Resumen de Impacto del factor humano en la ingeniería dirigida por modelos
Actualmente la tecnología tiene una gran influencia en la manera de administrar y gestionar las organizaciones. Esto es debido, entre otros factores, a la introducción de complejas herramientas y sistemas informáticos que buscan optimizar sus procesos y maximizar su beneficio. Cada área de una organización requiere de software especializado para mejorar la gestión y controlar eficientemente sus actividades, incrementar la productividad y facilitar el manejo de los procesos tanto internos como externos. Esta necesidad de software a menudo implica costosos desarrollos a medida o adaptaciones de software.
Con el ánimo de disminuir en lo posible estos costos y garantizar ciertos niveles de calidad de los sistemas implementados, la industria del software lleva muchos años proponiendo nuevos métodos, técnicas y herramientas de desarrollo software. En este contexto se puede observar cómo, durante las últimas décadas, los métodos desarrollados dentro del paradigma del desarrollo del software dirigido por modelos han reportado importantes ventajas en términos de productividad y capacidad de mantenimiento a corto y largo plazo. A pesar de estos resultados, hoy en día las experiencias particulares y las percepciones al respecto por parte de los desarrolladores varían enormemente, y estos métodos siguen presentando un bajo nivel de adopción en la industria. Debido a la complejidad y el carácter socio-técnico de las actividades de desarrollo software, resulta plausible pensar que el factor humano pueda ser uno de los factores explicativos de esta situación.
Considerar el factor humano como elemento que puede ayudar a entender el porqué de la variabilidad de los resultados y las percepciones que tienen los desarrolladores del paradigma del desarrollo de software dirigido por modelos implica reconocer un hecho a menudo olvidado en la comunidad de ingeniería del software: el desarrollo de software es una actividad donde tanto las características individuales como las interacciones grupales de los desarrolladores influyen tanto en la manera como se prefieren realizar las distintas actividades definidas por el método utilizado como en los resultados obtenidos. Dentro del factor humano, esta tesis se centra en el primer grupo de variables, es decir, en las características individuales de los desarrolladores. Además, dado el amplio elenco de actividades que forman parte de los métodos de desarrollo dirigidos por modelos, esta tesis se ha centrado en una de las actividades paradigmáticas de estos métodos, esto es, el modelado de dominio. La hipótesis de la que parte esta tesis es que las características individuales de los desarrolladores, que incluyen factores de personalidad y habilidades cognitivas, (a) pueden ser medidas y (b) están relacionadas de algún modo tanto con el rendimiento durante las tareas de modelado de dominio como con la intención de adopción por parte de los desarrolladores de los métodos englobados dentro del desarrollo de software dirigido por modelos. El objetivo general de este trabajo es por tanto investigar hasta qué punto esta hipótesis se sustenta o, por el contrario, debe ser rechazada en base a datos empíricos.
Para conseguir este objetivo, el primer paso ha consistido en identificar las principales teorías acerca de los rasgos de personalidad y las habilidades cognitivas que afectan el desempeño. Las teorías principales respecto a la personalidad que se han considerado en este trabajo son: la teoría de Jung, la teoría de Big Five y la teoría de Eysenck. Por su parte, las teorías revisadas respecto a las habilidades cognitivas son: la teoría de las inteligencias múltiples, la teoría de Cattell - Horn - Carroll, la teoría de la inteligencia exitosa y la teoría verbal - perceptual - rotación.
El siguiente paso ha consistido en examinar en profundidad estas teorías y los estudios empíricos existentes en la literatura relacionada con la ingeniería de software para decidir qué rasgos de personalidad y habilidades cognitivas son los que, a la luz del conocimiento existente, parecen estar más estrechamente relacionados con la ingeniería de software y, específicamente, con las tareas de modelado de dominio.
Así mismo, el examen de los resultados empíricos existentes en la literatura ha sustentado la formulación de hipótesis acerca de la relación de estos rasgos con la productividad y las percepciones subjetivas (incluida la intención de adopción) durante el uso de métodos de desarrollo de software dirigido por modelos y, más concretamente, durante la creación y/o explotación de modelos de dominio. Los tres grandes grupos de variables que forman parte de esta tesis son el factor humano (personalidad y habilidades cognitivas), productividad y las percepciones subjetivas e intención de adopción, considerando sus potenciales relaciones.
Un hallazgo importante efectuado durante la revisión de la literatura relacionada ha sido la ausencia de una propuesta de marco conceptual general que haya sido consensuado por la comunidad de ingeniería de software y que pudiera servir de base para la organización de los estudios empíricos que conforman la presente tesis. Por ello, la primera contribución de esta tesis ha consistido en una propuesta de marco conceptual que refleja las relaciones postuladas en la literatura entre (a) los principales componentes del factor humano incluidos en la tesis (personalidad y habilidades cognitivas), (b) los principales componentes de la productividad y (c) una propuesta de caracterización de percepciones subjetivas e intención de adopción del paradigma de desarrollo de software dirigido por modelos.
Este marco ha servido de guía para el diseño de los estudios empíricos cuyos resultados constituyen la segunda contribución de esta tesis. Los estudios empíricos realizados son de tipo observacional cuantitativo, no experimentales, transeccionales y correlacionales. Los sujetos participantes en todos los estudios han sido estudiantes universitarios de las carreras de ingeniería en informática y de sistemas de computación de universidades tanto de España como de Ecuador. Estos estudiantes han sido en todos los casos previamente capacitados en los conocimientos técnicos requeridos a través de distintas asignaturas de su correspondiente formación académica.
