Automatización de Pruebas Funcionales y Pruebas de Software en el Proceso de Control de Calidad del Ministerio de Educación del Perú, 2022

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El presente estudio fijó como objetivo general precisar en qué medida la automatización de pruebas funcionales mejorará las pruebas de software en el proceso de control de calidad del Ministerio de Educación del Perú. La investigación tiene dos variables, la independiente, automatización de pruebas...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Quispe Gutierrez, Jhon Keny
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2023
Institución:Escuela de Posgrado Newman
Repositorio:NEWMAN-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.epnewman.edu.pe:20.500.12892/763
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12892/763
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Automatización de pruebas funcionales
Pruebas de software
Calidad de software
Control de calidad
Cobertura de pruebas
Detección temprana de defectos
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description El presente estudio fijó como objetivo general precisar en qué medida la automatización de pruebas funcionales mejorará las pruebas de software en el proceso de control de calidad del Ministerio de Educación del Perú. La investigación tiene dos variables, la independiente, automatización de pruebas y la dependiente, pruebas de software. En los resultados se comprobó que los de scripts automatizados de pruebas mejora significativamente la ejecución pruebas de software incrementando la eficiencia, productividad, confianza, optimizando el diseño y reduciendo los costos en el proceso de control de calidad. En la metodología se utilizó un tipo de investigación aplicada, diseño preexperimental y con un enfoque cuantitativo, debido a que se han realizado mediciones antes(pretest) con pruebas manuales y después (Postest) con pruebas automatizadas para demostrar las hipótesis que se establecieron como parte del estudio. El tamaño de la muestra que se utilizó para la investigación fueron los colaboradores que pertenecen a la Unidad de Calidad y Seguridad de la información. Los resultados obtenidos fueron los siguientes: Se logró mejorar la productividad debido a la reducción del tiempo de ejecución de casos de prueba en un 71.5% , incrementar en 33% la detección temprana de defectos, aumentar al 96% la tasa de cobertura de pruebas de regresión gracias a la repetibilidad de los scripts automatizados, mejorar en 43% el rendimiento en el diseño de casos de prueba automatizados y mejorar al 97% la eficiencia en la detección de defectos gracias a la programabilidad de los scripts automatizados.
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