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DSN_XP y revisiones sistemáticas

 Revisiones sistemáticas de la literatura

DSN_XP había discutido académicamente por el 2004, temas relacionados a la necesidad de realizar investigaciones técnicas sobre la ingeniería de software
En el 2014, encontramos otra propuesta que profundiza en el estudio científico para el desarrollo de software.

El estudio científico del software

DSN_XP partió desde la necesidad de comprender el paradigma orientado a objetos ya que fuimos formados mediante el pensamiento estructurado, esto motivó a que realicemos una propuesta ligera para el proceso de desarrollo de una tesis de grado para los profesionales del software y se planteaba que el pensamiento aplicado desde la ingeniería en sistemas es más práctico que científico.

Docencia del software

Métodos de investigación en ingeniería de software

Gereo, Cruz-Lemus, Piattini 

Nuestro enfoque original como DSN_XP partió desde el estudio del Régimen Académico y la forma en la cual se tenía que cerrar una carrera en ingeniería en sistemas y que, por tratarse de ingeniería implicaba en el diseño de su malla curricular la introducción de varias áreas de conocimiento relacionada con la matemáticas y electrónica, incluyendo criterios sobre el lenguaje de programación a enseñar y los paquetes utilitarios existes aplicado a la informática, entendiéndose como la adaptación de la organización a la introducción de soluciones basadas en el control y el procesamiento de datos mediante el software.

Sin embargo, a lo largo de todo aquel debate, incluso cuando se bajaba al nivel de discutir la estructura de los planes de estudio, nunca se le prestó atención a los aspectos epistemológicos o simplemente metodológicos de la investigación. No solo en el sentido científico del término, sino a algo mucho más, cotidiano y necesario, al proceso de averiguar, consiguiendo evidencias contrastables, si cierta hipótesis pudiera ser cierta o no.

Como DSN_XP habíamos descubierto la necesidad de crear la perspectiva TeamView para efectos de estudiar el comportamiento creativo del programador al momento de codificar y colaborar con el equipo productivo ya que son las personas la que escriben el software y su diseño y no las máquinas.

Actualmente, al 2023, las máquinas pueden escribir software y mejorar en su diseño a través de varias técnicas de estudio de la semántica aplicada GPT.