Dado que no existe un método de desarrollo dirigido por modelos predominante dentro de la comunidad de ingeniería del software, para la ejecución de estos estudios se han utilizado distintos entornos y notaciones, aunque, por motivos de disponibilidad, destaca el uso del método OOH4RIA. En todos los estudios los sujetos han generado artefactos de dominio y se han medido rasgos de personalidad, habilidades cognitivas, eficiencia, eficacia, percepciones y/o intención de adopción del método por parte de los desarrolladores.
La parte empírica de esta tesis comienza con un primer estudio piloto que permitió poner a punto los instrumentos de medición y estimar tiempos de cara a los siguientes estudios. También sirvió para que la autora de esta tesis se familiarizara con el método de investigación empírica.
A continuación, el segundo estudio observacional analiza las tres dimensiones de personalidad de la teoría de Eysenk (Extraversión, Neuroticismo y Psicoticismo) con respecto a las diferencias observadas en cuanto a la intención de adopción de OOH4RIA. En este estudio se ha detectado cómo las personas extravertidas consideran el método como más útil y fácil de usar (aunque con diferencias que no eran estadísticamente significativas).
Así mismo, los sujetos con un bajo nivel de Neuroticismo también consideran el método como más útil y más fácil de usar, llegando a alcanzar las diferencias en facilidad de uso significancia estadística.
El tercer estudio, de carácter cualitativo, explora las ventajas / inconvenientes expresadas por los desarrolladores sobre OOH4RIA en función de sus características de personalidad. Los resultados sugieren que los desarrolladores con alto nivel de Extraversión, alto nivel de Psicoticismo o bajo nivel de Neuroticismo consideran que OOH4RIA es un método que acelera el desarrollo de software. Por otro lado, aquellos desarrolladores con características opuestas estiman que facilita el trabajo respecto al modelado y conversión. En este estudio también se detectó que, independientemente de las características de personalidad, los sujetos percibían que trabajar dentro del paradigma de desarrollo de software dirigido por modelos era difícil, su aprendizaje era lento y que, en general, los métodos dentro de este paradigma son difíciles de usar, especialmente cuando se trabaja en equipo.
El cuarto estudio observacional incluye la productividad como nueva variable potencialmente explicativa de la intención de adopción. En este sentido, el estudio muestra de manera empírica cómo los desarrolladores objetivamente más productivos expresan una mayor intención de usar OOH4RIA. La productividad incorpora el análisis de la eficacia de modelado y de la programación, así como también la eficacia y la eficiencia del método OOH4RIA. Los resultados sugieren que la eficacia está más significativamente relacionada con la intención de adopción del método OOH4RIA que la eficiencia, por lo que parece razonable que la comunidad de desarrollo de software dirigido por modelos invierta mayores esfuerzos en lograr una mayor eficacia en las tareas realizadas por los desarrolladores, en lugar de en seguir mejorando la eficiencia de los métodos.
Por último, el quinto estudio se centra en el análisis de la relación existente entre habilidades cognitivas y productividad durante las tareas de modelado de dominio con la notación ER. Para ello se incluye en el estudio un subconjunto de las habilidades cognitivas que, según la literatura y los modelos teóricos, son susceptibles de influir en el rendimiento de los desarrolladores durante las tareas de modelado. Los resultados de este estudio muestran que altos niveles de inteligencia general y razonamiento abstracto se corresponden con un mejor desempeño de los sujetos al realizar las tareas de modelado de dominio.
De los estudios realizados se puede deducir que los enfoques del desarrollo de software dirigido por modelos deben mejorar su facilidad de uso debido a que desarrolladores de software, independientemente de sus características individuales, coinciden en calificarlos como métodos que presentan un grado de dificultad importante tanto durante su proceso de aprendizaje como a la hora de usarlos individualmente y, sobre todo, en equipo.
Además, los resultados de los estudios sugieren que la comunidad de desarrollo de software dirigido por modelos debería enfocarse en mejorar la eficacia de los desarrolladores, es decir, en proporcionar mecanismos que limitasen los errores potenciales que los desarrolladores puedan cometer, debido a que es la eficacia y no la eficiencia lo que, en el estado actual de desarrollo de las propuestas, parece estar más significativamente relacionado con la intención de adopción del método en el futuro.
Finalmente, por lo que respecta a las habilidades cognitivas, los resultados empíricos obtenidos sugieren que éstas están relacionadas con un mejor nivel de desempeño. Ser consciente de este hecho y entrenar estas habilidades cognitivas puede por tanto tener un efecto beneficioso sobre el rendimiento profesional futuro de los desarrolladores que se encuentran ahora mismo en formación.
BIBLIOGRAFÍA [1] Gabriel García Acosta. La ergonomía desde la visión sistémica, volumen 1. Univ. Nacional de Colombia, 2002.
[2] Silvia T Acuña, Marta Gómez, and Natalia Juristo. Towards understanding the relationship between team climate and software quality a quasi-experimental study. Empirical software engineering, 13(4):401, 2008.
[3] Silvia T Acuña and Natalia Juristo. Assigning people to roles in software projects. Software: Practice and Experience, 34(7):675-696, 2004.
