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GPリーグ東京東大会 決勝を早稲田大学GCSにて9月2日に開催

GPリーグ東京東大会 決勝を早稲田大学GCSにて開催。鷲崎教授と齋藤講師と審査を務め、小学生の見事な創造、協調、プログラミングが見られました。優勝チームは全国大会でぜひ活躍してください。敗れた皆さんもさらなるチャレンジを続けてください。フェアプレー精神や他者の尊重など忘れずに。

鷲崎教授が8月30日にESS2018にて招待講演「機械学習とデータ駆動システム＆ソフトウェアエンジニアリング」

鷲崎弘宜, 機械学習とデータ駆動システム＆ソフトウェアエンジニアリング, 組込みシステムシンポジウム ESS2018 招待講演 2018年8月30日 – Cynefin, AI-SEAL・自動化レベル・, RAISE研究動向, ML品質保証技術整理, メタモルフィックテスティング, MLアーキテクチャ, 機械「教育」, GQM+Strategies

Generalized Software Reliability Model Considering Uncertainty and Dynamics: Model and Applications at Int. J. Soft. Eng. & Know. Eng. is mentioned as Most Read Articles 2017

Our paper titled Generalized Software Reliability Model Considering Uncertainty and Dynamics: Model and Applications at Int. J. Soft. Eng. & Know. Eng. is mentioned as Most Read Articles 2017. Congrats, Kiyoshi!
国際ジャーナル IJSEKE誌にて2017年に最も読まれた論文の一つとして掲載されました。おめでとう、本田講師！

プログラミング教育明日会議・東京2回目を開催

2018年8月22日、早稲田大学西早稲田キャンパスにて みんなのコード さんとご一緒にプログラミング教育明日会議・東京2回目を開催しました。多くの小学校の先生方が参加され、活発な議論や事例共有がありました。鷲崎教授からはルーブリック・プロイース、その活用結果をご紹介しました。

GPリーグ ヤマハ発動機プログラミングコロシアム 東京東大会 予選開催

2018年8月11日に早稲田大学西早稲田キャンパスにてGPリーグ ヤマハ発動機プログラミングコロシアム 東京東大会 予選開催。多くのご参加有難うございました！決勝進出の皆さん、おめでとうございます。9/2 決勝で待ってます。惜しくも漏れた皆さん、ぜひプログラミングに引き続き触れてみてください。好きなものを自身で作る体験はとても楽しいことです。さらには情報によるモノごとの見方や考え方、組み立て方に繋がります。

Empirical Study on Tendencies for Unstable Situations in Application Results of Software Reliability Growth Model accepted for IEEE ISSRE 2018 Industry Track (CORE Rank A)

Kiyoshi Honda, Hironori Washizaki, Yoshiaki Fukazawa, Masahiro Taga, Akira Matsuzaki and Takayoshi Suzuki, “Empirical Study on Tendencies for Unstable Situations in Application Results of Software Reliability Growth Model,” The 29th IEEE International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE 2018), Industry Track, Memphis, USA, October 15-18, 2018 (CORE Rank A)

Monitoring the results of software reliability growth models (SRGMs) helps evaluate a project’s situation. SRGMs are used to measure the reliability of software by analyzing the relations between the number of detected bugs and the detection time to predict the number of remaining bugs within the software. Sometimes the SRGM results lead managers to make incorrect decisions because the results are temporary snapshots that change over time. In our previous study, we proposed a method to help evaluate a project’s qualities by monitoring the results of SRGM applications. We collected the number of detected bugs and the detection time in the test phases for cloud services provided by e-Seikatsu to real estate businesses. The datasets contain about 34 cloud service features. Our method provides correct answers for 29 features and incorrect answers for 5 features. In this paper, we classify the monitoring results of unstable features based on the tendencies of the results into four types to aid developers and managers to make appropriate decisions about the development status.

“Improving GQM+Strategies with Balanced Scorecard’s Perspectives: A Feasibility Study” and “Empirical Study on Specification Metrics to Predict Volatility and Software Defects” accepted for IEEE TENCON 2018 (CORE Rank C)

Taketo Tsunoda, Hironori Washizaki, Yosiaki Fukazawa, Sakae Inoue, Yoshiiku Hanai, Masanobu Kanazawa, “Empirical Study on Specification Metrics to Predict Volatility and Software Defects,” IEEE TENCON 2018, Jeju, Korea, Oct 28-31, 2018 (CORE Rank C)(to appear)

Jati H. Husen, Hironori Washizaki, Yoshiaki Fukazawa, “Improving GQM+Strategies with Balanced Scorecard’s Perspectives: A Feasibility Study,” IEEE TENCON 2018, Jeju, Korea, Oct 28-31, 2018 (CORE Rank C)(to appear)

Body of Knowledge on IoT Education, accepted for WEBIST 2018 (CORE Rank C)

Pablo Alejandro Quezada-Sarmiento, Hironori Washizaki, Liliana Enciso, Wilmar Herhandez, “Body of Knowledge on IoT Education,” 4th International Conference on Web Information Systems and Technologies (WEBIST 2018), Special Session on Internet of Things and Smart Communities (ITSCO 2018), 18 – 20 September, 2018 – Seville, Spain (CORE Rank C)