Automated testing tools typically create test cases that are different from what human testers create. This often makes the tools less effective, the created tests harder to understand, and thus results in tools providing less support to human testers. Here, we propose a framework based on cognitive science and, in particular, an analysis of approaches to problem-solving, for identifying cognitive processes of testers. The framework helps map test design steps and criteria used in human test activities and thus to better understand how effective human testers perform their tasks. Ultimately, our goal is to be able to mimic how humans create test cases and thus to design more human-like automated test generation systems. We posit that such systems can better augment and support testers in a way that is meaningful to them.


翻译:自动测试工具通常产生不同于人类测试者所创造的测试案例。 这往往使工具变得不那么有效,创造的测试更难理解,从而导致为人类测试者提供较少支持的工具。 在这里,我们提出了一个基于认知科学的框架,特别是基于对解决问题的方法的分析,以辨别测试者的认知过程。这个框架有助于绘制人类测试活动中所使用的测试设计步骤和标准,从而更好地了解人类测试者如何有效地执行任务。最终,我们的目标是能够模仿人类如何创造测试案例,从而设计出更像人类的自动测试生成系统。我们假设,这样的系统能够以对其有意义的方式更好地增强和支持测试者。

0
下载
关闭预览

相关内容

Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流,从而帮助你自动的(可重复的)完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序,包括:查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作,如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月29日
Arxiv
3+阅读 · 2018年4月3日
VIP会员
相关资讯
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员