دانلود پایان نامه تحلیل مقایسه ای رویکردهای برنامه نویسی در توسعه نرم افزار

1. مقدمه 2. روش 3. پیشینه نظری 4. پروژه تحقیقاتی – پیاده سازی 5. نتایج 6. آنالیز 7. بحث و بررسی 8. نتیجه گیری و کارهای آتی

چکیده – این مطالعه پژوهشی، مقایسه ای بین برنامه نویسی های solo، pai و mob براساس همکاری، اشتراک دانش، سطوح استرس، بهره وری و بازده، انجام می دهد. این مطالعه بینش هایی را از تحلیل داده مقالات پژوهشی دیگر و یک آزمایش تجربی حاصل می کند که با شبیه سازی یک محیط توسعه واقعی برای هر رویکرد برنامه نویسی، انجام شد. یافته ها آشکار می کنند که برنامه نویسی pair و mob، در ارتقای همکاری و اشتراک دانش نسبت به برنامه نویسی solo، موثرتر هستند درحالی که برنامه نویسی solo، مزیتی نسبت به قبلی ها دارد. برنامه نویسی mob از نظر کار تیمی، حل مسئله و استقبال از موفقیت های تیمی، برتر از دیگران است. برعکس، برنامه نویسی solo از سطوح کم مشارکت فعال و حل مسئله مشارکتی برخوردار است. درحالی که برنامه نویسان solo نیز می توانند تبادل دانش داشته باشند، اما برنامه نویسی های pair و mob برای تقویت اشتراک دانش، مناسب تر هستند. از نظر استرس، تجربه نشان می دهد که برنامه نویسان solo استرس بیشتری را با انباشته شدن مشکلات و دشواری ها تجربه می کنند. برنامه نویسان mob استرس را در مدیریت وظیفه تجربه می کنند، درحالی که برنامه نویسان pair سطوح استرس کمتری را گزارش می دهند. بهره وری و بازده بین شیوه های برنامه نویسی متفاوت هستند، به نحوی که برنامه نویسی mob، کیفیت و بازده بالا را نشان می دهد و برنامه نویسی solo به نمره های بالاتری از لحاظ کیفیت می رسد اما به بازده کمتری می رسد. این یافته ها بر اهمیت در نظر گرفتن ماهیت وظیفه، پیامدهای مطلوب و دینامیک تیمی در انتخاب شیوه های برنامه نویسی، تاکید می کنند. انجام پژوهش های دیگر برای بررسی دلالت های ماندگار، اثربخشی در محیط های نامساعد و تاثیر بر بهره وری و سلامت در حیطه فنآوری، الزامی می باشند.

This research study makes a comparison of solo programming, pair programming, and mob programming on collaboration, knowledge sharing, stress levels, productivity, and efficiency. The study draws insights from the analysis of data from other research papers and articles, and an experiment, which was conducted simulating a real life developing environment for each programming approach. The findings reveal that pair and mob programming are more effective in promoting collaboration and knowledge sharing than solo programming, with the latter having an edge over the former. Mob programming stands out in terms of teamwork, problem-solving, and celebrating team achievements. In contrast, solo programming is characterized by low levels of active participation and collaborative problem-solving. While solo programmers may also exchange knowledge, pair and mob programming are better suited for fostering knowledge sharing. Regarding stress, the experiment shows that solo programmers feel more stressed by accumulating difficulties. Mob programmers experience stress in task management, while pair programmers report lower stress levels. Productivity and efficiency vary across programming practices, with mob programming displaying high quality and efficiency and solo programming achieving higher scores but with lower efficiency. These findings underscore the significance of taking into account task nature, desired outcomes, and team dynamics in selecting programming practices. Additional research is imperative to explore the lasting implications, effectiveness in diverse environments, and impact on productivity and wellbeing in the technology domain.