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Pruebas de regresión de software: hallazgos iniciales en la industria y academia del Ecuador
Resumen
Las pruebas de regresión de software son un tipo especial de prueba que se efectúa durante el desarrollo o mantenimiento de productos software. En este trabajo se presentan hallazgos iniciales sobre una encuesta nacional aplicada a actores de la academia (universidades) e industria (desarrolladores de software). En esta encuesta se examinan elementos como son: metodologías, técnicas, métricas, enfoques aplicados en estos dos sectores. Los resultados de la encuesta sugieren que en la academia y la industria ecuatoriana la metodología de desarrollo usada es la iterativo-incremental. La técnica más aplicada de pruebas de regresión es la priorización de casos de prueba; la métrica más utilizada es la eficiencia en sus tiempos de ejecución, entre otros hallazgos. Los resultados aquí reportados sirven como referente para considerar ajustes curriculares en carreras afines a la informática de las instituciones de educación superior del país, así como efectuar ajustes a los procesos de verificación en las empresas de desarrollo de software nacionales.
Palabras clave
Referencias
Arcos, G., Aguirre, G. L., Hidalgo, B., Rosero, R. H., & Gómez, O. S. (2018). Current Trends of Teaching Computer Programming in Undergraduate CS Programs: A Survey from Ecuadorian Universities. KnE Engineering, 253-275. https://doi.org/10.18502/keg.v1i2.1499
CITEC – Cámara de Innovación y Tecnología Ecuatoriana. (s. f.). Recuperado 13 de noviembre de 2021, de https://citec.com.ec/
Ebert, C., & Paasivaara, M. (2017). Scaling Agile. IEEE Software, 34(6), 98-103. https://doi.org/10.1109/MS.2017.4121226
Engström, E., Runeson, P., & Skoglund, M. (2010). A systematic review on regression test selection techniques. Information and Software Technology, 52(1), 14-30. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2009.07.001
Garousi, V., & Felderer, M. (2017). Worlds Apart: Industrial and Academic Focus Areas in Software Testing. IEEE Software, 34(5), 38-45. https://doi.org/10.1109/MS.2017.3641116
Garousi, V., Felderer, M., Kuhrmann, M., & Herkiloğlu, K. (2017). What industry wants from academia in software testing? Hearing practitioners’ opinions. Proceedings of the 21st International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering, 65-69. https://doi.org/10.1145/3084226.3084264
Gómez, O. S., Vegas, S., & Juristo, N. (2016). Impact of CS programs on the quality of test cases generation: An empirical study. Proceedings of the 38th International Conference on Software Engineering Companion, 374-383. https://doi.org/10.1145/2889160.2889190
Ikonen, M., Pirinen, E., Fagerholm, F., Kettunen, P., & Abrahamsson, P. (2011). On the Impact of Kanban on Software Project Work: An Empirical Case Study Investigation. 2011 16th IEEE International Conference on Engineering of Complex Computer Systems, 305-314. https://doi.org/10.1109/ICECCS.2011.37
Khalid, A., Butt, S. A., Jamal, T., & Gochhait, S. (2020). Agile Scrum Issues at Large-Scale Distributed Projects: Scrum Project Development At Large. International Journal of Software Innovation, 8(2), 85-94. https://doi.org/10.4018/IJSI.2020040106
Khatibsyarbini, M., Isa, M. A., Jawawi, D. N. A., & Tumeng, R. (2018). Test case prioritization approaches in regression testing: A systematic literature review. Information and Software Technology, 93, 74-93. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2017.08.014
Kumar, M., Sharma, A., & Kumar, R. (2014). Fuzzy entropy‐based framework for multi‐faceted test case classification and selection: An empirical study. IET Software, 8(3), 103-112. https://doi.org/10.1049/iet-sen.2012.0198
Manifesto for Agile Software Development. (s. f.). Recuperado 13 de noviembre de 2021, de https://agilemanifesto.org/
Martin, W., Sarro, F., Jia, Y., Zhang, Y., & Harman, M. (2017). A Survey of App Store Analysis for Software Engineering. IEEE Transactions on Software Engineering, 43(9), 817-847. https://doi.org/10.1109/TSE.2016.2630689
Mina, M. A. E., & Barzola, D. del P. G. (2017). La industria del software en Ecuador: Evolución y situación actual. Espacios, 38(57), 25.
