Con el fin de visibilizar el trabajo en Investigación, ahora en nuestro sitio web, encontrarás papers publicados durante el 2025 de cada profesor ó profesora que a su vez son investigadores e investigadoras.
En esta oportunidad se publican investigaciones de Juan Pablo Sandoval, académico del Departamento Ciencia de la Computación UC y miembro del laboratorio Ingeniería de Software.
- “Assessing Automatically-Generated Tests Code Quality: Beyond Traditional Test Smells”
Autores: Maximiliano Narea-Carvajal, Geraldine Galindo-Gutierrez, Alison Fernandez-Blanco, Andrés Neyem, Nicolas Anquetil & Juan Pablo Sandoval*
Revista: Empirical Software Engineering (EMSE, recién aceptado)
Este artículo analiza en profundidad la calidad del código de pruebas generadas automáticamente, yendo más allá de los test smells tradicionales. A partir de un extenso estudio empírico sobre miles de pruebas generadas por herramientas automáticas, se propone una nueva taxonomía de problemas de calidad que abarca aspectos estructurales, semánticos y de oráculo. Los resultados muestran que los test smells clásicos no capturan adecuadamente los defectos que surgen en las pruebas generadas por herramientas, evidenciando la necesidad de nuevas métricas y enfoques para evaluar su efectividad y mantenibilidad.
Además, el estudio revela que la calidad de diseño de las clases bajo prueba tiene un impacto directo en la calidad de las pruebas generadas, mostrando que clases mejor estructuradas tienden a producir tests más precisos, legibles y efectivos.
Enlace a Taxonomia: https://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/ICSME58846.2023.00035
Enlace al Articulo: Recién aceptado, se hará publico recién en enero 2026 - “FlameGraph AR: Visualizing the Linux Kernel Performance in Augmented Reality”
Autores: Tiara Rojas-Stambuk, Luis Fernando Gil-Gareca Leonel Merino, David Moreno-Lumbreras & Juan Pablo Sandoval*
Conferencia: 13th IEEE Working Conference on Software Visualization (VISSOFT 2025)
*(Incluye la versión extendida del Visual Challenge y el póster “FlameGraph AR: Immersive Visualization of CPU Profiles in Augmented Reality”)
Ambos trabajos presentan FlameGraph AR, una herramienta de visualización inmersiva que permite explorar perfiles de rendimiento de CPU en entornos de realidad aumentada. El sistema traslada el clásico FlameGraph de Brendan Gregg a un entorno 3D interactivo, facilitando el análisis de grandes volúmenes de datos de rendimiento como los del kernel de Linux. Los usuarios pueden navegar, filtrar y comparar llamadas de funciones de manera más intuitiva, mejorando la comprensión espacial de los cuellos de botella en tiempo de ejecución.
Enlace Visual Challenge: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11175675
Enlace Poster Paper: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11175655 - “Increasing the Effectiveness of Automatically Generated Tests by Improving Class Observability”
Autores: Geraldine Galindo-Gutierrez, Nicolas Jimenez-Fuentes, Alexandre Bergel, Gordon Fraser & Juan Pablo Sandoval*
Conferencia: 47th IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE 2025)
Este artículo estudia cómo la observabilidad de las clases bajo prueba influye en la efectividad de las pruebas generadas automáticamente. A través de un experimento controlado con EvoSuite, se demuestra que mejorar la visibilidad de los atributos internos (por ejemplo, mediante getters adicionales o refactorizaciones) permite generar pruebas más completas y detectar un mayor número de fallas.
El trabajo también muestra que no es necesario abrir la visibilidad de todos los atributos: bastan unos pocos cambios cuidadosamente seleccionados para mejorar significativamente la efectividad de las pruebas generadas, reduciendo así el impacto en el encapsulamiento y manteniendo buenas prácticas de diseño de software.
Enlace: https://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/ICSE55347.2025.00156
Distinción: Distinguised Paper Award. Top 2% de todos los papers enviados a ICSE, la mejor conferencia en el área. - “Enhancing Commit Message Quality in Software Capstone Projects with Generative AI”
Autores: Andrés Neyem, Agustín Ríos, Kevin Céspedes-Arancibia, Marcelo Mendoza & Juan Pablo Sandoval*
Revista: SoftwareX
Este estudio presenta una herramienta basada en IA generativa que ayuda a estudiantes de proyectos de software (capstone) a mejorar la calidad de sus mensajes de commit. El modelo sugiere reformulaciones más claras, concisas y alineadas con buenas prácticas de ingeniería de software. Los resultados muestran mejoras sustanciales en la estructura, completitud y coherencia de los mensajes, contribuyendo a una comunicación más efectiva dentro de los equipos de desarrollo y al mantenimiento de la trazabilidad del proyecto.
Enlace: https://doi.org/10.1016/j.softx.2024.101947 - “Exploring the Adaptability and Usefulness of Git-Truck for Assessing Software Capstone Project Development”
Autores: Andrés Neyem, José Carrasco, Alison Fernández-Blanco, Juan Pablo Sandoval*
Conferencia: Technical Symposium on Computer Science Education (SIGCSE TS 2025)
El trabajo explora el uso de Git-Truck, una herramienta de análisis visual de repositorios, para evaluar la participación y evolución de los equipos en proyectos capstone. Mediante estudios con docentes y estudiantes, se analiza la utilidad de la herramienta para identificar patrones de colaboración, detectar riesgos y mejorar el seguimiento del progreso de los equipos. Los hallazgos revelan que Git-Truck es adaptable al contexto educativo y proporciona métricas y visualizaciones valiosas para la evaluación formativa en cursos de ingeniería de software.
Enlace: https://doi.org/10.1145/3641554.3701798