[4] Silvia T Acuna, Natalia Juristo, and Ana M Moreno. Emphasizing human capabilities in software development. IEEE software, 23(2):94-101, 2006.
[5] David Arribas Águila. La evaluación de las aptitudes intelectuales. Padres y Maestros/Journal of Parents and Teachers, (354):36-39, 2013.
[6] Faheem Ahmed, Luiz Fernando Capretz, and Piers Campbell. Evaluating the demand for soft skills in software development. It Professional, 14(1):44-49, 2012.
[7] Vincent C Alfonso, Dawn P Flanagan, and SUZAN Radwan. The impact of the cattell-horn-carroll theory on test development and interpretation of cognitive and academic abilities. Contemporary intelectual assessment: Theories, tests, and, (2nd):185-202, 2005.
[8] Aamir Amin, Mobashar Rehman, Rehan Akbar, Shuib Basri, and Mohd Fadzil Hassan. Trait-based personality profile of software programmers: A study on pakistan's software industry. In 2018 8th International Conference on Intelligent Systems, Modelling and Simulation (ISMS), pages 90-94. IEEE, 2019.
[9] F Arias. Nuevos errores en la elaboración de tesis doctorales y trabajos de grado. Sinopsis Educativa, 17(1-2), 2017.
[10] Fidias G. Arias. Diferencia entre teoría, aproximación teórica, constructo y modelo teórico. Revista Actividad Física y Ciencias, 10(2):7-12, 2018. Accessed: 2019-05-10.
[11] Zahra Askarinejadamiri. Personality requirements in requirement engineering of web development: A systematic literature review. In 2016 Second International Conference on Web Research (ICWR), pages 183-188. IEEE, 2016.
[12] American Psychological Association. Personality.
[13] Omar Badreldin, Timothy Lethbridge, Arnon Sturm, Waylon Dixon, Abdelwahab Hamou-Lhadj, and Ryan Simmons. The effects of education on students' perception of modeling in software engineering. CEUR Workshop Proceedings, 2015.
[14] Richard Barker. El modelo entidad-relación CASE* methodtm. Ediciones Díaz de Santos, 1994.
[15] Anderson S Barroso, Jamille S Madureira da Silva, Thiago DS Souza, S de A Bryanne, Michel S Soares, and Rogerio PC do Nascimento. Relationship between personality traits and software quality-big five model vs. object-oriented software metrics. In ICEIS (3), pages 63-74, 2017.
[16] Victor Basili, Forrest Shull, and Filippo Lanubile. Building knowledge through families of software studies: An experience report1. IEEE Transactions on Software Engineering, 5 (), pages 56-73, 1999.
[17] Victor R Basili. The experimental paradigm in software engineering. In Experimental Software Engineering Issues: Critical Assessment and Future Directions, pages 1-12. Springer, 1993.
[18] Victor R Basili. The role of experimentation in software engineering: past, current, and future. In Proceedings of IEEE 18th International Conference on Software Engineering, pages 442-449. IEEE, 1996.
[19] Victor R Basili and David M Weiss. A methodology for collecting valid software engineering data. IEEE Transactions on software engineering, (6):728-738, 1984.
[20] GK Bennet, Harold G Seashore, and Alexander G Wesman. Tests de aptitudes diferenciales. Tea, 2006.
[21] Jean Bézivin. In search of a basic principle for model driven engineering. Novatica Journal, Special Issue, 5(2):21-24, 2004.
[22] Melvin Blumberg and Charles D Pringle. The missing opportunity in organizational research: Some implications for a theory of work performance. Academy of management Review, 7(4):560-569, 1982.
[23] Marco Brambilla, Jordi Cabot, and Manuel Wimmer. Model-driven software engineering in practice. Synthesis Lectures on Software Engineering, 1(1):1-182, 2012.
[24] Katharine Briggs, Isabel Briggs Myers, and Carl G Jung. Mbti. Myers-Briggs Typenindikator. Manual. Gottingen: Beltz, 1995.
[25] Isabel Briggs-Myers and Peter B Myers. Gifts differing: Understanding personality type. 1995.
[26] Ruven E Brooks. Studying programmer behavior experimentally: The problems of proper methodology. Communications of the ACM, 23(4):207-213, 1980.
[27] Donald T Campbell and Juan C Stanley. Experimental and quasi-experimental designs for research. Chicago: Rand McNally College Pub. Co., 1966.
[28] Donald Thomas Campbell and Thomas D Cook. Quasi-experimentation: Design & analysis issues for field settings. Rand McNally College Publishing Company Chicago, 1979.
[29] Gian Vittorio Caprara, Claudio Barbaranelli, Laura Borgogni, and José Bermúdez. BFQ: Cuestionario Big Five . Tea, 2001.
[30] Luiz Fernando Capretz. Personality types in software engineering. International Journal of Human-Computer Studies, 58(2):207-214,2003.
[31] Luiz Fernando Capretz. Bringing the human factor to software engineering. IEEE software, 31(2):104-104, 2014.
[32] Luiz Fernando Capretz and Faheem Ahmed. Making sense of software development and personality types. IT professional, 12(1):6-13, 2010.
[33] Luiz Fernando Capretz, Daniel Varona, and Arif Raza. Influence of personality types in software tasks choices. Computers in Human behavior, 52:373-378, 2015.
