Akademik Veri Yönetim Sistemi
Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, cilt.26, sa.5, ss.993-1014, 2020 (ESCI)
Yazılım sektörü, giderek hayatın her alanında yer almakta ve büyük çapta yazılım projeleri geliştirilmektedir. Bu durum, geliştirilen projelerde çok önemli hatalara ve olumsuz sonuçlara sebep olmaktadır. Dolayısıyla, bu durumu önlemek veya minimuma indirmek için özellikle yazılım risk yönetim faaliyetlerinin başarılı bir şekilde uygulanması gerekmektedir. Bu çalışmada, yazılım projelerinde yapay zekâya dayalı ve web tabanlı yeni bir risk yönetim süreci tasarlanmış ve geliştirilmiştir. Çalışmanın amacı, risk faktörlerine göre proje çıktılarında meydana gelebilecek sapmaları yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak tahmin etmek, yazılım yaşam döngüsünün ilk evrelerinde karşılaşılabilecek zararları minimize etmek ve böylece kullanıcılar için önleyici bir yaklaşım desteği sunmaktır. Çalışmanın YSA modelini oluşturmak için yazılım mühendisliği alanındaki akademisyenler, uzman ve proje yöneticileriyle öngörüşmeler yapılarak bir kontrol listesi formu oluşturulmuştur. Bu form kullanılarak Teknokent’lerde bulunan yazılım firmalarındaki 774 farklı firmadan gerçek proje verisi toplanmıştır. Oluşturulan YSA modeli, kırkbeş giriş, tek gizli katman (on beş nörona sahip) ve beş çıkışlı (45-15-5) olup; eğitim R oranı 0.9978; test R oranı 0.9935 ve hata oranı ise 0.001’dir. Model,.dll kütüphanesi oluşturularak geliştirilen uygulamaya entegre edilmiştir. Geliştirilen uygulama, farklı alanlardan gerçek proje verileri elde edilerek uzman ve akademisyen (10 kişi) görüşleri alındıktan sonra 4 farklı senaryo üzerinden test edilerek sonuçlar elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, uygulamanın performansının yüksek olduğunu ve söz konusu uygulamalarda YSA kullanımının proje başarısına olumlu katkılar sağladığını açıkça ortaya koymuştur. Ayrıca, yapılan çalışma ile yazılım endüstrisi için yapay zeka tabanlı bir risk yönetim süreci sunan uygulamalara ihtiyaç olduğu görülmüştür.