OntoIAC: Colaboração entre Indústria e Academia no contexto de Desenvolvimento Ágil de Software

Resumo

Num contexto global em constante evolução científica, a atualização do conhecimento e a inserção da ciência no setor industrial ganha força, porém os contextos da academia e da indústria aparecem sem conexão entre ambos (Sandberg et al., 2011) (Marques et al., 2022). Os governos estão incentivando ativamente essas colaborações como um meio de melhorar a eficiência das inovações industriais (Barnes et al. 2002) (Jarvinen et al. 2014). A Colaboração Indústria-Academia (IAC) proporciona acesso ao conhecimento intrínseco dos setores, trazendo uma fonte de financiamento, conhecimento real e prático, além de patentes e artigos e desenvolve amplitudes de conhecimentos, transferências de tecnologias e novas formas de desenvolvimento. O objetivo do trabalho é a realização de uma revisão sistemática da literatura (RSL), em conjunto com a execução de um Snowballing, e finalizando com a construção de uma ontologia no domínio de IAC. A primeira parte da pesquisa foi a execução da RSL, tendo como pergunta da pesquisa “Como os procedimentos de colaboração estão sendo conduzidos entre a indústria e academia no contexto de Desenvolvimento Ágil de Software?”. Com as seguintes perguntas de pesquisa: RQ1) Quais os desafios e impedimentos estão ocorrendo nessas colaborações?; RQ2) Quais as práticas foram propostas nessas colaborações?; E RQ3) Que tipo de Modelos de IAC estão sendo propostos?. A Construção da String de busca foi realizada através da junção do artigo de Garousi (2016), sobre IAC e de Dingsoyr (2012) sobre agilidade de software. Foram realizadas buscas em bases eletrônicas, como: Springer, IEEE, Scopus, Science Direct e ACM. Entre os critérios de inclusão e exclusão, estão: Publicação entre os anos de 2010 e 2021; Classificado como estudo primário; É necessário ser um artigo completo; e ser escrito em língua Inglesa. Uma das formas de avaliação da qualidade dos artigos é a avaliação através do modelo de maturidade proposto por Wholin (2013), ao qual foi acoplada a forma de avaliação dos artigos. Outra etapa da RSL é a execução do Snowballing, que seguiu todos os procedimentos da RSL e foi executado no Google Scholar. Para análise dos dados foram utilizados o ‘Atlas.TI’, uma ferramenta de apoio a pesquisa qualitativa, e a utilização do Microsoft Office Excel. Através do processo de codificação e análise dos dados, foram descritas 10 categorias para a RQ1 (como por exemplo, Incompatibilidade entre a indústria e academia – C01, Falta de Treinamento e Experiência – C03, Falta de Interesse e Baixo Comprometimento – C04), 14 categorias para a RQ2 (como por exemplo, Garantir o Engajamento e Gerenciamento dos Projetos – C02, Considerar as necessidades, desafios e metas – C03, Agilidade de Software – C06) e 7 modelos de colaboração entre a indústria e academia (como por exemplo, Technology Transfer Model, Cooperative Method Development – CMD, Dialogical Action Research - DAR). Já a segunda parte da pesquisa é o desenvolvimento de uma ontologia de domínio e leve, que descreve e apresenta o domínio das Colaborações entre indústria e Academia, em Desenvolvimento Ágil de Software. Para o desenvolvimento da ontologia foi utilizada o método METHONTOLOGY, que apresentam cinco atividades para a construção de uma ontologia (Fernandez et al., 1997). Diante disso, o objetivo dessa ontologia é inferir um conjunto de boas práticas para mitigação de riscos de projetos, a partir dos desafios descritos pelos participantes de projetos colaborativos (IAC), onde a Questão de Competência (QC) é se “É possível inferir as boas práticas a partir dos desafios apresentados pelos pesquisadores/profissionais?”. A primeira e segunda atividade executadas é a aquisição de conhecimento, formalizada pela RSL e do Snowballing realizado, e a conceitualização em modelos conceituais que descrevem o domínio projetado. Para a Formalização e Implementação da ontologia foi utilizada a ferramenta Protégé e com linguagem OWL. Foram descritas 3 grandes classes (Pessoas, Desafios e BoasPraticas), com diversas subclasses entre elas, descritas e relacionadas pelas relações entre as classes e indivíduos (Objects Property). As avaliações ontológicas foram desenvolvidas de duas formas, a verificação e validação. A Verificação é a análise se a ontologia é construída de forma correta e logicamente correta, sendo realizada no próprio Protégé, onde não foram apresentadas inconsistências no desenvolvimento. Já a Validação Ontológico, foram adotados três estudos de caso, descritos por Guillot (2017). A partir das execuções desses estudos de casos, foram descritas boas práticas a partir dos desafios detalhados pelos estudos de caso, como por exemplo, no Caso2 foram relatados 6 desafios na execução de projetos colaborativos e sendo inferidas 12 boas práticas para mitigação desses riscos de projeto. A inclusão de colaborações em pesquisas tende a auxiliar na formação dos pesquisadores e tornar as indústrias mais adequadas às tecnologias e processos administrados pelos acadêmicos. Diante disso, as práticas ágeis em projetos colaborativos (IAC) são muito aderentes devido à necessidade de demonstrar rapidez e qualificação resultados, isso é amplamente aplicável usando iterações curtas, reuniões e sprints curtos. Já na ontologia, por ser uma ontologia leve, apresenta grandes aptidões de expansividade e de melhora de funções ontológicas.
 
Palavras-chave: Colaboração Indústria-Academia; Ágil; Desenvolvimento Ágil de Software; Ontologia.