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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13739| Titre: | Estudio de la práctica de diseño de software que genera patrones de código mal formado |
| Auteur(s): | Rodríguez Ponce, Claudia de las Mercedes%1343349 |
| metadata.dc.subject.other: | Refactoring, code smells, technical debt, software entropy, design quality, programming design |
| Date de publication: | 2026-08-06 |
| Editeur: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Description: | La acumulación de deuda técnica en el software legado se manifiesta principalmente por la necesidad recurrente de modificar el código para corregir defectos y adaptarlo a nuevos requerimientos, situación que incrementa la fragilidad del sistema y acorta significativamente su vida útil. El código mal formado constituye una de las causas principales de este problema, derivado de la omisión de principios de diseño modular y orientado a objetos. El objetivo de la presente investigación fue identificar la recurrencia relativa de las prácticas de diseño y codificación que conducen a la generación de estos defectos, provocando entropía de software y un incremento de la deuda técnica en sistemas legados. Para ello, se realizó una Revisión Sistemática de la Literatura (RSL) que permitió identificar factores de diseño y programación asociados con código mal formado y un estudio experimental aplicado a proyectos desarrollados en lenguaje Java utilizando metricas estructurales y análisis estadístico. Los resultados obtenidos, los cuales corresponden a la muestra analizada y a los criterios de medición definidos en la tesis evidenciaron que el 100% de los proyectos analizados, presentan al menos un factor de código mal formado, siendo la carencia de protección, la carencia de abstracción y la distribución incorrecta de responsabilidades los factores de mayor recurrencia relativa. La prueba binomial exacta confirmó con significancia estadística que la gran mayoría de las aplicaciones en operación acumulan deuda técnica. Asimismo, la prueba de Kruskal-Wallis demostró que la distribución de la deuda técnica no presentó diferencias estadísticamente significativas entre los estratos de tamaño analizados. La correspondencia entre los factores de mayor recurrencia identificados experimentalmente y los códigos mal formados más documentados en la literatura fueron: God Class, Deficient Encapsulation, Primitive Obsession, Feature Envy y Refused Bequest. Dicha relación valida la vigencia de estos defectos en contextos reales de desarrollo y la relevancia de continuar el esfuerzo para disminuir las malas prácticas de desarrollo, mediante la propuestas metodológicas, científicas y tecnológicas. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Collection(s) : | Tesis de Maestría en Computación |
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