SCRUM

This paper presents a method for automati- cally generating security-oriented test cases from textual requirements in SCRUM environments using Natural Language Processing. The proposed approach has com- bined transformer-based semantic analysis with behavior- driven development test templates to extract and translate functional, non-functional, and misuse-case security requirements. The solution has been tested on 30 real- world requirements derived from agile software projects.

У дослідженні обґрунтовано доцільність використання технології машинного навчання для вдосконалення процесу планування ітерацій в ІТ проєктах, що реалізуються з використанням методології Scrum. Постановлено проблему планування продуктивності в командах. Сформовано предмет і обʼєкт дослідження. Описано очікувану наукову новизну та практичну значущість результатів дослідження. Розглянуто комплекс можливих проблем, пов’язаних з плануванням задач в ІТ проєктах, зокрема, точність прогнозування продуктивності команд.

У статті проаналізовані ключові аспекти використання Agile методологій розподіленими проєктними командами в ІТ-галузі з акцентом на інтеграцію інформаційних та комунікаційних систем для ефективної роботи в динамічних середовищах. Розглянуто  виклики, що постали перед віртуальної ІТ-галуззю в контексті COVID пандемії, широкомасштабного  вторгнення Росії, що згенерувало кардинальні зміни у підходах до управління проєктними командами.