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Minimización de casos de prueba de GUI mediante minería de secuencias

Raheela Ambreen1, Tamim Ahmed Khan1

  • 1Department of Software Engineering, Bahria University, Islamabad, Pakistan.

PloS one
|February 19, 2026
PubMed
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Este resumen es generado por máquina.

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Este estudio presenta un nuevo método para las pruebas de interfaz gráfica de usuario (GUI) que reduce los casos de prueba en un 45% y el tiempo de ejecución en un 38%. Este enfoque mejora la eficiencia de la garantía de calidad del software manteniendo una alta cobertura de pruebas.

Área de la Ciencia:

  • Ingeniería de Software
  • Ciencias de la Computación

Sus antecedentes:

  • Las pruebas de interfaz gráfica de usuario (GUI) son vitales para la garantía de calidad del software.
  • Las pruebas de regresión garantizan la estabilidad del software después de los cambios.
  • La ejecución actual de pruebas de GUI consume mucho tiempo y recursos.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar una técnica eficiente de minimización de casos de prueba para pruebas de regresión de GUI.
  • Reducir el número de casos de prueba sin sacrificar la cobertura de las pruebas.
  • Mejorar la eficiencia general de los procesos de prueba de GUI.

Principales métodos:

  • Se propuso una técnica de grabación de secuencias para el seguimiento de eventos de GUI.
  • Se aplicó la agrupación K-Means para agrupar secuencias de eventos similares.

Videos de Experimentos Relacionados

  • Se utilizó la selección de secuencias basada en la búsqueda para la generación de subconjuntos representativos de casos de prueba.

    • Principales resultados:

    • Redujo el número total de casos de prueba en aproximadamente un 45%.
    • Disminuyó el tiempo de ejecución de las pruebas en un 38%.
    • Mantuvo una cobertura superior al 95% en comparación con el conjunto de pruebas original.

    Conclusiones:

    • El enfoque propuesto equilibra eficazmente la eficiencia de las pruebas y la cobertura.
    • Ofrece una mejora práctica para las pruebas de regresión de GUI.
    • Demuestra reducciones significativas en los casos de prueba y el tiempo de ejecución.