Context: Agile development methodologies in the software industry have increased significantly over the past decade. Although one of the main aspects of agile software development (ASD) is less documentation, there have always been conflicting opinions about what to document in ASD. Objective: This study aims to systematically identify what to document in ASD, which documentation tools and methods are in use, and how those tools can overcome documentation challenges. Method: We performed a systematic literature review of the studies published between 2010 and June 2021 that discusses agile documentation. Then, we systematically selected a pool of 74 studies using particular inclusion and exclusion criteria. After that, we conducted a quantitative and qualitative analysis using the data extracted from these studies. Results: We found nine primary vital factors to add to agile documentation from our pool of studies. Our analysis shows that agile practitioners have primarily developed their documentation tools and methods focusing on these factors. The results suggest that the tools and techniques in agile documentation are not in sync, and they separately solve different challenges. Conclusions: Based on our results and discussion, researchers and practitioners will better understand how current agile documentation tools and practices perform. In addition, investigation of the synchronization of these tools will be helpful in future research and development.


翻译:背景:过去十年中,软件行业中敏捷开发方法学已显著增加。虽然敏捷软件开发(ASD)的主要方面之一是较少的文献,但对于ASD中的什么要进行文献记录一直存在争议。 目标:本研究旨在系统地确定ASD中应记录什么,使用哪种文献工具和方法,以及这些工具如何克服文献挑战。 方法:我们对2010年至2021年6月发表的讨论敏捷文献的研究进行了系统的文献综述。然后,我们使用特定的包含和排除标准系统地选择了一个包含74个研究的样本。之后,我们使用从这些研究中提取的数据进行定量和定性分析。 结果:我们从研究样本中发现了九个主要关键因素,应该将其添加到敏捷文献中。我们的分析显示,敏捷从业者主要发展了他们的文献工具和方法,专注于这些因素。结果表明,敏捷文献中的工具和技术不同步,并分别解决不同的挑战。 结论:根据我们的结果和讨论,研究人员和从业者将更好地了解当前敏捷文献工具和实践的表现。此外,研究这些工具的同步将有助于未来的研究和发展。

1
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
13+阅读 · 2021年10月3日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
11+阅读 · 2019年5月6日
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
19+阅读 · 2021年6月15日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
13+阅读 · 2021年10月3日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
11+阅读 · 2019年5月6日
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员