Automatización de pruebas de software bajo la metodología Scrum para mejorar las pruebas de regresión del Seace v3.0 del organismo supervisor de las contrataciones del estado, Lima 2023

Descripción del Articulo

El propósito de esta investigación fue analizar el impacto de la automatización de pruebas de software en las pruebas de regresión del SEACE 3.0 del Organismo Supervisor de las Contrataciones del Estado en Lima 2023. El desarrollo de la investigación es de tipo aplicada, utilizando un método cuantit...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Ato Martinez, Luis Alberto, Gonzales Támara, Kimberly del Rosario
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional del Callao
Repositorio:UNAC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/8920
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12952/8920
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Automatización de pruebas
Pruebas de regresión
SEACE 3.0
Actos preparatorios
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Descripción
Sumario:El propósito de esta investigación fue analizar el impacto de la automatización de pruebas de software en las pruebas de regresión del SEACE 3.0 del Organismo Supervisor de las Contrataciones del Estado en Lima 2023. El desarrollo de la investigación es de tipo aplicada, utilizando un método cuantitativo con un diseño pre-experimental y un enfoque hipotético-deductivo. Para recopilar datos, se empleó la ficha de observación que incluye indicadores sobre la duración de la ejecución de casos de prueba y la cantidad de casos de prueba de regresión ejecutados del set de casos de prueba. Además, se aplicó la prueba de Wilcoxon para contrastar las hipótesis planteadas. Los resultados indicaron que la implementación de la automatización de pruebas condujo a una reducción del 72.09% en el tiempo de ejecución de la totalidad de los casos de prueba de regresión del módulo de actos preparatorios del SEACE V3.0. También se llegó a la conclusión de que la cobertura de casos de prueba de regresión en este módulo aumentó significativamente, logrando un incremento del 312,54% en la cantidad de casos de prueba de regresión ejecutados.
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