Modelos de aceptación de metodologías de desarrollo de software

Resumen
El objetivo es identificar los factores que impactan en las decisiones de las personas por adoptar una metodología de desarrollo de software. Para ello, se buscó y recopiló estudios sobre los modelos de aceptación relacionados con las metodologías. Posteriormente, los modelos se organizaron de acuerdo a la relevancia en el trabajo de investigación y los resultados encontrados. En base a toda la información y conocimientos adquiridos, se agruparon las variables de los modelos de aceptación, y se generó un meta análisis y un diccionario de datos. Para ello, los modelos aplicados en los últimos cinco años fueron comparados para clasificar las variables según su aporte como impulsor, inhibidor o indeterminado. De los 17 factores que se establecieron como impulsores, la Compatibilidad, Utilidad, Facilidad de condiciones y Voluntad de uso fueron los que destacaron gracias al número significativo de referencias. Por otro lado, la Complejidad y Tamaño de la Organización se encontraron como factores inhibidores; mientras que la Presión Social Percibida, Experiencia, Ventaja Relativa, Facilidad de Condiciones, Carácter Innovador, Imagen y Obstáculos no se pudieron determinar debido a las contradicciones que se encontraron entre los modelos. En conclusión, es necesario establecer un nuevo modelo de aceptación para los factores que no pudieron determinarse.
Tipo: Tesis
Fuente: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC

URL http://hdl.handle.net/10757/528193

Abstract
This research project's main objective is to identify the factors that affect people's decisions to adopt a software development methodology. To do this, we sought and compiled studies on models of acceptance related methodologies. Later, models were staged according to relevance in the research and results. Based on all the information and knowledge acquired, variables acceptance models were grouped. Also, a meta-analysis and a data dictionary were generated. To do this, models acceptance of software development methodologies applied in the past five years were compared to determine the contribution of each variable as a driver, inhibitor or indeterminate. Of the 17 factors that were established as drivers, Compatibility, Perceived Usefulness, Facilitating Conditions and Voluntariness, highlighted because they include more references. On the other hand, Complexity and Size of the organization were found to be inhibiting factors; while the Perceived Social Pressure, Experience, Relative Advantage, Facilitating Conditions, Personal Innovativeness, Image and Perceived Limitations could not be determined due to the contradictions found between models or because they were validated theoretically. In conclusion, it is necessary to establish a new model of acceptance for those factors that could not be determined.