Topic 4

Заняття 4. Моделі та метрики якості програмного забезпечення

Мета: навчальна мета полягає в тому, щоб студенти досягли повного циклу когнітивного засвоєння матеріалу "Моделі та метрики якості програмного забезпечення" (якщо брати за основу зміст Лекції 4). На найнижчому рівні (1), Знання/Запам'ятовування (Remembering), студент повинен визначити та перелічити ключові поняття, такі як: структура моделі якості, моделі зовнішньої, внутрішньої якості та якості під час використовування, а також назвати типи метрик (наприклад, щільність дефектів, цикломатична складність, час відгуку). Далі, на рівні Розуміння (Understanding) (2), студент має пояснити теоретичні основи моделей якості, інтерпретувати зв'язок між внутрішньою та зовнішньою якістю, а також сформулювати важливість стандартів ISO/IEC 25010 та ISO 26262 для безпеки ПЗ в автомобільній галузі. Наступний рівень, Застосування (Applying) (3), вимагає, щоб студент продемонстрував практичне використання метрик, зокрема вирішив задачу, обчисливши показники якості (наприклад, використати формулу функціональної повноти або task efficiency) для конкретного компонента інтелектуальних транспортних систем (ITS) чи систем допомоги водію (ADAS). Переходячи до вищих рівнів, на етапі Аналізу (Analyzing) (4), студент повинен порівняти та класифікувати відмінності між моделями зовнішньої та внутрішньої якості, розмежувати метрики, що застосовуються для SDV (Software-Defined Vehicles), як-от портативність, від метрик для IoT-датчиків Укравтодору, таких як контекстна повнота, а також здійснити декомпозицію загальної якості ПЗ на ієрархічну структуру характеристик. На п'ятому рівні, Оцінювання (Evaluating), студент має обґрунтувати вибір конкретної моделі якості (наприклад, ISO/IEC 25010) для проєкту автономного водіння, критикувати або перевірити ефективність алгоритмів AI в ADAS на основі метрик етичності (fairness = 1 - bias) та зробити висновок про відповідність програмного забезпечення міжнародним стандартам безпеки. І нарешті, на найвищому рівні, Створення/Синтез (Creating), студент повинен розробити (спланувати) власну методологію метричного аналізу якості, генерувати набір нових метрик для оцінки кібербезпеки систем V2X (Vehicle-to-Everything) з урахуванням сучасних викликів 2025 року, а також спроєктувати структуру моніторингу якості оновлень OTA в програмно-визначених транспортних засобах.