Системний підхід до аналізу ручного, автоматизованого та інтелектуального тестування програмного забезпечення

Abstract

Об’єкт дослідження – система тестування програмного забезпечення, що включає три види тестування – ручне, автоматизоване та інтелектуальне – як взаємопов’язані компоненти. Мета роботи – проведення системного порівняльного аналізу ручного, ав томатизованого та інтелектуального тестування програмного забезпечення для оцінки їх ефективності, вартості, часу виконання та точності виявлення дефек тів, а також розробка рекомендацій щодо вибору оптимального виду тестування залежно від умов проєкту. Методи дослідження – системний аналіз, порівняльний аналіз, математи чне моделювання, статистичний аналіз, метод Монте-Карло, алгоритми машин ного навчання Random Forest, SVM, k-means, аналіз даних Python. У роботі проведено системний аналіз сучасних підходів до тестування програмного забезпечення, зокрема ручного, автоматизованого та інтелектуа льного (AI-driven). Подано огляд предметної області, класифікацію типів тесту вання, характеристику їх переваг, недоліків і сфер застосування. Особлива ува га приділена актуальності інтелектуальних методів тестування, що використо вують машинне навчання для автоматичної генерації сценаріїв, прогнозування дефектів та адаптації до змін у програмному коді. Визначено критерії оціню вання ефективності тестування: тривалість, вартість, точність виявлення дефек тів, рівень покриття функціоналу, ризики та гнучкість. Розроблено концептуа льну модель системного порівняння видів тестування та математичні моделі оцінювання їх ефективності й окупності.