Pruebas de casos de software
Nuestro trabajo de grado se centró en la mejora de las pruebas de software mediante técnicas avanzadas de generación automática de casos de prueba y su integración con metodologías ágiles. Las pruebas de software son cruciales para garantizar la calidad del producto final y su adecuado funcionamient...
- Autores:
-
Carvajal Quinchoa, Yuly Stella
Castro Moreno, Carlos Andrés
Cortés Castillo, Jhan Jader
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Corporación Universitaria Remington
- Repositorio:
- Repositorio institucional Uniremington
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/3369
- Acceso en línea:
- https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3369
- Palabra clave:
- Generación automática de casos de prueba
Metodologías ágiles
Cobertura de código
Integración continua
Eficiencia en pruebas
Desarrollo de programas para computador
Algoritmos (Computadores)
Ingeniería de software
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- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
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Desarrollo de programas para computador Algoritmos (Computadores) Ingeniería de software |
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Nuestro trabajo de grado se centró en la mejora de las pruebas de software mediante técnicas avanzadas de generación automática de casos de prueba y su integración con metodologías ágiles. Las pruebas de software son cruciales para garantizar la calidad del producto final y su adecuado funcionamiento en diversos escenarios y condiciones. Inicialmente, revisé el estado del arte en pruebas de software, destacando las limitaciones de las metodologías tradicionales y la necesidad de innovaciones para abordar la complejidad creciente de los sistemas modernos. En particular, nos enfocamos en explorar cómo las técnicas de generación automática de casos de prueba pueden optimizar el proceso al aumentar la cobertura de código y reducir la dependencia de la intervención manual. Desarrollamos un marco experimental donde comparamos diversas herramientas y técnicas de generación automática de casos de prueba, evaluando su efectividad en términos de cobertura, eficiencia y relevancia para los requisitos del negocio. Utilizamos estudios de caso reales y simulaciones para validar los resultados y asegurar la aplicabilidad práctica de mis hallazgos. Los resultados demostraron que las técnicas avanzadas de generación automática de casos de prueba pueden significativamente mejorar la eficiencia y efectividad de las pruebas de software, especialmente cuando se integran de manera fluida con metodologías ágiles como. Además, identificamos desafíos y áreas para futuras investigaciones, como la mejora continua de los algoritmos de generación automática y la adaptación a entornos de desarrollo específicos. Finalmente, discutimos las implicaciones de los hallazgos en el contexto más amplio de la ingeniería de software, destacando la importancia de la automatización para liberar recursos humanos y mejorar la calidad del software de manera sostenible. En resumen, nuestro trabajo de grado contribuyó al avance del campo de las pruebas de software mediante la exploración y aplicación de técnicas innovadoras de generación automática de casos de prueba, demostrando su potencial para transformar positivamente los procesos de desarrollo de software y asegurar productos finales de alta calidad y rendimiento Final del formulario |
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Inicialmente, revisé el estado del arte en pruebas de software, destacando las limitaciones de las metodologías tradicionales y la necesidad de innovaciones para abordar la complejidad creciente de los sistemas modernos. En particular, nos enfocamos en explorar cómo las técnicas de generación automática de casos de prueba pueden optimizar el proceso al aumentar la cobertura de código y reducir la dependencia de la intervención manual. Desarrollamos un marco experimental donde comparamos diversas herramientas y técnicas de generación automática de casos de prueba, evaluando su efectividad en términos de cobertura, eficiencia y relevancia para los requisitos del negocio. Utilizamos estudios de caso reales y simulaciones para validar los resultados y asegurar la aplicabilidad práctica de mis hallazgos. Los resultados demostraron que las técnicas avanzadas de generación automática de casos de prueba pueden significativamente mejorar la eficiencia y efectividad de las pruebas de software, especialmente cuando se integran de manera fluida con metodologías ágiles como. Además, identificamos desafíos y áreas para futuras investigaciones, como la mejora continua de los algoritmos de generación automática y la adaptación a entornos de desarrollo específicos. Finalmente, discutimos las implicaciones de los hallazgos en el contexto más amplio de la ingeniería de software, destacando la importancia de la automatización para liberar recursos humanos y mejorar la calidad del software de manera sostenible. En resumen, nuestro trabajo de grado contribuyó al avance del campo de las pruebas de software mediante la exploración y aplicación de técnicas innovadoras de generación automática de casos de prueba, demostrando su potencial para transformar positivamente los procesos de desarrollo de software y asegurar productos finales de alta calidad y rendimiento Final del formularioPregradoIngeniero(a) de Sistemas14 p.application/pdfspaCorporación Universitaria RemingtonMedellín (Antioquia, Colombia)Facultad de IngenieríasIngeniería de SistemasGeneración automática de casos de pruebaMetodologías ágilesCobertura de códigoIntegración continuaEficiencia en pruebasDesarrollo de programas para computadorAlgoritmos (Computadores)Ingeniería de softwarePruebas de casos de softwareTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoPublicationORIGINALRIU-PRE-2024 Pruebas casos software.pdfRIU-PRE-2024 Pruebas casos software.pdfapplication/pdf469097https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/8b2fe484-9aa4-4b41-a7be-8666aa6004bd/downloadccd18dd9e63abd3b088891fd9406228fMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/37ea0ca1-992d-4951-b76c-825821a6d558/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52Dividido_20240614_0832 (2) trabajo de grado liisto (1).pdfapplication/pdf664575https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/0d203107-2a03-4552-9c3c-c4e5449dd52c/downloada69de2cc1b378652b2910183dda51f9fMD53TEXTRIU-PRE-2024 Pruebas casos software.pdf.txtRIU-PRE-2024 Pruebas casos software.pdf.txtExtracted texttext/plain14468https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/1b4d9d5a-e23c-4bfe-8b55-48ba6e302b73/downloaddbfacf6ed734efbf0f06f97e073c1b07MD54THUMBNAILRIU-PRE-2024 Pruebas casos software.pdf.jpgRIU-PRE-2024 Pruebas casos software.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2744https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/a29184b6-3cba-4055-be67-755192b8669e/download83298302ebff9b0472eca8fa5703c020MD55123456789/3369oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/33692024-06-20 20:50:36.191https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024open.accesshttps://repositorio.uniremington.edu.coRepositorio UNIREMINGTONbiblioteca@uniremington.edu.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 |