Benchmark para apoiar experimentos com testes funcionais de aplicações móveis

• Autor(a) principal: Neves, Larissa Lorena Evangelista das
• Data de Publicação: 2019
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/8125461745389852
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
• Texto Completo: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7429
• topic: Engenharia de software; Aplicações Web; Software - Desenvolvimento; Software de aplicação; Software de aplicação - Desenvolvimento; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; Benchmark; Aplicações Móveis; Teste de Aplicações Móveis; Teste Funcional; Engenharia de Software Experimental

Com o aumento da importância das aplicações móveis no cotidiano das pessoas, são necessárias novas abordagens de Engenharia de Software para garantir a qualidade de tais aplicações antes de sua disponibilização ao usuário final, e isso inclui novas técnicas de teste de software. A pesquisa em teste de aplicações móveis precisa de diretrizes para melhorar os processos de validação, por meio de experimentos das técnicas propostas como resultados de pesquisas científicas. No entanto, atualmente, não existe um benchmark detalhado e abrangente de aplicações móveis de referência para avaliar experimentalmente técnicas de teste para esta categoria de aplicações. Os estudos encontrados mostram a falta de informações mais detalhadas das aplicações. Com isso, a proposta deste trabalho é a construção de um benchmark de auxílio para pesquisador avaliar experimentalmente técnicas de teste em aplicações móveis composto por conjunto de aplicações móveis, scripts de teste e métricas referentes às aplicações. Como resultado, foi utilizado um processo de seleção de aplicações móveis para o benchmark. Após seleção do conjunto inicial de aplicações que compõe o benchmark, foram realizados dois estudos como forma de investigar se o benchmark proposto auxilia os pesquisadores em experimentos de técnicas de teste de aplicações móveis. As aplicações foram selecionadas de acordo com suas características e as necessidades do experimento. Com isso, em ambos estudos foram utilizados 67% das aplicações do benchmark.