20.500.12556/DKUM-76606 Primerjava samodejne in manualne ocene količine tehničnega dolga magistrsko delo Comparing the automatic and the manual estimates of the technical debt amount V magistrskem delu smo raziskali področje metod za ocenjevanje količine tehničnega dolga. Izvedli smo sistematičen pregled literature, s katerim smo raziskali metode, ki se uporabljajo v orodjih za samodejno ocenjevanje količine tehničnega dolga. Analizirali in zbrali smo orodja, ki te metode implementirajo. Na petih izbranih projektih razvoja informacijskih rešitev smo izvedli popis tehničnega dolga. Pri tem smo najprej izvedli manualno identifikacijo in ocenjevanje količine tehničnega dolga. Sledila je samodejna identifikacija in ocenjevanje količine tehničnega dolga s pomočjo orodij. V zaključnem delu popisovanja smo dobljene manualne in samodejne ocene med seboj primerjali in analizirali. Empirični podatki, pridobljeni v popisu nakazujejo na velik razkorak med manualno in samodejno oceno. In this master thesis, we report a researched in the field of the methods of the technical debt amount estimation. We conducted a systematic literature review to investigate the methods used in a tools for automatically estimating the amount of technical debt. We analysed and collected the tools that implement these methods. We collected technical debt items on a five selected software projects, in which we firstly performed manual identification and estimation of the amount of technical debt. We followed by automatic identification and assessment. In the final part, the obtained manual and automatic estimates were compared and analysed. The empirical data obtained indicate a gap between manual and automatic estimation. tehničen dolg metode ocenjevanja orodja merjenje technical debt methods for estimating tools measurement true true false [T. Hliš] Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2020-06-14 20:45:09 2020-07-03 15:40:37 2022-08-09 13:45:55 2020-09-08 03:18:04 2020 0 Maribor 0 Maribor XI, 80 str. 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 659.2:004(043.2) 27330819 URN:SI:UM:DK:0IZ5UWHS MAG_Hlis_Tilen_2020.pdf MAG_Hlis_Tilen_2020.pdf 1 35B8C0444E9139553333A5DA9C502E84 d66bf212ddc920000b7f5f3e2af1feaf159dda66e4451a357ea50ab2915c91d2 59fe73fa-7c11-11eb-bb7a-00155d0001ca 20.500.12556/dkum/d9b7fb7a-dd29-444f-a03f-2fc1223c8e53 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=142797 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0