ДИЗАЙН МЕН КОД АРАСЫНДАҒЫ СЕМАНТИКАЛЫҚ АЛШАҚТЫҚТЫ ҚАРАСТЫРУ

Жобаларды басқару кезінде, бағдарламалық қосымшаны құруға әртүрлі салалардың мамандары қатысады және әр маман жобаға өз үлесін қосады. Мысалы, болашақ қосымшаның макеттерін жасаушы – UI/UX дизайнерлер мен сол прототипке сәйкес код жазатын бағдарламалаушылар. Дизайн тұжырымдамасы іске асырудың техникалық тұрғысынан, жүзеге асырылу мүмкіндіктерінен тыс болуы мүмкін. Жүзеге асыруды тек белгілі бір бағдарламалық платформа немесе бағдарламалау тілінде жинау мүмкін емес, сәйкесінше дамытуда да қиындықтар туындайды. Дизайнерлердің тұжырымдамалары мен бағдарламалық жасақтама жасаушылардың техникалық қол жетімділік мүмкіндіктері арасындағы семантикалық алшақтықты жою үшін Model driven Architecture (MDA) әдістемесі шығарылды, бұл бір жағынан бағдарламалық жасақтаманы енгізу тұжырымдамасы, екінші жағынан стандарт. Мақалада MDA және оның түрлендіру деңгейлерінің арасындағы прагматикалық семантика, түрлендіру моделі ретінде класс диаграммасы мен кодты құру үшін Java тілін таңдау себептері зерттелді.

1. Silega N., Noguera M., Rogozov Y. I., Lapshin V. S. & Gonzalez T. (2022) Transformation from CIM to PIM: A systematic mapping. IEEE Access, 10, 90857-90872.

2. Niepostyn S.J. (2015) Consistent model driven architecture. Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2015.

3. Natek H., Elmounadi A. & Guerouate, F. (2022). Overview in the eclipse model-driven architecture tools. ITM Web of Conferences, 46, 02001.

4. Safitri A. G. & Atqiya F. (2022). Automatic model transformation on multi-platform system development with model driven architecture approach. Computer Science and Information Technologies, 3(3), pp. 157–168.

5. Mosses P. D. (2006). Formal semantics of programming languages. Electronic Notes in Theoretical Computer Science, 148(1), pp. 41–73.

6. Acharjee U.K., Arefin M., Hossen K.M., Uddin M.N., Uddin M.A. & Islam L. (2022) Sequence-tosequence learning-based conversion of pseudo-code to source code using neural translation approach. IEEE Access, 10, 26730-26742.

7. Haj A., Jarrar A., Balouki Y. & Gadir T. (2021) The semantic of business vocabulary and business rules: An automatic generation from textual statements. IEEE Access, 9, 56506-56522.

8. Jurgelaitis M., Ceponiene L. & Butkiene R. (2022) Solidity code generation from UML state machines in model-driven smart contract development. IEEE Access, 10, 33465-33481.

9. Lopes D., Hammoudi S., Bézivin J. & Jouault, F. (2006) Mapping specification in MDA: From theory to practice. Interoperability of Enterprise Software and Applications, pp. 253–264.

10. Fouquet F., Nain G., Morin, B., Daubert E., Barais, O., Plouzeau N., & Jézéquel J. (2012) An eclipse modelling framework alternative to meet the Models@Runtime requirements. Model Driven Engineering Languages and Systems, pp. 87–101.

11. Parada A., Marques M. & Brisolara L.B. (2015) Automating mobile application development: UMLbased code generation for Android and Windows phone. Revista de Informática Teórica e Aplicada, 22(2), 31.

12. Yang S. & Sahraoui H. (2022) Towards automatically extracting UML class diagrams from natural language specifications. Proceedings of the 25th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems: Companion Proceedings.

13. Yashwant W. (2014) Significance of class diagram in software development. Conference Managelization at Osmanabad.

14. Hamioud S. & Atil F. (2015) Model-driven Java code refactoring. Computer Science and Information Systems, 12(2), pp. 375–403.