論文の概要: Software Testing and Code Refactoring: A Survey with Practitioners
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01719v1
- Date: Tue, 3 Oct 2023 01:07:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 05:19:39.198633
- Title: Software Testing and Code Refactoring: A Survey with Practitioners
- Title(参考訳): ソフトウェアテストとコードリファクタリング: 実践者による調査
- Authors: Danilo Leandro Lima, Ronnie de Souza Santos, Guilherme Pires Garcia,
Sildemir S. da Silva, Cesar Franca, Luiz Fernando Capretz
- Abstract要約: 本研究の目的は,ソフトウェアテストのコンテキストにおいて,このプラクティスのメリットと限界を理解するために,ソフトウェアテスト専門家がコードを扱う方法を検討することである。
ソフトウェアテストの文脈では、自動テストのメンテナンスのサポートや、テストチームのパフォーマンス向上など、いくつかのメリットがある、と私たちは結論付けました。
本研究は,テスト専門家が自動テストのコードに実装することの重要性について議論し,コーディング能力の向上を可能にするものである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.977213079821398
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Nowadays, software testing professionals are commonly required to develop
coding skills to work on test automation. One essential skill required from
those who code is the ability to implement code refactoring, a valued quality
aspect of software development; however, software developers usually encounter
obstacles in successfully applying this practice. In this scenario, the present
study aims to explore how software testing professionals (e.g., software
testers, test engineers, test analysts, and software QAs) deal with code
refactoring to understand the benefits and limitations of this practice in the
context of software testing. We followed the guidelines to conduct surveys in
software engineering and applied three sampling techniques, namely convenience
sampling, purposive sampling, and snowballing sampling, to collect data from
testing professionals. We received answers from 80 individuals reporting their
experience refactoring the code of automated tests. We concluded that in the
context of software testing, refactoring offers several benefits, such as
supporting the maintenance of automated tests and improving the performance of
the testing team. However, practitioners might encounter barriers in
effectively implementing this practice, in particular, the lack of interest
from managers and leaders. Our study raises discussions on the importance of
having testing professionals implement refactoring in the code of automated
tests, allowing them to improve their coding abilities.
- Abstract(参考訳): 今日では、テスト自動化に取り組むためのコーディングスキルを開発するために、ソフトウェアテスト専門家が一般的に求められている。
コードリファクタリングはソフトウェア開発の価値のある品質面である。しかし、ソフトウェア開発者は、このプラクティスをうまく適用する上で障害に遭遇することが多い。
このシナリオでは、ソフトウェアテスティングの専門家(ソフトウェアテスタ、テストエンジニア、テストアナリスト、ソフトウェアqasなど)がコードリファクタリングをどのように扱うかを調査し、ソフトウェアテスティングのコンテキストにおけるこのプラクティスのメリットと制限を理解することを目的としています。
ソフトウェア工学における調査を行うためのガイドラインに従い、テスト専門家からデータを収集するために、利便性サンプリング、提案サンプリング、雪だるまサンプリングという3つのサンプリング手法を適用した。
自動テストのコードをリファクタリングした経験を報告した80人から回答を得ました。
ソフトウェアテストの文脈では、リファクタリングは自動テストのメンテナンスのサポートやテストチームのパフォーマンス向上など、いくつかのメリットがある、と結論付けました。
しかし、実践者は、このプラクティスを効果的に実施するための障壁、特にマネージャやリーダーからの関心の欠如に遭遇する可能性がある。
本研究は、テスト専門家が自動テストのコードにリファクタリングを実装し、コーディング能力を向上させることの重要性に関する議論を提起する。
関連論文リスト
- Are We Testing or Being Tested? Exploring the Practical Applications of
Large Language Models in Software Testing [0.0]
LLM(Large Language Model)は、コヒーレントなコンテンツを生成する最先端の人工知能モデルである。
LLMは、ソフトウェアテストを含むソフトウェア開発において重要な役割を担います。
