Building a Training Model to Generate Test Data for Gui Testing

Abstract

Графический интерфейс является неотъемлемой частью программного обеспечения на большинстве основных платформ, включая Android, и представляет широкий интерес для многих исследователей. Конечные пользователи взаимодействуют с приложением в зависимости от того, что они хотят делать с приложением и что они видят в его графическом интерфейсе. Поскольку разные приложения часто используют общие шаблоны проектирования пользовательского интерфейса, интуитивно понятно, что способ взаимодействия людей с графическим интерфейсом можно обобщить для разных приложений. Цель модели взаимодействия состоит в том, чтобы зафиксировать такие обобщенные модели взаимодействия. В данном исследовании будет рассмотрен автоматизированный генератор входных данных с графическим интерфейсом, который может изучать, как люди взаимодействуют с мобильными приложениями, а затем использовать ее для управления генерацией входных данных, имитируя поведение человека. Причина, по которой эта стратегия может улучшить тестовое покрытие, заключается в том, что важные состояния, которые пользователи предпочитают посещать и с большим количеством возможных входных данных, изучаются чаще. При ограниченном времени и бюджете трата времени на эти важные состояния может эффективнее улучшить тестовое покрытие.