[34] John B Carroll et al. Human cognitive abilities: A survey of factor-analytic studies. Cambridge University Press, 1993.
[35] Bishop-Clark Catherine and Daniel D Wheeler. The myers-briggs personality type and its relationship to computer programming. Journal of Research on Computing in Education, 26(3):358-370, 1994.
[36] RB Cattell, M Russell, D Karol, A Cattell, and H Cattell. 16pf-5, cuestionario factorial de personalidad. Pittsburg: TEA Ediciones, SA, 2011.
[37] Casey G Cegielski and Dianne J Hall. What makes a good programmer? Communications of the ACM, 49(10):73-75, 2006.
[38] Aline Chagas, Melquizedequi Santos, Célio Santana, and Alexandre Vasconcelos. The impact of human factors on agile projects. In 2015 Agile Conference, pages 87-91. IEEE, 2015.
[39] Joseph Chao and Gulgunes Atli. Critical personality traits in successful pair programming. In AGILE 2006 (AGILE'06), pages 5-pp.IEEE, 2006.
[40] P Chartier. The domino-type tests (d70 and d2000): How to go beyond the report of the only total score? proposals for analyses of the answers. PRATIQUES PSYCHOLOGIQUES, 15(2):287-299, 2009.
[41] Paul T Costa and Robert R McCrae. Neo Pi-R. Psychological Assessment Resources Odessa, FL, 1992.
[42] Paul T Costa and Robert R McCrae. The revised neo personality inventory (neo-pi-r). The SAGE handbook of personality theory and assessment, 2(2):179-198, 2008.
[43] Paul T Costa, Robert R McCrae, A Aranda, and M Dolores. Neo pi-r: inventario de personalidad neo revisado. Tea, 2002.
[44] Shirley Cruz, Fabio QB da Silva, and Luiz Fernando Capretz. Forty years of research on personality in software engineering: A mapping study. Computers in Human Behavior, 46:94-113, 2015.
[45] José A Cruz-Lemus, Marcela Genero, Silvia T Acuña, and Marta Gómez. Réplica de un experimento que estudia las relaciones extroversión-calidad y extroversión-satisfacción en equipos de desarrollo de software. 2012.
[46] José A Cruz-Lemus, Marcela Genero, Marta N Gómez, and Silvia T Acuña. Formación de equipos de trabajo basada en factores de la personalidad de los integrantes: un estudio empírico. Jornadas de Enseñanza de la Informática (18es: 2012: Ciudad Real), 2012.
[47] D Roy Davies, Gerald Matthews, Rob B Stammers, and Steve J Westerman. Human performance: Cognition, stress and individual differences. Psychology Press, 2013.
[48] Fred D Davis. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, pages 319-340, 1989.
[49] Andrea De Lucia, Carmine Gravino, Rocco Oliveto, and Genoveffa Tortora. An experimental comparison of er and uml class diagrams for data modelling. Empirical Software Engineering, 15(5):455-492, 2010.
[50] Sarv Devaraj, Robert F Easley, and J Michael Crant. Research note - how does personality matter? relating the five-factor model to technology acceptance and use. Information systems research, 19(1):93-105, 2008.
[51] Oscar Díaz and Felipe M Villoria. Generating blogs out of product catalogues: An mde approach. Journal of Systems and Software, 83(10):1970-1982, 2010.
[52] Mauricio Diéguez, Samuel Sepúlveda, and Cristina Cachero. Umamq: An instrument to assess the intention to use software development methodologies. In 7th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI 2012), pages 1-6. IEEE, 2012.
[53] M Brent Donnellan, Frederick L Oswald, Brendan M Baird, and Richard E Lucas. The mini-ipip scales: tiny-yet-effective measures of the big five factors of personality. Psychological assessment, 18(2):192, 2006.
[54] Christof Ebert and Reiner Dumke. Software Measurement: Establish-Extract-Evaluate-Execute. Springer Science & Business Media, 2007.
[55] Hans J Eysenck. The big five or giant three: Criteria for a paradigm. 1994.
[56] Hans Jurgen Eysenck. Dimensions of personality: 16, 5 or 3?-criteria for a taxonomic paradigm. Personality and individual differences, 12(8):773-790, 1991.
[57] Hans Jurgen Eysenck and Sybil Bianca Giuletta Eysenck. EPI: cuestionario de personalidad EPI: manual. Tea, 1994.
[58] Hans Jurgen Eysenck, Sybil Bianca Giuletta Eysenck, and Generós Ortet i Fabregat. EPQ-R: cuestionario revisado de personalidad de Eysenck: versión completa (EPQ-R) y abreviada (EPQ-RS): manual. Tea, 1997.
[59] Hans Jurgen Eysenck, Sybil Bianca Giuletta Eysenck, Generós Ortet i Fabregat, Rosa Maria Roglà i Recatalà, and Manuel Ignacio Ibáñez Ribes. EPQ-R: cuestionario revisado de personalidad de Eysenck: versiones completa (EPQ-R) y abreviada (EPQ-RS): manual. Tea, 2008.
[60] Sybil BG Eysenck, Hans J Eysenck, and Paul Barrett. A revised versión of the psychoticism scale. Personality and individual differences, 6(1):21-29, 1985.
[61] Annamaria Di Fabio. Beyond fluid intelligence and personality traits in social support: the role of ability based emotional intelligence. Frontiers in psychology, 6:395, 2015.
