechatronics Engineering; Software Engineering
Based on the multidisciplinary needs of today's complex and innovative technology, accreditation bodies of engineering demand proof of multidisciplinary teamwork in undergraduate engineering curricula. This article reports the design and conduct of a Multidisciplinary Engineering Design (MED) course initiated as a result of accreditation process requirements. The course, which consists of multidisciplinary lectures, practice sessions, and various phases of a multidisciplinary team project, was conducted online because of the COVID-19 pandemic by a multidisciplinary team of instructors using multiple software tools to enhance collaboration. In general, the course outcomes were satisfied under the current design, and several points for further improvement and elaboration were collected via quantitative and qualitative evaluations. Accordingly, the results show that the project-based and team-based MED course, in terms of multidisciplinary course management and its outcomes, can benefit from the use of software tools in creating a multidisciplinary team in distance education by means of enhanced cooperation and motivation among the participants.
Citation Count: 3
Towards Modeling Patterns for Embedded Software Industry: Feedback from the Field
(Ieee, 2018) Akdur, Deniz; Demirors, Onur; Say, Bilge; Software Engineering
The analysis, design, implementation and testing of software for embedded systems are not trivial. Software modeling is a commonly used approach in the embedded software industry to manage complexity of these phases. The modeling approaches vary since the characteristics of modeling such as its purpose, the medium type used, the lifecycle phase used, differ among systems and industrial sectors. Our previous research identified and defined the modeling approach patterns in embedded software development projects based on quantitative data. In this paper, to validate and improve the pre-investigated pattern set, we present a series of semi-structured interviews over eight months with 53 embedded software professionals across a variety of target industrial sectors and roles. With the help of these interviews, the different modeling approach patterns in embedded software development were better understood and the hidden patterns not evident in the previous study were identified along with a documentation of personalized modeling experiences.
Yazılım mühendisliği yöntemleri kullanımının bilişsel modelleme araştırmacıları tarafından değerlendirilmesi
(2018) Kurtaran, Furkan; Say, Bilge; Computer Engineering; Software Engineering
Bilimsel yazılımın bir parçası olarak bilişsel modelleme insan beyninin çalışma şeklini farklı soyutlama seviyelerinde ortaya çıkartmaya uğraşır. Bilimsel modellemenin diğer alanlarında yazılım mühendisliğiyle ilgili çalışmalar yapılmış olunsa da, bilişsel modelleme yazılım mühendisliği bakış açısıyla değerlendirilmemiştir. İlgili noktaları belirlemenin yanı sıra; geliştiriciler ve modelleyicilerin, ya da yüksek düzeyli bilişsel modelleyiciler ile bilişimsel nörobilimcilerin yazılım mühendisliği pratikleri arasında bir fark olup olmadığını görebilmek için bilişsel modelleme araştırmacılarına uluslararası çevrimiçi bir anket düzenlenmiştir. Bilişsel modelleme alanındaki araştırmacılar – diğer bilimsel yazılım alanlarında olduğu gibi – çalışma takımlarındaki sık değişikliğin problem oluşturduğunu, gereksinimleri belirtmenin zor olduğunu, belgelemenin gerekli olduğunu düşünmekte ve kendi yazılım mühendisliği pratiklerini geliştirmek istemektedirler. Katılımcılar yazılım mühendisliği pratiklerinin kendi işleriyle alakalı olduğunu düşünmelerine rağmen aşinalıkları ve kullanım düzeyleri versiyon kontrolü dışında düşük. Geliştiriciler ve modelleyiciler arasında modelleyicilerin doğrulamaya daha fazla değer verdiklerini belirtmeleri dışında önemli bir fark gözlenmemiştir. Benzer şekilde, yüksek düzeyli bilişsel modelleyiciler ile bilişimsel nörobilimciler arasında da yazılım mühendisliğini pratiklerinin kullanım düzeyi açısından bir fark gözlenmemiştir. Ancak, daha büyük takımlarda çalışan araştırmacılar doğrulama ve sağlama tekniklerini küçük takımlarda veya tek başına çalışanlara göre daha fazla kullanmış, ve daha büyük kullanıcı tabanı olan uygulamalar araştırmacının sorun ve hata takibi tekniğini kullanımını arttırmıştır.
Zihnin Derinliklerinden Oyunlara
(2022) Say, Bilge; Software Engineering
Evvel zaman içinde, kalbur saman içinde… Göçmenliğin zor zanaat, içimizdeki üretme ve yaratma gücünün en güzele ve en iyiye varmasının da yine de mümkün olduğu bir vakitte, iki göçmen ailenin oğulları varmış; arkadaşmışlar; zekiymişler ve çalışkanmışlar. Aileleri tahminen daha iyi imkanlar için İngiltere’ye göçmüş. Biri uluslararası düzeyde satranç şampiyonu olmuş; sonra satrancı bırakmış; başarılı bilgisayar oyunları yazmış; üniversitede bilgisayar bilimleri okumuş. Diğeri, Mustafa Süleyman, üniversiteyi de bırakmış; dini temel alan ayrımcılığa karşı aktivist olarak kendini geliştirmiş [1,2]. Satranç şampiyonu olan, Demis Hassabis, oyun şirketleri kurarak geliştirdiği başarılı iş yaşamını bir noktada bırakmış, zihnin işleyişini anlamak için bilişsel sinirbilim doktorası yapmış. Demans hastalarının yeni anılar biriktirememe sorununun, aslında hayali deneyimleri de imgeleyememelerini içerdiğini bulmuş takım arkadaşlarıyla. Belleğin anıları biriktirme gücüyle imgeleme gücünün beyinde ortak sinirsel ağları kullandıklarını göstermişler [3,4]. İnsan zihnini yok saymadan yapay zekaya dönmüş Demis Hassabis. Mustafa Süleyman’la beraber yapay zeka tekniklerini ve bilgisayarların beyin gibi bilgiyi depolayabilme ve kullanabilme gücünü, insanlık ve bilim için önemli problemleri çözmek için kullanabilir miyiz sorusuyla başlamışlar. 2010 yılında DeepMind (Tr. Derin Zihin) adını verdikleri bir şirket kurmuşlar. Yapay zekanın başarısı açısından satrancın gerisinden gelen Çin kökenli Go oyununa konsantre olmuşlar. Hassabis ve Süleyman, DeepMind’ı Google’a 2014 yılında 400 milyon dolara satmışlar; ancak DeepMind için çalışmaya devam etmişler; küçük takımları 700 kişilik bir ekibe dönüşmüş [2].