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人工智能賦能軟件測(cè)試教學(xué)改革

收錄于合集: # 學(xué)術(shù)快訊

在大語(yǔ)言模型(LLMs)快速滲透軟件工程實(shí)踐的背景下,軟件測(cè)試人才培養(yǎng)正面臨新的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)。一方面,學(xué)生已廣泛將大語(yǔ)言模型用于需求分析、測(cè)試設(shè)計(jì)與腳本生成等任務(wù),但其使用方式往往缺乏系統(tǒng)指導(dǎo),呈現(xiàn)出明顯的“工具依賴”傾向;另一方面,現(xiàn)有研究多聚焦于大語(yǔ)言模型是否提升結(jié)果質(zhì)量,卻忽視了其對(duì)學(xué)習(xí)行為與認(rèn)知過(guò)程的深層影響。我們的研究發(fā)現(xiàn),學(xué)生在實(shí)際測(cè)試任務(wù)中普遍存在提示設(shè)計(jì)不充分、上下文缺失、交互迭代不足等問(wèn)題,尤其在自動(dòng)化測(cè)試腳本生成這一高復(fù)雜度任務(wù)中,這些問(wèn)題進(jìn)一步演化為高交互成本與高調(diào)試負(fù)擔(dān),導(dǎo)致“效率幻覺(jué)”與學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)并存。

針對(duì)上述困境,華南師范大學(xué)數(shù)據(jù)智能開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室湯庸教授團(tuán)隊(duì)、廣州職業(yè)技術(shù)大學(xué)與慕測(cè)平臺(tái)展開(kāi)緊密合作,通過(guò)課堂實(shí)驗(yàn)與大規(guī)模問(wèn)卷調(diào)查相結(jié)合的混合方法研究,系統(tǒng)揭示了LLM輔助軟件測(cè)試中的“任務(wù)依賴性使用模式”。研究表明,文本類任務(wù)(如需求分析、測(cè)試用例設(shè)計(jì))呈現(xiàn)出相對(duì)穩(wěn)定且一致的交互模式,而腳本生成任務(wù)則表現(xiàn)出顯著的不確定性與結(jié)構(gòu)性困難。這種差異本質(zhì)上源于學(xué)生在執(zhí)行過(guò)程中難以顯式表達(dá)測(cè)試上下文、執(zhí)行約束與驗(yàn)證邏輯。進(jìn)一步地,我們提出并驗(yàn)證了一種“階段感知(Stage-aware)提示支架”,引導(dǎo)學(xué)生在與LLM交互前外化關(guān)鍵測(cè)試信息。實(shí)驗(yàn)觀察顯示,該方法能夠促使學(xué)生在不同測(cè)試階段更清晰地表達(dá)假設(shè)與約束,從而改變問(wèn)題暴露的形式,并改善人機(jī)協(xié)作的結(jié)構(gòu)。

本研究的重要意義在于,它將研究視角從“模型性能優(yōu)化”轉(zhuǎn)向“學(xué)習(xí)過(guò)程重構(gòu)”,指出LLM在軟件測(cè)試人才培養(yǎng)中的核心價(jià)值不在于替代人類完成任務(wù),而在于作為認(rèn)知支架促進(jìn)學(xué)生的推理與表達(dá)能力。研究進(jìn)一步表明,真正的挑戰(zhàn)不在于是否引入LLMs,而在于如何通過(guò)教學(xué)設(shè)計(jì)引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行階段化、反思性的人機(jī)協(xié)作。由此,本論文為L(zhǎng)LM在軟件測(cè)試教育中的規(guī)范化、學(xué)習(xí)導(dǎo)向集成提供了實(shí)證基礎(chǔ)與方法啟示,對(duì)于未來(lái)智能化軟件工程教育體系的構(gòu)建具有重要參考價(jià)值。相關(guān)成果的研究論文Large Language Models for Software Testing Education: an Experience Report已經(jīng)被軟件工程頂級(jí)學(xué)術(shù)(CCF-A)會(huì)議FSE 2026的教育Track錄用。

論文預(yù)印版參閱https://arxiv.org/abs/2603.26329。

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