文献

J-GLOBAL ID：202002263015449692   整理番号：20A0950543

要求獲得文脈における暗黙知識獲得のための拡張型理論ベースモデル【JST・京大機械翻訳】

Extended Rationale-Based Model for Tacit Knowledge Elicitation in Requirements Elicitation Context

著者 (3件)： Al-Alshaikh Halah Abdulaziz (College of Computer and Information Sciences/Information Systems, Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University (IMSIU), Riyadh, Saudi Arabia) ,  Mirza Abdulrahman A. (College of Computer and information Sciences/Information Systems, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Alsalamah Hessah Abdullah (College of Computer and information Sciences/Information Systems, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 60801-60810  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この要求は知識集約的で協調的な活動を含んでいる。要求工学研究は,知識誘導と要求収集技術の範囲を提案した。それらのいくつかは,利害関係者から暗黙知識を引き出すために特定の戦略を適用した。利害関係者の重要な暗黙知識の慎重な利点を取ることの困難さは,要求誘導における重要な問題の1つである。本論文では,要求誘導プロセスの間に生成された暗黙知識を定義し,引き出すためのモデルを提案した。このモデルは,要件導出プロセスコンテキストにおける要求論理知識導出のための理論モデルを採用し拡張することに基づいている。さらに,この文脈における暗黙知識を表現するための表現コードを提示した。最終的に,モデルの実現可能性を評価するために,調査装置をドメイン専門家に適用して,暗黙知識誘発を容易にすることにおける提案モデルの能力に関するそれらの意見を集めた。さらに,提案したモデルを評価するために制御実験を用いた。モデルを調査するために,アンケートを用いて参加者のフィードバックを同定した。使用された評価方法論の知見は,提案したモデルが要求誘発文脈における暗黙の知識誘導を容易にすることができることを示した。また,提案したモデルは,要求誘導の改善に有意な効果を持つ。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アンケート ,  *知識獲得 ,  型理論
準シソーラス用語： 理論モデル ,  利害関係者 ,  要求工学 ,  要求獲得 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 要求獲得 ,  文脈 ,  知識獲得 ,  拡張 ,  型理論 ,  モデル