| ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| SEN4011 | Yazılım Ölçme ve Sınama | Güz | 3 | 0 | 3 | 6 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Non-Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi BETÜL ERDOĞDU ŞAKAR |
| Dersi Veren(ler): |
Dr. Öğr. Üyesi BETÜL ERDOĞDU ŞAKAR |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
| Dersin Amacı: | Öğrenciler, projelerin ne kalitede gerçekleştirilebildiğini anlayabilmek adına, yazılım projelerini planlamak için yazılım ölçümü prensiplerini uygulama yeteneği kazanacaklardır. Öğrenciler ayrıca ders sonunda, halihazırda geliştirilmiş uygulamalar için test durumları hazırlayabileceklerdir. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1. Yazılım ölçüm terminolojisini tanımlar ve yazılım ölçüm araçlarını test ve tarif eder 2. Amaç tabanlı ölçme ve ilgili metrikleri tanımlar 3. Ölçüm modelleri, ölçekler ve metrikleri tanımlar 4. Fiziksel yazılım boyutu ölçer ve yazılım işlevselliğini ifade eder 5. Bir yazılımın yapısal karmaşıklığını belirler 6. Bir yazılım geliştirme projesinde efor tahminlerini ve görev sürelerini değerlendirir 7. Yazılım güvenilirliği modellerini tanımlar 8. Yazılım test temellerini ve ilkelerini tanımlar 9. Kusurların kökenlerini ve kusur sınıflarını belirler 10. Bir yazılım geliştirme projesinde, kara kutu ve beyaz kutu test tekniklerini uygular |
| Dersin içeriği yazılım ölçüm temelleri, hedefe dayalı ölçüm, ölçme teorisi, yazılım boyutu ölçme, karmaşıklık ölçme, efor tahmini, yazılım güvenilirliğini ölçme, yazılım test ilkeleri, hatalar ve testler, kara kutu test stratejileri, beyaz kutu test stratejileri konularından oluşmaktadır. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Giriş | |
| 2) | Yazılım Ölçüm Temelleri | |
| 3) | Hedef Dayalı Ölçüm | |
| 4) | Ölçme Teorisi | |
| 5) | Yazılım Boyutu Ölçme | |
| 6) | Karmaşıklık Ölçme | |
| 7) | Çaba Tahmini | |
| 8) | Yazılım Güvenilirliğini Ölçme | |
| 9) | Yazılım Test İlkeleri | |
| 10) | Hatalar ve Testler | |
| 11) | Kara Kutu Test Stratejileri | |
| 12) | Kara Kutu Test Stratejileri | |
| 13) | Beyaz Kutu Test Stratejileri | |
| 14) | Beyaz Kutu Test Stratejileri |
| Ders Notları / Kitaplar: | Lonnie D. Bentley and Jeffrey L. Whitten, Systems Analysis & Design for the Global Enterprise 7ed, McGraw Hill, 2007, ISBN-13 978-0-07-110766-2 |
| Diğer Kaynaklar: | Yok |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Projeler | 1 | % 25 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 35 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 35 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 65 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 5 | 7 | 35 |
| Proje | 1 | 20 | 20 |
| Ara Sınavlar | 1 | 20 | 20 |
| Final | 1 | 21 | 21 |
| Toplam İş Yükü | 138 | ||
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Matematik, fen bilimleri ve Endüstri mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. | |
| 2) | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | |
| 3) | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında ve istenen gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | |
| 4) | Endüstri Mühendisliğinde karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir biçimde kullanma becerisi. | |
| 5) | Endüstri Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | |
| 6) | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışma becerisi; bireysel çalışma becerisi. | |
| 7) | İngilizce ve Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | |
| 8) | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme ve bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileme becerisi. | |
| 9) | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | |
| 10) | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | |
| 11) | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | |
| 12) | Etkin ve verimli yönetme becerisi. |