REU Site: Bug Wars: A Collaborative Software Testing Research Experience for Undergraduates

REU 网站:Bug Wars:本科生协作软件测试研究体验

基本信息

  • 批准号:
    1156487
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 31.6万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2012
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2012-03-01 至 2012-10-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This funding establishes a new CISE Research Experiences for Undergraduates(REU) site at Utah State University. The project, calledBug Wars, exposes students to research on software testing and AIplanning through both competition and collaboration. This project willcreate new knowledge about user-session-based testing, model-basedtesting with AI planning, and the combination of these two techniquesas applied to web applications. A novel feature of this REU is thatit encourages both competition and collaboration. The students initiallysplit into two teams that strive to find the most faults in web applicationsystems under test. One team collects, reduces, and prioritizesuser-session-based test suites. A second team uses machine learning tobuild models of the software and AI planning to generate test suites.Students compete to show the merits of their approach on the same systemsby considering the sizes and fault detection effectiveness of theirtest suites. The students then critically discuss their work and proposecombining the different approaches to further improve effectiveness. The broader impacts of this research are that twenty-four students over athree-year period have the opportunity to participate in a supportiveenvironment that encourages them to pursue graduate studies in ComputerScience. The students are better prepared for graduate school as they gainbasic research skills, including the formulation of research questions,design of experiments, critical evaluation, and written and oralcommunication.
这笔资金为犹他州大学的本科生(REU)网站建立了新的CISE研究经验。 该项目称为欺凌战争,使学生对竞争和协作进行有关软件测试的研究和aiplaning。 该项目将为基于用户的测试,基于模型的测试与AI计划以及应用于Web应用程序的这两种技术的组合,创建有关基于用户的测试的新知识。 此REU的一个新颖功能是鼓励竞争和协作。最初,学生分为两个团队,他们努力在测试的Web应用程序中找到最大的错误。一个团队收集,减少和优先考虑基于赛的测试套件。第二个团队使用机器学习的软件模型和AI计划来生成测试套件。学生竞争在同一系统上以同一系统的形式展示其方法的优点,考虑到他们的检验套件的尺寸和故障检测有效性。 然后,学生们批判性地讨论了他们的工作,并提出将不同的方法组合起来,以进一步提高效率。 这项研究的更广泛的影响是,在雅典年期间,有24名学生有机会参加支持他们的支持环境,该环境鼓励他们从事计算机科学的研究生研究。学生们在获得基本研究技能时为研究生院做好了准备,包括研究问题的提出,实验设计,批判性评估以及书面和口腔通讯。

项目成果

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专著数量(0)
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会议论文数量(0)
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  • 资助金额:
    $ 31.6万
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