| Abstract |
Darba autors: Glenija Paula
Darba tēma: SeleniumLens: AI vadīta testa skripta izlūkošanas sistēma
Darba veids: maģistra darbs
Studiju programma: Profesionālā maģistra studiju programma “Informācijas tehnoloģija”
Darba zinātniskais vadītājs: Dr.sc. comp. Anita Jansone
Darba apjoms: 76 lappuses, tostarp 11 tabulas, 33 attēli, 36 atsauces, pielikums
Atslēgas vārdi: Mākslīgais intelekts, selēna testa skripts, liels valodas modelis, programmatūras kvalitāte, metrika.
Pētījuma mērķis: Darba pētījuma mērķis ir izstrādāt un ieviest mākslīgā intelekta testa skriptu inteliģences prototipu selēna testa skriptu novērtēšanai.
Darba saturs: Rakstā ir iekļauts ievads ar 1. nodaļu ar literatūras izpēti un esošo pētījumu un rīku pārskats 2. nodaļā. 3. nodaļā ir iekļauti SeleniumLens sistēmas novērtēšanas kritēriji. Sistēmas arhitektūra un ieviešanas metodes ir izskaidrotas 4. nodaļā, un SeleniumLens sistēmas novērtēšanas metodika ir iekļauta 5. nodaļā. Pēdējā lapā tika izdarīti secinājumi par sistēmas nākotnes iespējām.
Pētījuma metodes: Šis pētījums koncentrējas uz projektēšanas un izstrādes pieeju, kas apvienojas ar sistēmas eksperimentālo novērtēšanu, kā arī teorētiskajām zināšanām, literatūras pētījumiem un eksperimentiem.
Darba rezultāti: Literatūra, kas saistīta ar testa skriptu izlūkošanu un salīdzinājuma rezultātu ar esošajiem rīkiem. Izstrādāta mākslīgā intelekta vadīta testa skriptu izlūkošanas sistēma SeleniumLens, kas satur statiskās analīzes moduli, mākslīgā intelekta analīzes moduli, testa kvalitātes vērtēšanas modeli, pārveidošanas ieteikumu un informācijas panelī iegūtos rezultātus. Novērtējuma rezultāts parāda, ka SeleniumLens atklāja problēmas un sasniedza labu efektivitāti un problēmu pārklājumu, lai pierādītu efektivitāti.
Darba izmantojamība: Programmatūras lietojumprogramma vairāk paļaujas uz testēšanas automatizāciju. Pārslīdoši testa skripti un automatizācijas problēmas var izraisīt izpildes kļūmes, lielu apkopi un laika patēriņu. Tomēr joprojām trūkst pētījumu par mākslīgā intelekta izmantošanu testēšanas automatizācijas kvalitātes novērtēšanā. Arī pašreizējo esošo rīku iespējas ir ierobežotas. SeleniumLens ievieš hibrīda analīzes pieeju, kas novērtē selēna automatizācijas skriptus, apvienojot statiskās analīzes metodes, mākslīgā intelekta loģiku, kā arī kvalitātes metrikas modelēšanu |