[62] Jean-Marie Favre. Towards a basic theory to model model driven engineering. In 3rd Workshop in Software Model Engineering, WiSME, pages 262-271. Citeseer, 2004.
[63] Robert Feldt, Lefteris Angelis, Richard Torkar, and Maria Samuelsson. Links between the personalities, views and attitudes of software engineers. Information and Software Technology, 52(6):611-624, 2010.
[64] H Fujita and I Zualkernan. Evaluating software development methodologies based on their practices and promises. New Trends in Software Methodologies, Tools and Techniques: Proceedings of the Seventh Somet 08, 182:14, 2008.
[65] Michael J Gallivan. Examining it professionals' adaptation to technological change: the influence of gender and personal attributes. ACM SIGMIS Database: the DATABASE for Advances in Information Systems, 35(3):28-49, 2004.
[66] Taghi Javdani Gandomani, Hazura Zulzalil, AA Abdul Ghani, Abu Bakar Md Sultan, and Khaironi Yatim Sharif. How human aspects impress agile software development transition and adoption. International Journal of Software Engineering and its Applications, 8(1):129-148, 2014.
[67] Howard Gardner. Estructuras de la mente: la teoría de las inteligencias múltiples. Fondo de cultura económica, 2016.
[68] Robert L Glass. The software-research crisis. IEEE Software, 11(6):42-47, 1994.
[69] Timo Gnambs. What makes a computer wiz? linking personality traits and programming aptitude. Journal of Research in Personality, 58:31-34, 2015.
[70] Lewis R Goldberg, John A Johnson, Herbert W Eber, Robert Hogan, Michael C Ashton, C Robert Cloninger, and Harrison G Gough. The international personality item pool and the future of public-domain personality measures. Journal of Research in personality, 40(1):84-96, 2006.
[71] Jaime Gómez, Cristina Cachero, and Oscar Pastor. Conceptual modeling of device-independent web applications. Ieee multimedia, 8(2):26-39, 2001.
[72] Omar S Gómez, Natalia Juristo, and Sira Vegas. Understanding replication of experiments in software engineering: A classification. Information and Software Technology, 56(8):1033-1048, 2014.
[73] Davor Gornik. Relational modeling with uml. A technical discussion of UML. Recuperado de http://www. ibm.com/developerworks/rational/library/content/03July/2500/2785/2 785 uml. pdf. a, 9, 2003.
[74] Denise Gramβ , Timo Frank, Sebastian Rehberger, and Birgit Vogel-Heuser. Female characteristics and requirements in software engineering in mechanical engineering. In 2014 International Conference on Interactive Collaborative Learning (ICL), pages 272-279. IEEE, 2014.
[75] Denise Gramβ and Birgit Vogel-Heuser. Contribution of personal factors for a better understanding of the gender effects of freshmen in mechanical engineering. In 2015 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT), pages 3258-3263. IEEE, 2015.
[76] Thomas RG Green, Marian Petre, and RKE Bellamy. Comprehensibility of visual and textual programs: A test of superlativism against the'match-mismatch'conjecture. In Empirical studies of programmers: Fourth workshop, volume 121146. Ablex Publishing, Norwood, NJ, 1991.
[77] Victor Guana and Eleni Stroulia. How do developers solve software-engineering tasks on model-based code generators? an empirical study design. In HuFaMo@ MoDELS, pages 33-38, 2015.
[78] Susana Guerra Barrera et al. Prueba neuropsicológica para medir la inteligencia: utilización del test de retención visual de benton. 2016.
[79] Henrik Gustavsson, Brian Lings, Bjorn Lundell, Anders Mattsson, and Marcel Beekveld. Integrating proprietary and open-source tool chains through horizontal interchange of xmi models. In 2007 IEEE International Conference on Software Maintenance, pages 521-522. IEEE, 2007.
[80] Brent Hailpern and Peri Tarr. Model-driven development: The good, the bad, and the ugly. IBM systems journal, 45(3):451-461, 2006.
[81] Jo E Hannay, Dag IK Sjoberg, and Tore Dyba. A systematic review of theory use in software engineering experiments. IEEE transactions on Software Engineering, 33(2):87-107, 2007.
[82] Bill C Hardgrave, Fred D Davis, and Cynthia K Riemenschneider. Investigating determinants of software developers' intentions to follow methodologies. Journal of Management Information Systems, 20(1):123-151, 2003.
[83] A Hartman. Industrial roi, assessment, and feedback-master document: Ibm haifa research lab; 2006 september 15, 2006.
[84] Muhammad Mubbashar Hassan, Sajid Bashir, and Syed Moqaddas Abbas. The impact of project managers' personality on project success in ngos: The mediating role of transformational leadership. Project Management Journal, 48(2):74-87, 2017.
[85] Werner Heijstek and Michel RV Chaudron. Empirical investigations of model size, complexity and effort in a large scale, distributed model driven development process. In 2009 35th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications, pages 113-120. IEEE, 2009.
[86] Roberto Hernández Sampieri, Carlos Fernández Collado, and Pilar Baptista Lucio. Metodología de la investigación. McGraw-Hill Interamericana de España S.L., 6 edition, 2014.
