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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30205
Título: | Mecanismos de apoio ao teste exploratório de software: mapa de oportunidades e chatbots |
Título(s) alternativo(s): | Supporting Mechanisms for Exploratory Software Testing: Opportunity Maps and Chatbots |
Autor(es): | Borzani, Rubens Copche |
Orientador(es): | Scannavino, Katia Romero Felizardo |
Palavras-chave: | Mapas cognitivos (Psicologia) Software - Testes Software - Desenvolvimento Cognitive maps (Psychology) Computer software - Testing Computer software - Development |
Data do documento: | 5-Ago-2022 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Cornelio Procopio |
Citação: | BORZANI, Rubens Copche. Mecanismos de apoio ao teste exploratório de software: mapa de oportunidades e chatbots. 2022. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2022. |
Resumo: | Contexto: A demanda por desenvolvimento de software tem aumentado a cada dia para solucionar problemas tanto corporativos quanto pessoais. Com esse aumento, formas mais ágeis são buscadas para entregar um produto de software de qualidade e que atenda a requisitos solicitados de maneira efetiva. Para que isso aconteça é necessário testar o software. Uma das abordagens utilizadas para testar software é o Teste Exploratório (TE), uma técnica manual que não utiliza scripts. Porém para executá-lo, algumas regras devem ser seguidas, pois não se trata de um teste ad hoc. Como é um teste manual, algumas pesquisas apresentam conceitos e ferramentas para apoiá-lo e/ou gerenciá-lo. Objetivo: O objetivo desta dissertação é entender se mecanismos de apoio ao Teste Exploratório podem melhorar sua efetividade. Para isso foram utilizados um Mapa de Oportunidades (MO) e um Chatbot como ferramentas de ajuda durante as sessões de teste. Método: A partir dos dados obtidos nos experimentos, buscou-se identificar se essas ferramentas trazem melhores resultados ao TE. Para avaliar o uso dos MOS, foi realizado um estudo com 22 participantes e comparada a abordagem proposta com uma abordagem de TE tradicional. Para avaliar o uso do Chatbot, outro estudo foi realizado com 6 participantes, buscando entender a percepção do participante sobre o uso do chatbot. Resultados: No estudo com o MO, os resultados indicaram que o número de bugs detectados foi semelhante em ambas as abordagens, diferentes bugs foram revelados por cada abordagem e os mapas de oportunidades tenderam a orientar a detecção de bugs específicos. O estudo com o Chatbot apresentou evidências que as interações dos usuários com o chatbot na sessão de treinamento buscavam por aprendizado e conhecimento da ferramenta. Nas sessões de teste, a maior parte das interações foi realizada após bugs e issues serem detectados. Todos os participantes se mostraram satisfeitos com o uso do chatbot no TE. Conclusão: Os mecanismos propostos tiveram resultados positivos no teste exploratório e motivam futuras pesquisas no assunto. |
Abstract: | Context: The demand for software development has increased every day to solve both corporate and personal issues. With this increase, more agile ways are sought to deliver a quality software product that meets the requirements effectively. To do so, it is necessary to test the software. One of the approaches used to test software is Exploratory Testing (ET), a manual technique that does not use scripts. To conduct it properly, some rules must be followed because it is not an ad hoc test. As a manual test, the literature points out to ideas and tools to support and/or manage it. Objective: This dissertation aims to understand whether mechanisms to support exploratory testing can improve its effectiveness. For this, an Opportunity Map (OM) and a Chatbot were used as supporting tools during the test sessions. Method: Based on the data obtained in the experiments, we aimed to identify whether these tools bring better results to the Exploratory Testing. To evaluate the use of OMs, a study was conducted with 22 participants and compared the proposed approach with a traditional ET approach. To evaluate the use of the chatbot, another study was conducted with 6 participants, seeking to understand the participants' perception of the chatbot adoption. Results: As for OMS, the results indicated that the number of bugs detected was similar in both approaches, different bugs were revealed by each approach, and the OMs tended to guide the detection of specific bugs. The study with the chatbot gave evidence that the user interactions with the chatbot in the training session sought to learn and obtain knowledge of the tool. In the test sessions, most interactions were performed after bugs and issues were detected. All participants were satisfied with the use of the chatbot in the ET. Conclusion: The proposed mechanisms had positive results in the exploratory test and motivate future research on the subject. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30205 |
Aparece nas coleções: | CP - Programa de Pós-Graduação em Informática |
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