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http://hdl.handle.net/11422/23092| Type: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Title: | Criação automática de testes em Python para plataformas de aprendizado com o uso de critérios de cobertura baseados em grafos |
| Author(s)/Inventor(s): | Dutoit, Thierry Pierre |
| Advisor: | Moreira, Anamaria Martins |
| Co-advisor: | Gualandi, Hugo Musso |
| Abstract: | Os testes de unidade são parte fundamental da garantia de qualidade de software, pois visam validar módulos individuais de código, como funções, métodos ou classes, reduzindo os riscos de falha. No entanto, o processo de criação de testes demanda bastante tempo, seja pela complexidade do software, necessidade de manutenção contínua, dependências externas, ou outros empecilhos. Como consequência, atingir a cobertura desejada de testes nem sempre é alcançável, expondo o software a riscos. Uma alternativa, é automatizar a criação dos testes, garantindo maior eficiência do tempo das pessoas e diminuindo custos. Para guiar essa automação utilizamos critérios de cobertura de testes baseados em grafos e, através de técnicas como execução concólica e fuzzing, conseguimos criar automaticamente os testes de unidade. Visto que essas técnicas são descontextualizadas e não levam em consideração as nuances do programa, eventualmente valores não muito intuitivos são usados como entrada dos testes gerados. Para solucionar isso usamos um Large Language Model (LLM), em específico o ChatGPT, que através do enunciado do problema em linguagem natural, retorna entradas mais intuitivas. Para avaliar a nossa ferramenta, usamos a plataforma de aprendizado Machine Teaching. Ela é uma plataforma de aprendizado de Python cuja correção dos problemas é feita de forma automática, a partir de testes criados pelos docentes. A disponibilização da nossa ferramenta visa contribuir na criação de novos problemas na plataforma Machine Teaching, assim como na validação dos problemas já existentes, diminuindo o trabalho manual dos professores e o tempo total gasto na criação de testes. A partir dos experimentos realizados, verificamos que os testes criados pela nossa ferramenta aumentam a cobertura de testes da Machine Teaching. Além disso, validamos a viabilidade do seu uso dado o seu curto tempo de execução e baixo custo monetário associado às requisições ao ChatGPT. |
| Keywords: | Correção automática de programas Projeto de testes Cobertura de grafos Inteligência artificial Python Automatic program correction Test project Graph coverage Artificial intelligence |
| Subject CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Production unit: | Instituto de Computação |
| Publisher: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Issue Date: | 25-Mar-2024 |
| Publisher country: | Brasil |
| Language: | por |
| Right access: | Acesso Aberto |
| Appears in Collections: | Ciência da Computação |
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