مقدمه مفهومی درباره واژه ارزیابی در حوزه فناوری اطلاعات به فرآیند ساختارمند تحلیل و اندازه گیری ویژگی های مختلف یک سیستم، الگوریتم یا مؤلفه نرم افزاری اطلاق می شود. این مفهوم نقش محوری در تضمین کیفیت محصولات نرم افزاری و بهینه سازی سیستم های اطلاعاتی ایفا می کند. ارزیابی علمی به توسعه دهندگان کمک می کند تا تصمیمات مبتنی بر شواهد درباره بهبود سیستم ها اتخاذ کنند. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در مهندسی نرم افزار برای سنجش کیفیت کد (Code Quality Metrics)، در یادگیری ماشین برای ارزیابی مدل های پیش بینی (Model Evaluation)، در شبکه های کامپیوتری برای تحلیل کارایی پروتکل ها (Network Performance Evaluation) و در تعامل انسان و کامپیوتر برای سنجش تجربه کاربری (UX Evaluation) کاربرد دارد. در DevOps نیز برای ارزیابی پیوسته (Continuous Evaluation) سیستم ها استفاده می شود. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT ارزیابی دقت مدل تشخیص تصویر با محاسبه Precision و Recall، سنجش زمان پاسخگویی یک API تحت بارکاری 1000 درخواست همزمان، تحلیل کارایی الگوریتم های مرتب سازی با معیارهای Big-O، ارزیابی قابلیت استفاده (Usability) یک اپلیکیشن موبایل با روش های کاربرمحور، سنجش امنیت سیستم با تست نفوذ (Penetration Testing). نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها ارزیابی به عنوان مکانیزم بازخورد در چرخه حیات توسعه نرم افزار عمل می کند. در معماری های میکروسرویس، ارزیابی مستمر سرویس ها برای حفظ SLA ضروری است. در سیستم های هوش مصنوعی، ارزیابی مدل ها تعیین می کند آیا مدل برای استقرار در محیط تولید آماده است یا خیر. در معماری های مبتنی بر ابر، ارزیابی هزینه-کارایی به انتخاب بهینه منابع کمک می کند. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف مفهوم ارزیابی در دهه 1960 با ظهور مهندسی نرم افزار به صورت علمی مطرح شد. در دهه 1980 استانداردهای ISO 9126 برای ارزیابی کیفیت نرم افزار تعریف شد. در دهه 2000 با ظهور روش های چابک (Agile) ارزیابی مستمر (Continuous Evaluation) اهمیت یافت. امروزه با پیشرفت هوش مصنوعی، تکنیک های پیشرفته ای مانند ارزیابی مدل های ژرف آموز (Deep Learning Evaluation) توسعه یافته اند. تفکیک آن از واژگان مشابه ارزیابی با تست (Testing) که بیشتر بر یافتن نقص ها متمرکز است تفاوت دارد. همچنین با آنالیز (Analysis) که جنبه توصیفی دارد متفاوت است. ارزیابی جنبه سنجشی و مقایسه ای دارد و معمولاً به معیارهای کمی منجر می شود. با بهینه سازی (Optimization) نیز که مرحله بعد از ارزیابی است متفاوت است. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در پایتون: کتابخانه های scikit-learn (metrics module)، TensorFlow (tf.keras.metrics)، pytest برای ارزیابی کد. در جاوا: JMH برای بنچمارک، JUnit برای ارزیابی واحدهای کد. در #C: BenchmarkDotNet برای سنجش عملکرد. در جاوااسکریپت: ابزارهای Lighthouse برای ارزیابی وب، Jest برای تست واحد. چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن 1) تصور اینکه ارزیابی یکباره و در پایان پروژه کافی است 2) تمرکز صرف بر معیارهای کمی و غفلت از جنبه های کیفی 3) انتخاب معیارهای نامناسب برای ارزیابی (مثلاً استفاده از دقت (Accuracy) برای داده های نامتوازن) 4) تفسیر نادرست نتایج ارزیابی 5) عدم توجه به شرایط واقعی در ارزیابی های آزمایشگاهی. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی ارزیابی علمی و نظام مند سنگ بنای توسعه سیستم های باکیفیت در فناوری اطلاعات است. انتخاب معیارهای مناسب، انجام ارزیابی در شرایط واقع بینانه و تفسیر صحیح نتایج از عوامل کلیدی در ارزیابی مؤثر هستند. ارزیابی باید به صورت مستمر و در تمام مراحل چرخه حیات توسعه انجام شود.
