左のテーブル Abstract and I. Introduction (抽象とI.紹介) 2.アプローチ A.建築デザイン B.概念実施の証明 III.予想される使用シナリオ IV.実験デザインと人口統計 A. Participants B.ターゲットシステムとタスク C 手続き V.結果と議論 VI.関連業務 VII. 結論と将来の仕事、認識と参照 III. ENVISIONED USAGE SCENARIOS 高度な(ウェブ)テクノロジーの使用に加えて、当社のアプローチは、ダイナミック分析と協力型SV機能の使用によって関連作業から区別することができるため、当社は現在、当社のアプローチと関連する将来の作業から生じる可能性のある予想された使用シナリオを導入しています。 シナリオ1(SC1):オンボードプロセスを容易にする プロフェッショナルなソフトウェア開発では、企業は新しい開発者のオンボードプロセスのための異なるテクニックを使用します。 ピアサポート、製品概要、簡単なタスクは、この文書や技術的な問題を見つける一方で、例えば、開発環境を構築し、オンボードプロセスを妨げ、特にリモートワークのために(23)。 また、クラウドベースのコードエディター(例えば、経験に応じて)が新しい開発者をステップごとにソフトウェアシステムの行動を通じて導くように準備されているシナリオを想像します。 ユーザーは、分析された(分散)ターゲットシステムの使用例をクリックし、その展開を理解します。 さらに、ソースコードのますますます大きな部分(例えば、経験に応じて)が直接SVエンティティと関連付けられ シナリオ 2 (SC2):コードレビュー中に変更を強調 機能リクエストと変化に基づくコードレビューは、プロのソフトウェア開発で一般的に使用されます(25)。しかし、リクエスト者は、複雑なシナリオで使用される場合のリクエストツールの限界について空虚なフィードバックを提供し、一般に報告する傾向があります(26)。この文脈では、私たちのアプローチのもう一つの潜在的な使用シナリオを以下に述べています。チームメンバーは、同僚のソースコードの変更をレビューする予定です。これを行うために、彼または彼女は、準備された、クラウドベースのコードエディターが新しいプログラムの動作(ソースコードの変更による)に組み込まれたSVで開くトリックリクエストの内部のリンクをクリックすることができます。 シナリオ3(SC3):開発活動にランタイム情報を統合する Staging 環境は、生産型の環境でソフトウェアシステムをテストするために使用されます。私たちは、ソフトウェアシステムがインストールされている (例えば、ステージエリア) のパフォーマンスの問題について選択された開発者に通知するコードエディターを想像します。開発者は、この通知をクリックして組み込まれた SV を開くことができます。 4.実験設計と人口構造 したがって、Merino et al. [27]は、SV評価の有効性を検証する研究評価に焦点を当てている。その作業は、SOFTVIS/VISSOFT会議で公表された完全な論文のフィードバックの体を分析し、181の論文を審査するために使用された最も一般的な焦点です。著者らは、提出されたアプローチの有効性を検証する研究評価に焦点を当てている。複数の評価は、効果に貢献するか、一般的に効果に影響を与える可能性のある他の変数を省略していると述べられています(28)、回想や感情のようなこの意見を共有します。私たちは、この論文のいくつかの結果として、Section1では、時間の適切な実行結果を用いて、SCRの実施方法 ■ : タスクソリューション中に、受験者が組み込まれた SV とコード エディタを使用する方法は? RQ1 ■ : コード エディタは、埋め込まれた SV より有用であると考えられますか? RQ2 ■ : 科目は、特定のタスクのためのコラボレーション SV 機能の有用性を認識しますか? RQ3 ■ : このアプローチの有用性と可用性についての一般的な認識は何ですか。 RQ4 ■ : このアプローチは、予想される使用シナリオにおいて有用であると考えられているか。 RQ5 我々は再び、この貢献の結果は、統計的に基づいた結果ではなく、改良のための最初の洞察と指標として見なすべきであることを強調する。 • ランタイムの行動を理解するためのソフトウェア都市の有用性についてのさらなる洞察。 最初の定量的および質的結果は、コードに近いソフトウェア都市の認識された有用性、認識された可用性、および使用時間についてです。 • 評価の初期結果、すべての参加者のスクリーンレコーディング、詳細な指示、および再生用のソフトウェアパッケージを含む補足パッケージ。 次に、参加者の人口統計と私たちの実験の手順を紹介します。 
 
 
 
 著者: (1) Alexander Krause-Glau, Software Engineering Group, Kiel University, Kiel, Germany (akr@informatik.uni-kiel.de) (2) Wilhelm Hasselbring, Software Engineering Group, Kiel University, Kiel, Germany (wha@informatik.uni-kiel.de) Authors: (1) Alexander Krause-Glau, Software Engineering Group, Kiel University, Kiel, Germany (akr@informatik.uni-kiel.de) (2) Wilhelm Hasselbring, Software Engineering Group, Kiel University, Kiel, Germany (wha@informatik.uni-kiel.de) 
 
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