Estimació de l’esforç per a la realització de pressupostos en la producció d’aplicacions multimèdia de formació semipresencial (blended learning)
Authors:   , Massana Molera Eulàlia 
Published: September 2023

Aquesta tesi s'emmarca en l'estimació de l'esforç per al desenvolupament de projectes multimèdia de formació semipresencial.
En la producció multimèdia, és necessari poder fer una previsió tant de calendari com de pressupost en estadis molt inicials del projecte.
Per al càlcul del pressupost cal especificar quines tasques es duran a terme, quins recursos seran necessaris i el cost d'aquestes tasques i recursos. Una manera de calcular el cost total d'una tasca és multiplicar el cost d'una unitat de temps de la tasca pel temps invertit en desenvolupar-la: l'esforç. Aquest esforç, que és clau per al càlcul del pressupost, només se sap del cert en finalitzar el projecte. El que interessa, però, és poder-lo conèixer a priori, per això se'n fan estimacions.
Com en tants d'altres aspectes, l'entorn multmèdia deu a l'entorn del desenvolupament del software les bases de l'estimació d'esforços, on en els últims 15 anys s'han establert moltes comparacions en enginyeria del software entre diverses tècniques de predicció, segons la seva exactitud.
En el marc de la producció web, els estudis publicats s'han concentrat més en proposar mètodes, metodologies i eines per als processos bàsics i per augmentar la qualitat del producte, que no pas en models de càlcul de l'esforç. I els que han estat publicats en aquest sentit se centren en estimació del temps total per al desenvolupament d'aplicacions web (hipermèdia o software).
Amb aquest treball es pretén aprofundir sobre com fer estimacions de l'esforç per a un projecte multimèdia de formació semipresencial. El temps total estimat ha de servir per poder calcular el pressupost i els temps parcials per tasca han de servir per formar un equip amb el perfil indicat i fer una acurada assignació de tasques.
A diferència de la majoria d'estudis publicats, les dades que s'estudien en aquest treball provenen de projectes reals amb orientació professional.
Les dades de producció d'aquest treball estan ordenades per produccions i projectes i són de tres tipus: a) dades de caracterització del projecte i de les seves produccions; b) dades que dimensionen el projecte i/o la producció; c) temps invertit en el projecte i/o producció (o dedicacions), segons el tipus de tasca que s'ha desenvolupat.
El registre de les dades s'ha dut a terme amb dos sistemes diferents: 1) De 1999 a l'abril de 2001: sistema basat en fulls de càlcul d'Excel, emmagatzemats en local i gestionats manualment; 2) De l'abril de 2001 fins a juliol de 2004: sistema basat en asp i Acces, amb accés on-line a través d'una intranet i un alt grau d'automatització en la gestió.
Les anàlisis aplicades han estat les de regressió lineal de mínims quadrats ordinaris, prenent com a model de regressió teòric en consonància amb el marc teòric de la investigació: VariableTemps = a + b1 VariabreTemps1 + b2 VariableTemps2
Per a comprovar el poder de predicció de la tècnica aplicada s'han utlitzat els mètodes més comuns dels valors d'MMRE i Pred(25), però, també s'han observat els diagrames de caixes dels residus. Per determinar si i ha diferències entre les tècniques utilitzades, s'han comparat els residus amb tests com el de Mann-Whitney.
Es consideren àmpliament assolits els objectius de la investigació, entre els quals es troben, com a més importants: a) tipificar les diferents produccions dutes a terme al LAM; b) Confirmar que es poden fer estimacions d'esforços a partir de variables de dimensionat recollides al LAM per als projectes de formació semipresencial.
Com a línies de treball futur es proposen: a) ampliar els resultats d'aquest treball amb la consideració de variables predictores que no s'han tingut en compte; b) obtenir més bons resultats per a temps parcials; c) obtenir resultats per a produccions en les quals no s'han pogut dur a terme les anàlisis, tot incloent altres variables; d) aplicar altres tècniques d'estimació al mateix tipus de dades.