magistrsko delo
Jovana Murdjeva (Avtor), Tina Schweighofer (Mentor), Sašo Karakatič (Komentor)

Povzetek

V magistrskem delu je bila raziskana uporabo ChatGPT-ja kot veliki jezikovni model za avtomatizirano oblikovanje testnih primerov v primerjavi s tradicionalnimi metodami, ki jih uporabljajo strokovnjaki za testiranje programske opreme. Delo se je osredotočilo na vpliv natančno opredeljenih pozivov (inženiring pozivov) na kakovost, pokritost kode in učinkovitost pri odkrivanju napak. Rezultati raziskave kažejo, da ChatGPT z ustrezno oblikovanimi vnosnimi zahtevami dosega primerljivo ali celo boljšo uspešnost kot ročno oblikovani testi, kar pomeni velik potencial za optimizacijo procesov testiranja programske opreme.

Ključne besede

avtomatizirano testiranje;veliki jezikovni modeli;inženiring pozivov;ChatGPT;kakovost testnih primerov;magistrske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.09 - Magistrsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: [J. Murdjeva]
UDK: 004.434:004.8(043.2)
COBISS: 224467715 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 0
Št. prenosov: 23
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: The effectiveness of automated test case design using large language models
Sekundarni povzetek: In the master's thesis, we explored the use of ChatGPT, as a large language model, for automated test case design compared to traditional methods used by software testing experts. We focused on the impact of precisely defined prompts (prompt engineering) on the quality, code coverage, and effectiveness in detecting errors. The research results indicate that ChatGPT, with properly crafted input requirements, achieves comparable or even better performance than manually designed tests, highlighting significant potential for optimizing software testing processes.
Sekundarne ključne besede: automated testing;large language models;prompt engineering;ChatGPT;test case quality;master's theses;
Vrsta dela (COBISS): Magistrsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Informatika in podatkovne tehnologije
Strani: 1 spletni vir (1 datoteka PDF (VII, 98 f.))
ID: 25092816