数据集概述
本数据集为探究敏捷/Scrum需求工程挑战及GenAI与新手开发者性能对比的研究提供支持，包含模拟Scrum项目的需求启发笔记、ChatGPT及Gemini的响应文件，以及验证组（Val）的响应文件，覆盖2023至2024年的四个项目周期。
文件详解
- 说明文件：
- ReadMe.txt：文本格式，可能包含数据集的基本说明、文件结构及使用指引。
- 需求启发笔记文件：
- 2023 S1 Notes.pdf、2023 S2 Notes.pdf、2024 S1 Notes.pdf、2024 S2 Notes.pdf：PDF格式，记录四个模拟Scrum项目的需求启发过程与相关信息。
- ChatGPT响应文件：
- ChatGPT-responses2023s1.pdf、ChatGPT-responses2023s2.pdf、ChatGPT-responses2024s1.pdf、ChatGPT-responses2024s2.pdf：PDF格式，呈现ChatGPT在不同项目周期中的响应内容。
- 验证组响应文件：
- Val-responses2023s1.pdf、Val-responses2023s2.pdf、Val-responses2024s1.pdf、Val-responses2024s2.pdf：PDF格式，包含验证组在对应项目周期的响应数据。
- Gemini响应文件：
- Gemini-responses2023s1.pdf、Gemini-responses2023s2.pdf、Gemini-responses2024s1.pdf、Gemini-responses2024s2.pdf：PDF格式，展示Gemini在各项目周期的响应结果。
- LLM结果文件：
- LLMresults-2023s2.pdf：PDF格式，可能汇总2023年第二周期的大语言模型（LLM）结果数据。
适用场景
- 敏捷开发研究：分析Scrum需求工程中的实际挑战及应对策略。
- AI性能评估：对比GenAI（ChatGPT、Gemini）与新手开发者在需求工程任务中的表现差异。
- 需求工程方法优化：基于模拟项目数据探索提升需求启发效率与质量的途径。
- 大语言模型应用研究：探究GenAI在敏捷开发场景下的适用性与改进方向。
