Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/31842| Título : | Herramientas de inteligencia artificial para el proceso de codificación de una aplicación web |
| Autor : | Ordoñez Ordoñez, Pablo Fernando Guarderas Maldonado, Julio Nivardo |
| Palabras clave : | INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) GITHUB COPILOT DESARROLLO DE SOFTWARE PERCEPCIÓN DE APRENDIZAJE MÉTODOS LONGITUDINALES SIMULADOR ANYLOGIC |
| Fecha de publicación : | 28-ene-2025 |
| Editorial : | Universidad Nacional de Loja |
| Resumen : | La integración de inteligencia artificial (IA) en el desarrollo de software plantea desafíos significativos, como la falta de estándares establecidos, el riesgo de comprometer la calidad del código y la resistencia al cambio en los equipos de desarrollo. Este Trabajo de Titulación aborda estos retos mediante la implementación de IA en el desarrollo de una aplicación web, denominada DIANA, diseñada para la gestión de listas de control de lavado de activos. Se plantearon dos objetivos principales: utilizar la IA para optimizar el proceso de codificación mediante GitHub Copilot y evaluar la percepción de aprendizaje mediante métodos longitudinales y autoevaluaciones. La metodología Scrum permitió un desarrollo ágil y estructurado, mientras que herramientas como v0.dev y GitHub Copilot facilitaron la generación, revisión, refactorización y documentación del código. Adicionalmente, se empleó el simulador AnyLogic para modelar dinámicas de aprendizaje y analizar la evolución de habilidades durante el proyecto. Los resultados mostraron que la IA no solo reduce los tiempos de desarrollo, sino que también mejora la curva de aprendizaje, especialmente en tareas complejas como la creación de pruebas unitarias. Además, los métodos longitudinales y las autoevaluaciones revelaron un progreso significativo en la percepción de aprendizaje, destacando puntos clave de mejora y consolidación de conocimientos. El aporte más relevante de este trabajo es la demostración práctica de cómo integrar la IA en el desarrollo de software, ofreciendo un modelo replicable para evaluar su impacto en la productividad y el aprendizaje. Este enfoque contribuye al avance de las ciencias computacionales y la Ingeniería de Software, proporcionando herramientas y metodologías para la adopción efectiva de tecnologías disruptivas en proyectos reales. Palabras claves: Inteligencia Artificial (IA), GitHub Copilot, Desarrollo de Software, Percepción de Aprendizaje, Métodos Longitudinales, Simulador AnyLogic |
| Descripción : | Integrating artificial intelligence (AI) into software development presents significant challenges, such as the lack of established standards, the risk of compromising code quality, and resistance to change among development teams. This capstone project addresses these challenges by implementing AI in developing a web application called DIANA, designed for managing money laundering checklists. Two primary objectives were established: to utilize AI for optimizing the coding process via GitHub Copilot and to assess the learning perception using longitudinal methods and self-evaluations. The Scrum methodology enabled an agile and structured development process, while tools like v0.dev and GitHub Copilot facilitated code generation, review, refactoring, and documentation. Additionally, the AnyLogic simulator was employed to model learning dynamics and analyze the evolution of skills during the project. The results showed that AI not only reduces development times but also improves the learning curve, especially for complex tasks such as unit test creation. Furthermore, longitudinal methods and self-assessments revealed significant progress in learning perception, highlighting key points for improvement and knowledge consolidation. The key contribution of this work is demonstrating how to effectively integrate AI into software development, providing a replicable model to assess its impact on productivity and learning. This approach contributes to the advancement of computer science and software engineering by offering tools and methodologies for the effective adoption of disruptive technologies in real projects. Keywords: Artificial Intelligence (AI), GitHub Copilot, Software Development, Perception of Learning, Longitudinal Methods, AnyLogic Simulator |
| URI : | https://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/31842 |
| Aparece en las colecciones: | Maestrias FEIRNNR |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| JulioNivardo_GuarderasMaldonado.pdf | El trabajo de investigación NO será accesible al público durante un año y medio por publicarse como Artículo Científico. | 2,18 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Request a copy |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.