التفاصيل البيبلوغرافية
| العنوان: |
AI i Testmiljön : Riktlinjer för att säkerställa kvalitet inom automatiserad testning ; AI in the Test Environment : Guidelines for Ensuring Quality in Automated Testing |
| المؤلفون: |
Svendén, Samuel, Starck, Axel |
| بيانات النشر: |
Uppsala universitet, Institutionen för informatik och media |
| سنة النشر: |
2024 |
| المجموعة: |
Uppsala University: Publications (DiVA) |
| مصطلحات موضوعية: |
Quality assurance, Code quality, Automated frontend testing, generative AI, Kvalitetssäkring, Kodkvalitet, Automatiserad testning av frontend, Generativ AI, Information Systems, Social aspects, Systemvetenskap, informationssystem och informatik med samhällsvetenskaplig inriktning |
| الوصف: |
Denna studie undersöker hur AI-genererad kod för automatiserad testning av frontend kan kvalitetssäkras genom att utveckla ett ramverk med riktlinjer. Problematiken med kvalitet och trovärdighet i generativ AI-baserade lösningar belyses, där AI ofta producerar kod med varierande kvalitet och anpassning till den specifika kontexten. Genom en kombination av litteraturstudier och en intervju med expert inom området identifieras centrala kvalitetsaspekter såsom kodens läsbarhet, struktur, dokumentation, och underhållbarhet. Studiens mål är att framställa ett ramverk som praktiskt kan tillämpas för att granska och säkerställa kvaliteten i AI-genererad kod för automatiserad testning av frontend. Ramverket bygger på en kvalitativ analys av både teoretisk och empirisk data och erbjuder vägledning för hur generativ AI kan användas effektivt inom systemutveckling. Det föreslagna ramverket förväntas underlätta testprocessen och minska kravet på manuell kodgranskning, samtidigt som det adresserar de unika utmaningar som generativ AI medför. Framtida forskning rekommenderas för att validera och vidareutveckla ramverket, med särskild tonvikt på praktisk tillämpning och anpassning till olika organisatoriska behov. ; This study examines how AI-generated code for automated frontend testing can be quality assured by developing a framework with specific guidelines. The issue of quality and reliability in generative AI-based solutions is highlighted, as AI often produces code with varying quality and contextual accuracy. Through a combination of literature studies and an interview with an expert in the field, central quality aspects such as code readability, structure, documentation, and maintainability are identified. The aim of the study is to create a framework that can be practically applied to review and ensure the quality of AI-generated code for automated frontend testing. The framework is based on a qualitative analysis of both theoretical and empirical data and provides guidance on how ... |
| نوع الوثيقة: |
bachelor thesis |
| وصف الملف: |
application/pdf |
| اللغة: |
Swedish |
| الاتاحة: |
http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-532131 |
| Rights: |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| رقم الانضمام: |
edsbas.A0724109 |
| قاعدة البيانات: |
BASE |