[87] Joe Hoffert, Douglas C Schmidt, and Aniruddha Gokhale. Quantitative productivity analysis of a domain-specific modeling language. In Handbook of Research on Innovations in Systems and Software Engineering, pages 313-344. IGI Global, 2015.
[88] John Hutchinson, Jon Whittle, Mark Rouncefeld, and Steinar Kristoffersen. Empirical assessment of mde in industry. In Proceedings of the 33rd international conference on software engineering, pages 471-480. ACM, 2011.
[89] Josep M Tous i Ral, Ángel Aguilar Alonso, and Antonio Andrés Pueyo. Adaptación y estudio psicométrico del epq-r. Anuario de psicología/The UB Journal of psychology, (46):101-118, 1990.
[90] BSEN ISO. 9000: 2005 quality management systems. Fundamentals and vocabulary. British Standards Institution, 2005.
[91] Perla I Jarillo-Nieto, Carlos Enríquez-Ramírez, and Roberto A Sánchez-Herrera. Identificación del factor humano en el seguimiento de procesos de software en un medio ambiente universitario. Computación y Sistemas, 19(3):577-588, 2015.
[92] Oliver P John, Eileen M Donahue, and Robert L Kentle. The big five inventory-versions 4a and 54, 1991.
[93] Oliver P John, Laura P Naumann, and Christopher J Soto. Paradigm shift to the integrative big five trait taxonomy. Handbook of personality: Theory and research, 3(2):114-158, 2008.
[94] Pontus Johnson and Mathias Ekstedt. Exploring theory of cognition for general theory of software engineering. In 2015 IEEE/ACM 4th SEMAT Workshop on a General Theory of Software Engineering, pages 15-24. IEEE, 2015.
[95] Wendy Johnson and Thomas J Bouchard Jr. The structure of human intelligence: It is verbal, perceptual, and image rotation (vpr), not fluid and crystallized. Intelligence, 33(4):393-416, 2005.
[96] Carl Gustav Jung. Tipos psicológicos: Tomo 1. Edhasa, 1971.
[97] Carl Gustav Jung. Psychological types. Routledge, 2016.
[98] Dona M Kagan and John M Douthat. Personality and learning fortran. International journal of man-machine studies, 22(4):395-402, 1985.
[99] Stuart Kent. Model driven engineering. In International Conference on Integrated Formal Methods, pages 286-298. Springer, 2002.
[100] Fred N Kerlinger, Howard B Lee, Leticia Esther Pineda, Ignacio Mora Magaña, et al. Investigación del comportamiento. 2002.
[101] Barbara A Kitchenham, O Pearl Brereton, Stephen Owen, John Butcher, and Clive Jefferies. Length and readability of structured software engineering abstracts. IET software, 2(1):37-45, 2008.
[102] Anneke G Kleppe, Jos Warmer, Jos B Warmer, and Wim Bast. MDA explained: the model driven architecture: practice and promise. Addison-Wesley Professional, 2003.
[103] Makrina Viola Kosti, Robert Feldt, and Lefteris Angelis. Personality, emotional intelligence and work preferences in software engineering: An empirical study. Information and Software Technology, 56(8):973-990, 2014.
[104] Christian FJ Lange and Michel RV Chaudron. Interactive views to improve the comprehension of uml models-an experimental validation. In 15th IEEE International Conference on Program Comprehension (ICPC'07), pages 221-230. IEEE, 2007.
[105] Marino Linaje, Juan Carlos Preciado, Roberto Rodriguez-Echeverria, José María Conejero, and Fernando Sánchez-Figueroa. An smiltimesheets based temporal behavior model for the visual development of web user interfaces. Journal of Web Engineering, 16(7&8):371-394, 2017.
[106] Jesús Andrés Hincapié Londoño and Jhon Freddy Duitama. Métodos de ingeniería web dirigidos por modelos: una revisión de literatura. Revista Facultad de Ingeniería, (63):69-81, 2012.
[107] E López, Moisés González, Máximo López, and Erick L Iduñate. Proceso de desarrollo de software mediante herramientas mda. Revista Iberoamericana de Sistemas, Cibernética e Informática, 3(2):6-10, 2006.
[108] David Lubinski. Introduction to the special section on cognitive abilities: 100 years after spearman's (1904), general intelligence, objectively determined and measured. Journal of personality and social psychology, 86(1):96, 2004.
[109] Anthony MacDonald, Danny Russell, and Brenton Atchison. Model-driven development within a legacy system: an industry experience report. In 2005 Australian Software Engineering Conference, pages 14-22. IEEE, 2005.
[110] Yulkeidi Martínez, Cristina Cachero, and Santiago Meliá. Evaluating the impact of a model-driven web engineering approach on the productivity and the satisfaction of software development teams. In International Conference on Web Engineering, pages 223-237. Springer, 2012.
[111] Yulkeidi Martínez, Cristina Cachero, and Santiago Meliá. Mdd vs. traditional software development: A practitioner's subjective perspective. Information and Software Technology, 55(2):189-200, 2013.
[112] Yulkeidi Martínez, Cristina Cachero, and Santiago Meliá. Empirical study on the maintainability of web applications: Model-driven engineering vs code-centric. Empirical Software Engineering, 19(6):1887-1920, 2014.
[113] Yulkeidi Martínez, Cristina Cachero Castro, and Santiago Meliá Beigbeder. Evidencia empírica sobre mejoras en productividad y calidad en enfoques mdd: un mapeo sistemático. REICIS: Revista Española de Innovación, Calidad e Ingeniería del Software, 7(2):6-27, 2011.