本研究では,産業環境でのソフトウェアテストにおけるLCMの実用化について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-08T06:30:37Z) - Test Code Refactoring Unveiled: Where and How Does It Affect Test Code
Quality and Effectiveness? [13.911747089737762]
リファクタリングは、生産コードの品質に関して、過去に広く研究されてきた。
開発者がどのようにコードをテストするかについては、まだ調査の欠如がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-18T13:25:53Z) - Using Machine Learning To Identify Software Weaknesses From Software
Requirement Specifications [49.1574468325115]
本研究は、要求仕様からソフトウェア弱点を特定するための効率的な機械学習アルゴリズムを見つけることに焦点を当てる。
ProMISE_exp. Naive Bayes、サポートベクターマシン(SVM)、決定木、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アルゴリズムをテストした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-10T13:19:10Z) - TestLab: An Intelligent Automated Software Testing Framework [0.0]
TestLabは、一連のテストメソッドを収集し、人工知能を使ってそれらを自動化しようとする自動ソフトウェアテストフレームワークである。
最初の2つのモジュールは、異なる視点から脆弱性を特定することを目的としており、3番目のモジュールは、テストケースを自動的に生成することで、従来の自動ソフトウェアテストを強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T11:45:22Z) - Genetic Micro-Programs for Automated Software Testing with Large Path
Coverage [0.0]
既存のソフトウェアテスト技術は、検索アルゴリズムを利用して、高い実行パスカバレッジを実現する入力値を見つけることに重点を置いている。
本稿では、進化したソリューションが入力値ではなく、繰り返し入力値を生成するマイクロプログラムである新しい遺伝的プログラミングフレームワークの概要を述べる。
我々のアプローチは多くの異なるソフトウェアシステムに適用できるような一般化が可能であり、そのため、トレーニングされた特定のソフトウェアコンポーネントのみに特化していない、と我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-14T18:47:21Z) - Towards Informed Design and Validation Assistance in Computer Games
Using Imitation Learning [65.12226891589592]
本稿では,自動ゲーム検証とテストのための新しいアプローチを提案する。
本手法は,データ駆動型模倣学習技術を活用し,時間と労力をほとんど必要とせず,機械学習やプログラミングの知識も必要としない。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-15T11:08:44Z) - CodeT: Code Generation with Generated Tests [49.622590050797236]
テストケースを自動的に生成するための事前学習言語モデルについて検討する。
CodeTは生成されたテストケースを使ってコードソリューションを実行し、次に最良のソリューションを選択します。
我々は,HumanEvalとMBPPのベンチマークを用いて,5種類の事前学習モデル上でCodeTを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-21T10:18:37Z) - SUPERNOVA: Automating Test Selection and Defect Prevention in AAA Video
Games Using Risk Based Testing and Machine Learning [62.997667081978825]
従来の手法では、成長するソフトウェアシステムではスケールできないため、ビデオゲームのテストはますます難しいタスクになります。
自動化ハブとして機能しながら,テスト選択と欠陥防止を行うシステム SUPERNOVA を提案する。
この直接的な影響は、未公表のスポーツゲームタイトルの55%以上のテスト時間を減らすことが観察されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-10T00:47:46Z) - Empowered and Embedded: Ethics and Agile Processes [60.63670249088117]
私たちは倫理的考慮事項を(アジャイル)ソフトウェア開発プロセスに組み込む必要があると論じています。
私たちは、すでに存在しており、確立されたアジャイルソフトウェア開発プロセスで倫理的な議論を実施する可能性を強調しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-15T11:14:03Z) - The Unpopularity of the Software Tester Role among Software
Practitioners: A Case Study [10.028628621669293]
この作業は、テストのキャリアを引き継ぎ、維持するソフトウェア実践者のモチベーション/モチベーションを理解しようとするものです。
キューバのソフトウェアインスティチュート(insti-tutes)のソフトウェア実践者104名を対象に調査を行った。
個人はPros(アドバンテージまたはモチーフ)とCons(デアドバンテージまたはデモチベータ)にソフトウェアテストのキャリアとそれを行う機会を尋ねられた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-16T14:52:36Z) - Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP models with CheckList [66.42971817954806]
CheckList は NLP モデルをテストするためのタスクに依存しない方法論である。
CheckListには、包括的なテストのアイデアを促進する一般的な言語機能とテストタイプのマトリックスが含まれている。
ユーザスタディでは、CheckListのNLP実践者が2倍の数のテストを作成し、それのないユーザの約3倍のバグを発見しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-08T15:48:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。