Yazılım mühendisliği yöntemleri kullanımının bilişsel modelleme araştırmacıları tarafından değerlendirilmesi

Abstract

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.As an instance of scientific software, cognitive modelling is used to reveal how brains work in different levels of abstraction. Although there have been studies of software engineering practices in other domains of scientific modelling, cognitive modelling has not been inspected from a software engineering point of view. An international online survey with cognitive modelling researchers has been carried to pinpoint relevant points as well as to see whether there were any self-stated differences between developers and modellers; or between high level cognitive modellers and computational neuroscientists in their software engineering practices. It has been found out that researchers in cognitive modelling, as in other scientific software domains, find frequent changes in teams to be problematic, specifying requirements to be hard, acknowledge the need for documentation and want to improve their software engineering practices. Participants find software engineering practices relevant, but their familiarity and level of use is lower, with the exception of version control and change management deemed both relevant and practiced. There are no significant differences between developers and modellers except for the observation that modellers stating themselves as more appreciative of validation. Similarly, no significant differences have been found between high level cognitive modelling researchers and computational neuroscience researchers on their stated level of use of software engineering practices. However, researchers with larger team sizes use validation and verification more than those in smaller teams or working alone and larger user bases enhance the researchers' use of issue and bug tracking.