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Verbesserung der Qualität von automobilen Testfallspezifikationen

Autor(en):
Juhnke, Katharina [DBLP]
Zusammenfassung
̈Üblicherweise werden automobile Testfallspezifikationen für das Testen kundenerlebbarer Funktionen in Fahrzeugprototypen überwiegend in natürlicher Sprache von mehreren Testdesignern geschrieben und von verschiedenen Testern ausgeführt. Dadurch wirken sich Qualitätsmängel, wie z.B. mehrdeutige, unvollständige oder inkonsistente Testfälle, negativ auf den Kosten- und Zeitaufwand des Testens aus. Um die Qualität von Testfallspezifikationen zu verbessern, werden in dieser Dissertation zunächst die Qualität beeinflussende Herausforderungen identifiziert. Darauf aufbauend wird zum einen ein Qualitätsmodell vorgestellt, das die Grundlage für die entwickelten perspektivenbasierten Review-Checklisten als analytische Qualitätssicherungsmaßnahme bildet. Zum anderen unterstützt die entwickelte Testfallspezifikations-orientierte Domänenanalysemethode die Ableitung von systemspezifischen Schablonen auf Basis bestehender Testfallspezifikationen und ermöglicht damit die Definition von Testing DSLs als konstruktive Qualitätssicherungsmaßnahme. Des Weiteren wurde erstmalig anhand der Ergebnisse eines kontrollierten Experiments nachgewiesen, dass durch die Verwendung von Testing DSLs die Qualität von Testfällen signifikant verbessert wird.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Juhnke, K., (2021). Verbesserung der Qualität von automobilen Testfallspezifikationen. In: Hölldobler, S. (Hrsg.), Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2020. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 139-148).
@inproceedings{mci/Juhnke2021,
author = {Juhnke, Katharina},
title = {Verbesserung der Qualität von automobilen Testfallspezifikationen},
booktitle = {Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2020},
year = {2021},
editor = {Hölldobler, Steffen} ,
pages = { 139-148 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
}
DateienGroesseFormatAnzeige
Juhnke-Katharina.pdf318.2Kb PDF Öffnen

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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-775-3
Datum: 2021
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper
Sammlungen
  • D21 (2020) - Ausgezeichnete Informatikdissertationen [37]

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