Mohanty, R., Ravi, V., & Patra, M. (2010). The application of intelligent and soft-computing techniques to software engineering problems: A review. Int. J. Inf. Decis. Sci. https://doi.org/10.1504/IJIDS.2010.033450
Molléri, J. S., Petersen, K., & Mendes, E. (2016). Survey Guidelines in Software Engineering: An Annotated Review. Proceedings of the 10th ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement, 1-6. https://doi.org/10.1145/2961111.2962619
Morales, D. Á., & Aguilar Vera, R. A. (2021). Research in the area of Software Quality: A Mapping Study of the Last Decade. 2021 Mexican International Conference on Computer Science (ENC), 1-6. https://doi.org/10.1109/ENC53357.2021.9534818
Panigrahi, C. R., & Mall, R. (2010). Model-Based Regression Test Case Prioritization. En S. K. Prasad, H. M. Vin, S. Sahni, M. P. Jaiswal, & B. Thipakorn (Eds.), Information Systems, Technology and Management (pp. 380-385). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-12035-0_39
Parsa, S., & Khalilian, A. (2009). A Bi-objective Model Inspired Greedy Algorithm for Test Suite Minimization. En Y. Lee, T. Kim, W. Fang, & D. Ślęzak (Eds.), Future Generation Information Technology (Vol. 5899, pp. 208-215). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-10509-8_24
Rosero, R. H., Gómez, O. S., & Rodríguez, G. (2016). 15 Years of Software Regression Testing Techniques—A Survey. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, 26(05), 675-689. https://doi.org/10.1142/S0218194016300013
Rosero, R. H., Gomez, O. S., & Rodriguez, G. (2017). Regression Testing of Database Applications Under an Incremental Software Development Setting. IEEE Access, 5, 18419-18428. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2017.2749502
Rosero, R. H., Gómez, O. S., & Rodríguez, G. (2017). Regression Testing of Database Applications Under an Incremental Software Development Setting. IEEE Access, 5, 18419-18428. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2017.2749502
Rothermel, G., & Harrold, M. J. (1996). Analyzing Regression Test Selection Techniques. CSE Journal Articles. https://digitalcommons.unl.edu/csearticles/13
Rothermel, G., & Harrold, M. J. (1994). A framework for evaluating regression test selection techniques. Proceedings of 16th International Conference on Software Engineering, 201-210. https://doi.org/10.1109/ICSE.1994.296779
Rothermel, G., & Harrold, M. J. (1993). A safe, efficient algorithm for regression test selection. 1993 Conference on Software Maintenance, 358-367. https://doi.org/10.1109/ICSM.1993.366926
SENESCYT - Secretaría Nacional de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación. (s. f.). Recuperado 13 de noviembre de 2021, de https://www.senescyt.gob.ec/web/guest/consultas
Taibi, D., Lenarduzzi, V., Ahmad, M. O., & Liukkunen, K. (2017). Comparing Communication Effort within the Scrum, Scrum with Kanban, XP, and Banana Development Processes. Proceedings of the 21st International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering, 258-263. https://doi.org/10.1145/3084226.3084270
Wong, W. E., Horgan, J. R., London, S., & Mathur, A. (1995). Effect of Test Set Minimization on Fault Detection Effectiveness. 1995 17th International Conference on Software Engineering. https://doi.org/10.1145/225014.225018
Yoo, S., & Harman, M. (2010). Regression testing minimization, selection and prioritization: A survey. Software Testing, Verification and Reliability, n/a-n/a. https://doi.org/10.1002/stvr.430
DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v6i11.3329
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