要約
業界では、ソフトウェアテストは、ソフトウェアベースのシステムの機能、パフォーマンス、セキュリティ、使いやすさなどを検証および検証する主要な方法です。
テストオートメーションは、テストの自動化とモデルベースのテストに関する数十年にわたる集中的な研究に続いて、過去10年間で業界で注目を集めています。
ただし、テスト自動化の設計、開発、維持、進化はかなりの努力です。
一方、多くのエンジニアリング分野でのAIのブレークスルーは、手動テストと自動テストの両方のために、ソフトウェアテストの新しい視点を開きます。
このペーパーでは、自動化なしから完全な自動化まで、ソフトウェアテスト自動化におけるAIの増強に関する最近の研究をレビューします。
また、AIによって可能になった新しい形式のテストについても説明します。
これに基づいて、新しく開発された分類法であるAI4stが提示され、最近の研究を分類し、オープンな研究の質問を特定するために使用されます。
要約(オリジナル)
In industry, software testing is the primary method to verify and validate the functionality, performance, security, usability, and so on, of software-based systems. Test automation has gained increasing attention in industry over the last decade, following decades of intense research into test automation and model-based testing. However, designing, developing, maintaining and evolving test automation is a considerable effort. Meanwhile, AI’s breakthroughs in many engineering fields are opening up new perspectives for software testing, for both manual and automated testing. This paper reviews recent research on AI augmentation in software test automation, from no automation to full automation. It also discusses new forms of testing made possible by AI. Based on this, the newly developed taxonomy, ai4st, is presented and used to classify recent research and identify open research questions.
arxiv情報
| 著者 | Ina K. Schieferdecker |
| 発行日 | 2025-06-17 15:38:24+00:00 |
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