Lopez Danae Claudia y Ibargüengoytia María Amalia obtuvieron la Licenciatura en Sistemas de la Facultad de Informática.

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Lopez Danae Claudia y Ibargüengoytia María Amalia expusieron, en el mes de mayo, la tesina de grado titulada “Reglas de traducción de restricciones entre OCL y LN”, con la que obtuvieron la Licenciatura en Sistemas de la Facultad de Informática.

Este trabajo de grado, que fue dirigido por la Dra. Claudia Pons, y tiene como objetivo principal proponer una herramienta que permita realizar la traducción de ciertas restricciones del lenguaje formal OCL, al lenguaje natural de forma automática mediante la transformación de modelos utilizando una gramática reducida.

El Desarrollo de Software Dirigido por Modelos es un paradigma que ayuda a las compañías de desarrollo con la gestión de los sistemas que construyen y mantienen; para adaptarse rápidamente a los cambios tecnológicos. Permite generar modelos abstractos, utilizando sistemas gráficos como Ecore. Si bien estos modelos son expresivos, no permiten describir toda la información que deberían mostrar. Para reducir este problema, los lenguajes formales permiten incrementar la expresividad, incrementando también, el nivel de complejidad.

El lenguaje formal OCL es difícil de entender sin poseer conocimientos sobre matemática, lógica u orientación a objetos lo que hace compleja su utilización como extensión de un modelo con un nivel de abstracción muy alto. Esta desventaja hace que se deban realizar tareas manuales extras, como traducir las restricciones OCL a lenguaje natural para poder presentar un modelo completo a alto nivel a personas sin conocimientos técnicos. Es por eso que el objetivo de la presente tesina es generar una nueva herramienta que permita realizar dicha traducción. Lo que se intenta es fomentar el uso de OCL restringiendo sus limitaciones.

Como trabajo a futuro Claudia y Maria proponen:

• Extender la implementación de manera de permitir la traducción de invariantes que utilicen definition, let, reject(), allInstances() y de métodos junto con sus precondiciones, postcondiciones y body.

• Mejorar la detección automática de género y número en la transformación.

• Generar las reglas de traducción ATL que permitan la traducción inversa a la desarrollada en este trabajo, desde invariantes en lenguaje natural a su equivalente en OCL.