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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/31509
Tipo: TCC
Título: Teste de aceitação gerado por Inteligência Artificial: um estudo exploratório sobre seu potencial de uso por analistas de teste
Autor(es): Maia, Caio Jordan de Lima
Primeiro Orientador: Aguiar, Yuska Paola Costa
Resumo: Este artigo explora o uso de modelos de processamento de linguagem natural baseados em IA, como ChatGPT e Bard, na geração de casos de testes de aceitação de software para a otimização desse processo. É comparado a cobertura de testes criados manualmente por profissionais com diferentes níveis de experiência em qualidade de software e a geração automática de casos de teste pelas ferramentas de IA. Resultados demonstram que a colaboração entre IA e profissionais de QA sênior pode otimizar o processo, oferecendo eficácia e rapidez na criação de casos de teste.
Abstract: This article explores the use of AI-based natural language processing models, such as ChatGPT and Bard, in the generation of software acceptance test cases to optimize this process. It compares the coverage of tests created manually by professionals with different levels of experience in software quality and the automatic generation of test cases by AI tools. The results show that collaboration between AI and senior QA professionals can optimize the process, offering efficiency and speed in the creation of test cases.
Palavras-chave: Teste de aceitação
Plano de teste
Garantia de qualidade
Inteligência artificial
ChatGPT
Bard
CNPq: CNPQ::OUTROS
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal da Paraíba
Sigla da Instituição: UFPB
Departamento: Computação Científica
Tipo de Acesso: Acesso aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/31509
Data do documento: 13-Nov-2023
Aparece nas coleções:TCC - Ciência da Computação - CI

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