Track DISE

DISE: Track on Data-drIven Software Engineering

PRESENTACIÓN DE ARTÍCULOS PARA EL 14 DE JUNIO (AoE)

Siendo más de 50 años de tremendo éxito de la investigación, educación y prácticas en ingeniería de software, SIMBig se complace en presentar DISE (Data-drIven Software Engineering) para su segunda edición. La ingeniería de software es la aplicación de técnicas y métodos de ingeniería al desarrollo de software. Adquiere cada vez más importancia en la investigación, series de conferencias internacionales de gran reputación como ICSE, ASE y ESEM ofrecen lugares dedicados para discutir los avances de la investigación en ingeniería de software. Por otro lado, gracias a la era de la ingeniería de software de datos, ha ganado terreno en muchos campos que introducen nuevas tecnologías para apoyar la mayoría de las acciones humanas desde las tareas domésticas hasta las acciones militares. El objetivo de DISE es proporcionar un foro abierto para investigadores, profesionales y educadores de Perú y de América Latina i) para discutir su trabajo actual sobre prácticas de ingeniería de software basadas en datos ii) para compartir experiencias sobre el uso de métodos y herramientas de ciencia de datos para resolver problemas de ingeniería de software y iii) identificar los principales desafíos en el tema de la transferencia de conocimiento entre las comunidades de ciencia de datos e ingeniería de software. Más concretamente, nuestro objetivo es crear una ocasión para discutir la ingeniería de software basada en datos a través de la exploración:

Nuevos escenarios, métodos y técnicas para la ingeniería de software basada en datos
Ideas nuevas y emergentes sobre técnicas para la ingeniería de software basada en datos.
Experiencias en tratar de resolver problemas de ingeniería de software explotando usuarios y datos contextuales.
Sinergias e interacciones entre técnicas y métodos de ingeniería de software basados en datos de sistemas cruzados.

Alcance y Temas

Estamos buscando contribuciones que investiguen modelos, principios de diseño, métodos y técnicas para la ingeniería de software utilizando un enfoque basado en datos. Los temas incluyen, pero no se limitan a:

Data-driven search based software engineering.
Model-driven software engineering for exploiting users and contextual data.
Data-driven software evolution and maintenance.
Data-driven software adaptation.
Data-driven self-* (self-management, self-adaptation, self-protection, etc.) systems.
Data-driven security and privacy .
Data-driven software testing.
Data-driven requirement engineering .
Affective software engineering.
Data-driven educational software engineering.
Crowdsourcing for Software Engineering .
Ethical issues on data collection and exploitation.
Platforms and Infrastructure for data-driven software engineering.
Data-driven design pattern for software engineering.
Non-functional aspects of Big Data processing.

Artículos Largos

Los trabajos largos están limitados a un total de 14 (catorce) páginas, incluyendo todo el contenido y referencias, y deben estar en formato PDF y formateado con el formato de publicación Springer

Artículos Cortos

Los trabajos cortos están limitados a un total de 7 (siete) páginas, incluyendo todo el contenido y referencias, y deben estar en formato PDF y formateado con el formato de publicación Springer

Demostraciones

Los documentos de demostración se limitan a un total de 7 (siete) páginas, incluyendo todo el contenido y referencias, y deben estar en formato PDF y formateado con el formato de publicación Springer

Directivas para el envío de artículos

Envío de articulos (Largos, Cortos, Demo): 14 de Junio (AoE)
Notificación de artículos aceptados: 02 de Julio
Fecha límite para versiones finales: 09 de Julio (AoE)

Las presentaciones deben estar en PDF. Debe de estar formateadas con el formato de Publicaciones Springer. Para detalles sobre el estilo de Springer, vea AQUI.

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