综述写作任务1

【综述写作任务1】是南京大学软件学院iSE实验室自动化测试课程的一项作业，旨在让学生深入探讨经典自动化测试、移动应用自动化测试以及AI自动化测试这三个主题。以下是这三大主题的知识点详细说明： 1. **经典自动化测试** - **测试数据生成**：经典自动化测试中的一个重要环节是测试数据的生成，其目标是确保测试覆盖尽可能多的代码路径和功能。通过自动生成测试用例，可以提高测试效率，减少人工工作量。 - **测试数据优先级**：确定测试数据的优先级有助于确定哪些测试用例应首先执行，通常基于对软件故障敏感性的评估。 - **测试数据选择**：选择具有代表性的测试数据以确保关键功能和异常情况得到充分验证。 - **测试数据约减**：在保持测试覆盖率的同时，通过减少不必要的测试数据，优化测试过程，提高测试效率。 2. **移动应用自动化测试** - **移动应用自动化测试**：针对智能手机和平板电脑的应用程序进行的自动化测试，涉及UI交互、网络连接、设备特性等多个方面。 - **人机融合测试**：结合人工测试和自动化测试的优势，利用人工智能辅助人类测试者，提升测试效果和效率。 - **多模态数据融合分析**：在移动应用测试中，多模态数据如图像、语音、手势等的融合分析可以更全面地评估应用性能和用户体验。 3. **AI自动化测试** - **基于图像的测试数据生成/扩增**：在AI测试中，图像数据的生成和扩增是关键，用于训练和验证模型，包括模拟不同的光照条件、角度、遮挡等因素。 - **基于文本的数据结构生成/扩增**：对于处理文本的AI系统，测试数据的生成需涵盖各种语法、语义结构，以确保模型的鲁棒性。 - **AI测试数据质量度量**：在特定任务场景下，如何量化和评估AI测试数据的质量，是保证模型性能和泛化能力的关键。 作业要求学生根据指定模板，以5000字以上的篇幅完成中英文报告，必须在11月15日前提交PDF格式的作业。学生可以选择上述任一方向进行深入研究，但需确保与大作业的方向不同。有兴趣的学生还可以参与课堂报告，可能获得期末加分。助教联系方式已经提供，以便于学生咨询。 在进行选题分析时，应当关注测试数据的特征、故障检测能力、充分性度量、距离度量和多样性的概念，以及如何通过这些工具和方法来优化测试过程。例如，基于多样性的测试数据生成需要考虑如何使测试数据在程序行为空间中分布均匀，以及如何设计有效的生成算法。同时，要探讨不同测试策略如自适应随机测试和基于数值距离度量的测试生成方法，以及它们在实际测试中的应用。