[114] Steve McConnell. Problem programmers. IEEE Software, 15(2):128, 1998.
[115] Kevin S McGrew. Chc theory and the human cognitive abilities project: Standing on the shoulders of the giants of psychometric intelligence research, 2009.
[116] Santiago Meliá, José Javier Martínez Domene, Álvaro Pérez, and Jaime Gómez. Ooh4ria tool: Una herramienta basada en el desarrollo dirigido por modelos para las rias. In JISBD, pages 219-222, 2009.
[117] Santiago Meliá, Jaime Gómez, Sandy Pérez, and Oscar Díaz. A model-driven development for gwt-based rich internet applications with ooh4ria. In 2008 Eighth international conference on Web engineering, pages 13-23. IEEE, 2008.
[118] Santiago Meliá, Jose-Javier Martínez, Sergio Mira, Juan Antonio Osuna, and Jaime Gómez. An eclipse plug-in for model-driven development of rich internet applications. In International Conference on Web Engineering, pages 514-517. Springer, 2010.
[119] Claudia Melo, Daniela S Cruzes, Fabio Kon, and Reidar Conradi. Agile team perceptions of productivity factors. In 2011 Agile Conference, pages 57-66. IEEE, 2011.
[120] Claudia de O Melo, Célio Santana, and Fabio Kon. Developers motivation in agile teams. In 2012 38th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications, pages 376-383. IEEE, 2012.
[121] Parastoo Mohagheghi and Vegard Dehlen. Where is the proof?-a review of experiences from applying mde in industry. In European Conference on Model Driven Architecture-Foundations and Applications, pages 432-443. Springer, 2008.
[122] Jesús García Molina, Felix O García Rubio, Vicente Pelechano, Antonio Vallecillo, Juan Manuel Vara, and Cristina Vicente-Chicote. Desarrollo de software dirigido por modelos: conceptos, métodos y herramientas. Alfaomega, 2014.
[123] José Leonardo Moncada Gómez. Medición del clima organizacional en la unidad de medicina materno fetal. 2018.
[124] Alexis Cabrera Mondeja and Oiner Gómez Baryolo. Estado del arte en el desarrollo de aplicaciones web basado en ingeniería dirigida por modelos. Revista Científica ECOCIENCIA, 4(1), 2017.
[125] Pedro Morales. Análisis de ítems en las pruebas objetivas. Madrid: Universidad Pontificia Comillas, 2012.
[126] Rory V O'Connor and Murat Yilmaz. Exploring the belief systems of software development professionals. Cybernetics and Systems, 46(6-7):528-542, 2015.
[127] Edgardo Pérez and Leonardo Adrián Medrano. Teorías contemporáneas de la inteligencia: una revisión crítica de la literatura. PSIENCIA: Revista Latinoamericana de Ciencia Psicológica, 5(2):6, 2013.
[128] Alan R Peslak. The impact of personality on information technology team projects. In Proceedings of the 2006 ACM SIGMIS CPR conference on computer personnel research: Forty four years of computer personnel research: achievements, challenges & the future, pages 273- 279. ACM, 2006.
[129] Dolores Prieto, Carmen Ferrándiz, Mercedes Ferrando, and Maria Rosa Bermejo. La Batería Aurora: una nueva evaluación de la inteligencia exitosa: Aurora Battery: A new assessment of successful intelligence. Ministerio de Educación, 2015.
[130] Naomi L Quenk. Essentials of Myers-Briggs type indicator assessment, volume 66. John Wiley & Sons, 2009.
[131] Juan Bernardo Quintero and Raquel Anaya. Mda y el papel de los modelos en el proceso de desarrollo de software. Revista EIA, (8):131-146, 2007.
[132] Edgardo R Pérez and Marcos Cupani. Validación del inventario de autoeficacia para inteligencias múltiples revisado (iami-r). Revista latinoamericana de psicología, 40(1):47-58, 2008.
[133] Nornadiah Mohd Razali, Yap Bee Wah, et al. Power comparisons of shapiro-wilk, kolmogorov-smirnov, lilliefors and anderson-darling tests. Journal of statistical modeling and analytics, 2(1):21-33, 2011.
[134] Stephen K Reed. Cognition: Theories and applications. CENGAGE learning, 2012.
[135] Mobashar Rehman, Ahmad Kamil Mahmood, Rohani Salleh, and Aamir Amin. Mapping job requirements of software engineers to big five personality traits. In 2012 International Conference on Computer & Information Science (ICCIS), volume 2, pages 1115-1122. IEEE, 2012.
[136] Álvaro Jiménez Rielo. Incorporando la gestión de la trazabilidad en un entorno de desarrollo de transformaciones de modelos dirigido por modelos, 2012.
[137] Cynthia K. Riemenschneider, Bill C. Hardgrave, and Fred D. Davis. Explaining software developer acceptance of methodologies: a comparison of five theoretical models. IEEE transactions on Software Engineering, 28(12):1135-1145, 2002.
[138] Robert Rosenthal. Replication in behavioral research. Journal of Social Behavior and Personality, 5(4):1, 1990.
[139] Iván Ruiz-Rube, Juan Manuel Dodero Beardo, and Mercedes Ruiz. Ingeniería dirigida por modelos como soporte a la gestión de procesos software. 2014.
