Derivación de casos de prueba a partir de escenarios

Como se describió en un artículo precedente [Kaplan 15], este proyecto tiene por objetivo concebir un mecanismo para generar tempranamente los casos de prueba partiendo del conocimiento obtenido en la etapa de Ingeniería de Requisitos (IR), particularmente del proceso de requisitos basado en escenar...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Kaplan, Gladys, Doorn, Jorge Horacio, Panessi, Walter F., Ortiz, Claudia S., Céspedes, Eugenia
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61956
Aporte de:
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description Como se describió en un artículo precedente [Kaplan 15], este proyecto tiene por objetivo concebir un mecanismo para generar tempranamente los casos de prueba partiendo del conocimiento obtenido en la etapa de Ingeniería de Requisitos (IR), particularmente del proceso de requisitos basado en escenarios [Leite 97] [Leite 04]. En dicha oportunidad se presentó la propuesta general del proyecto, mientras que en el presente artículo se profundiza la relación escenarios futuros – casos de prueba (EFCP) y se describe un mecanismo de derivación automática. En muchos casos, la etapa de prueba es la variable de ajuste cuando los tiempos y el presupuesto de un proyecto están en crisis. Lograr que las pruebas, total o parcialmente, se realicen después de cada modificación asegura la calidad de los requisitos del software. Esto fuerza la necesidad de una creación, actualización y ejecución de los CP automática, con el objetivo de probar el software tantas veces como sea necesario. Que además permitan la mínima distracción de las etapas en desarrollo y a un bajo costo es indispensable para que no se trasformen en un elemento de perturbación. Cabe destacar que, al ser una actividad transversal en el proceso de construcción del software, estos CP evolucionan durante el diseño ya que es cuando se conoce en qué componente de software se alojará cada requisito (software allocation). Este nuevo conocimiento permite generar CP de caja blanca con un alto nivel de detalle.
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