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Navegando por Autor "Lopes, Rita de Cássia Lino"

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    TCC
    BugAwareRetro: ferramenta de apoio às reuniões de retrospectiva
    (Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-07-11) Lopes, Rita de Cássia Lino; Coelho, Roberta de Souza; http://lattes.cnpq.br/9854634275938452; Figueira Filho, Fernando Marques; Lucena, Márcia Jacyntha Nunes Rodrigues
    A identificação e correção de defeitos representa uma parcela significativa do esforço total de desenvolvimento de software, podendo ser até 100 vezes mais cara após a entrega. Embora as retrospectivas sejam reconhecidas como mecanismo fundamental de melhoria contínua no Scrum, observa-se significativa divergência entre seu potencial teórico e implementação prática. Estudos empíricos revelam que a maioria das retrospectivas não aproveitam dados de projetos de software, fundamentando-se unicamente em percepções subjetivas. Esta abordagem compromete a qualidade das análises realizadas e a efetividade das ações de melhoria propostas. A ausência de rastreabilidade adequada entre defeitos, seus contextos de ocorrência e as reflexões conduzidas durante as retrospectivas constitui lacuna crítica que impede as equipes de transformarem experiências práticas em aprendizado sistematizado. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma ferramenta Web denominada Sistema BugAwareRetro, que proporcione suporte estruturado às reuniões de retrospectiva através da apresentação organizada de dados de defeitos. O sistema visa aprimorar a qualidade das retrospectivas e promover a melhoria contínua através da correlação entre dados quantitativos de falhas e percepções qualitativas das equipes. A metodologia adotada empregou o backend em Java-Spring Boot e frontend em React-TypeScript. O BugAwareRetro diferencia-se de ferramentas existentes como Jira, Azure DevOps e outras focadas em retrospectiva ao propor solução integrada que unifica rastreamento de bugs e gestão de retrospectivas, atuando durante a Sprint para registro de defeitos e na Cerimônia de Retrospectiva para apresentação organizada dos dados, proporcionando ciclo contínuo baseado em evidências empíricas concretas.
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