[140] James Rumbaugh, Ivar Jacobson, and Grady Booch. Unified Modeling Language Reference Manual, The (2nd Edition). Pearson Higher Education, 2004.
[141] Aristide Saggino. The big three or the big five? a replication study. Personality and Individual Differences, 28(5):879-886, 2000.
[142] Elmar Sauerwein, Franz Bailom, Kurt Matzler, and Hans H Hinterhuber. The kano model: How to delight your customers. In International Working Seminar on Production Economics, volume 1, pages 313-327. Innsbruck, 1996.
[143] Shlomo S Sawilowsky and R Clifford Blair. A more realistic look at the robustness and type ii error properties of the t test to departures from population normality. Psychological bulletin, 111(2):352, 1992.
[144] Douglas C Schmidt. Model-driven engineering. COMPUTER-IEEE COMPUTER SOCIETY-, 39(2):25, 2006.
[145] Vanina Schmidt, L Firpo, Daiana Vion, ME De Costa Oliván, Lucas Casella, L Cuenya, G Diego Blum, and Vicente Pedrón. Modelo psicobiológico de personalidad de eysenck: una historia proyectada hacia el futuro. Revista internacional de psicología, 11(02), 2010.
[146] Ron HJ Scholte and Eric EJ De Bruyn. Comparison of the giant three and the big five in early adolescents. Personality and Individual Differences, 36(6):1353-1371, 2004.
[147] Adesina S Sodiya, HOD Longe, S Adebukola Onashoga, Oludele Awodele, and LO Omotosho. An improved assessment of personality traits in software engineering. Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge Management, 2, 2007.
[148] Martín Solari, Sira Vegas, and Natalia Juristo. Content and structure of laboratory packages for software engineering experiments. Information and Software Technology, 97:64-79, 2018.
[149] Arjumand Bano Soomro, Norsaremah Salleh, Emilia Mendes, John Grundy, Giles Burch, and Azlin Nordin. The effect of software engineers' personality traits on team climate and performance: A systematic literature review. Information and software technology, 73:52-65, 2016.
[150] R Sternberg, C Ferrandiz, D Hernández, and M Ferrando. Inteligencia exitosa y alta habilidad. Psicología de la Excepcionalidad. Madrid: Editorial Síntesis, 2001.
[151] Mohsen Tavakol and Reg Dennick. Making sense of cronbach's alpha. International journal of medical education, 2:53, 2011.
[152] CMMI Product Team. Cmmi for development, version 1.2. 2006.
[153] Jan JF Ter Laak. Las cinco grandes dimensiones de la personalidad. Revista de Psicología, 14(2):129-181, 1996.
[154] Adam Trendowicz and Jurgen Munch. Factors influencing software development productivity-state-of-the-art and industrial experiences. Advances in computers, 77:185-241, 2009.
[155] Naomi Unkelos-Shpigel and Irit Hadar. Gamifying software engineering tasks based on cognitive principles: The case of code review. In 2015 IEEE/ACM 8th International Workshop on Cooperative and Human Aspects of Software Engineering, pages 119-120. IEEE, 2015.
[156] Iris Vessey and Ron Weber. Research on structured programming: An empiricist's evaluation. IEEE Transactions on Software Engineering, (4):397-407, 1984.
[157] Jesús Rodríguez Vicente. Ingeniería de modelos con MDA. Estudio comparativo con OptimalJ y ArcStyler. 2004.
[158] Stale Walderhaug, Erlend Stav, and Marius Mikalsen. Experiences from model-driven development of homecare services: Uml profiles and domain models. In International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems, pages 199-212. Springer, 2008.
[159] David Wechsler. Wechsler adult intelligence scale-fourth edition (wais-iv). San Antonio, TX: NCS Pearson, 22:498, 2008.
[160] Gerald M Weinberg. The psychology of computer programming, volumen 932633420. Van Nostrand Reinhold New York, 1971.
[161] Rudolf H Weiβ and Bernhard Weiβ. Hogrefe.
[162] Elizabeth A Wentz. How to design, write, and present a successful dissertation proposal. SAGE Publications, 2013.
[163] Kirsten N. Whitley. Visual programming languages and the empirical evidence for and against. Journal of Visual Languages & Computing, 8(1):109-142, 1997.
[164] Jon Whittle, John Hutchinson, and Mark Rouncefield. The state of practice in model-driven engineering. IEEE software, 31(3):79-85, 2014.
[165] Claes Wohlin, Per Runeson, Martin Host, Magnus C Ohlsson, Bjorn Regnell, and Anders Wesslén. Experimentation in software engineering. Springer Science & Business Media, 2012.
[166] Richard W Woodcock, Nancy Mather, Kevin S McGrew, and Barbara J Wendling. Woodcock-Johnson III tests of cognitive abilities. Riverside Publishing Company Itasca, IL, 2001.
[167] Murat Yilmaz and Rory V OConnor. Towards the understanding and classification of the personality traits of software development practitioners: Situational context cards approach. In 2012 38th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications, pages 400-405. IEEE, 2012.
[168] Murat Yilmaz, Rory V O'Connor, Ricardo Colomo-Palacios, and Paul Clarke. An examination of personality traits and how they impact on software development teams. Information and Software Technology, 86:101-122, 2017.
