Когнитивные карты как инструмент оценки качества программного обеспечения на основе требований стандартов
https://doi.org/10.21686/2413-2829-2025-3-61-67
Аннотация
В статье показано использование когнитивных карт для оценки и повышения качества программного обеспечения в соответствии со стандартом ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010 – 2015. Обоснована целесообразность применения когнитивной карты для визуализации и формального анализа взаимосвязей между характеристиками качества, описана роль метода анализа иерархий (МАИ) в агрегировании экспертных оценок. Сформулирована задача повышения качества программного продукта с целью удержания функциональной пригодности на уровне 0,9, а также приведены подробные расчеты как в статической, так и в динамической модели когнитивной карты с учетом управляемых факторов, таких как навыки команды и архитектурная сложность. Дополнительно обсуждаются результаты применения МАИ для определения весовых коэффициентов, что позволяет оценить вклад каждого фактора в итоговый уровень качества. Анализ подтверждается современными исследованиями в области когнитивного моделирования и управления качеством.
Об авторе
А. А. Дрожкин
Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова
Россия
Россия
Александр Андреевич Дрожкин соискатель кафедры прикладной информатики и информационной безопасности
109992, Москва, Стремянный пер., д. 36
Список литературы
1. Гордиенко В. В., Лисицин А. Л. Технические и организационные методы борьбы с внутренними угрозами утечки информации организаций и предприятий // AUDITORIUM. – 2019. – № 4 (24). – С. 69–76.
2. Захарова А. А. Нечеткие когнитивные модели в управлении слабоструктурированными социально-экономическими системами // Информационные модели и технологии. – 2019. – Т. 21. – № 3. – С. 45–56.
3. Микрюков А. А. Актуальные задачи цифровой трансформации экономики РФ // Инновации и инвестиции. – 2018. – № 4. – С. 65–68.
4. Микрюков А. А. Когнитивные технологии в системах поддержки принятия решений в цифровой экономике // Инновации и инвестиции. – 2018. – № 6. – С. 127–131.
5. Микрюков А. А., Мазуров М. Е. Когнитивная модель сценарного прогнозирования основных векторов интернационализации деятельности университета // Нейроинформатика-2020 : сборник научных трудов. XXII Международная научно-техническая конференция. – М., 2020. – С. 232–241.
6. Пермякова Н. В., Ехлаков Ю. П. Нечеткая модель оценки рейтинга рискообразующих факторов программного проекта // Актуальные проблемы электронного приборостроения (АПЭП-2016) : материалы XIII Международной научно-технической конференции, 3–6 октября 2016 г. – Новосибирск : Изд-во Новосиб. гос. технического ун-та, 2016. – Т. 8. – С. 67–71.
7. Пермякова Н. В., Усачева П. И., Реннер В. О. Когнитивное моделирование в управлении рисками программных проектов // Электронные средства и системы управления : материалы XII Международной научно-практической конференции, 16–18 ноября 2016 г. – Томск : Изд-во Томск. гос. ун-та систем управления и радиоэлектроники, 2016. – С. 108–110.
8. Рябинин И. Р., Соловьев А. В., Кузнецов А. В. Нечеткие когнитивные карты в анализе надежности систем // Надежность. – 2018. – № 2. – С. 22–29.
Рецензия
Для цитирования:
Дрожкин А.А. Когнитивные карты как инструмент оценки качества программного обеспечения на основе требований стандартов. Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2025;(3):61-67. https://doi.org/10.21686/2413-2829-2025-3-61-67
For citation:
Drozhkin A.A. Cognitive Maps as a Tool of Estimating Software Quality Based on Standard Requirements. Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics. 2025;(3):61-67. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2413-2829-2025-3-61-67
Просмотров:
17
Послать статью по эл. почте 