Investigación

PhD Thesis: David Granada

 DESARROLLO DIRIGIDO POR MODELOS DE EDITORES GRÁFICOS COGNITIVAMENTE EFICACES PARA LENGUAJES ESPECÍFICOS DE DOMINIO

Los Lenguajes Específicos de Dominio (DSL, Domain Specific Languages) siempre han gozado de cierta popularidad, dado que suelen mejorar en términos de expresividad y facilidad de uso a los lenguajes de propósito general. Con el auge de la Ingeniería Dirigida por Modelos (MDE, Model Driven Engineering), el nivel de adopción de los DSL, y en particular el de los DSL gráficos, ha experimentado un importante crecimiento.
El uso eficiente de estos DSL pasa por disponer de herramientas o entornos, generalmente en forma de editores gráficos, que faciliten la tarea del modelador. Así, durante los últimos años, y con la intención de aliviar la complejidad inherente al desarrollo de este tipo de herramientas, han sido varias las propuestas que han aparecido para el desarrollo de editores gráficos para DSL visuales.
La mayoría de estas propuestas utilizan como base EMF (Eclipse Modeling Framework) y GMF (Graphical Modeling Framework), que, en efecto, ayudan a maximizar el nivel de automatización en el proceso de desarrollo, mientras potencian el papel que juegan los modelos en dicho proceso.
Sin embargo, el desarrollo de herramientas sobre EMF y GMF no está exento de problemas, en su mayoría relacionados con la curva de aprendizaje de estas tecnologías, la escasa documentación disponible, su naturaleza extensible o la complejidad que implica soportar la mayor cantidad posible de opciones de personalización.
Por todo ello, en la presente Tesis Doctoral se han analizado las soluciones más populares para el de desarrollo de entornos de modelado para DSL gráficos o visuales, identificándose algunos aspectos de mejora, relacionados principalmente con la falta de una base científica que asegure en cierta medida la calidad del producto generado y con la posibilidad de aumentar aún más el nivel de automatización del proceso de desarrollo.
Así, con el fin de poner en práctica estas mejoras, en esta Tesis Doctoral se presenta CEViNEdit, una solución tecnológica para la generación semiautomática de editores gráficos para DSL visuales, que incorpora mecanismos para asegurar la calidad de la notación visual que implementa el editor gráfico generado.
En particular, CEViNEdit asiste al desarrollador en la selección de valores para las variables visuales de la notación, e implementa un conjunto de métricas que permiten evaluar la eficacia cognitiva de la notación, tanto en tiempo de desarrollo como una vez generado el editor.
Para la concepción, construcción y validación de esta solución tecnológica se han utilizado diferentes casos de estudio que han permitido llevar a cabo varios estudios empíricos que han servido a su vez, para validar algunas de las principales contribuciones de esta Tesis Doctoral.
Por último, conviene mencionar que el trabajo presentado ha sido contrastado mediante la presentación y publicación de sus resultados en revistas y congresos nacionales e internacionales de reconocido prestigio.

Defense Data

  • Author: David Granada
  • Thesis Supervisor: Esperanza Marcos Martínez,Juan Manuel Vara Mesa
  • Thesis Committee: Oscar Díaz García, Andrea Verónica Bolatti,Félix Óscar García Rubio, Paloma Díaz Pérez, Jordi Cabot Sagrera
  • External Reviewers: Paolo Atzeni, Genoveva Vargas
  • Thesis defense date: 19/07/2016
  • Department: Ciencias de la educación, lenguaje, cultura y artes, ciencias histórico-jurídicas y humanísticas y lenguas modernas
  • School/Faculty: Facultad de Ciencias Jurídicas y Sociales
  • University: University Rey Juan Carlos

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