The evolving landscape of software development demands that software testers continuously adapt to new tools, practices, and acquire new skills. This study investigates software testing competency needs in industry, identifies knowledge gaps in current testing education, and highlights competencies and gaps not addressed in academic literature. This is done by conducting two focus group sessions and interviews with professionals across diverse domains, including railway industry, healthcare, and software consulting and performing a curated small-scale scoping review. The study instrument, co-designed by members of the ENACTEST project consortium, was developed collaboratively and refined through multiple iterations to ensure comprehensive coverage of industry needs and educational gaps. In particular, by performing a thematic qualitative analysis, we report our findings and observations regarding: professional training methods, challenges in offering training in industry, different ways of evaluating the quality of training, identified knowledge gaps with respect to academic education and industry needs, future needs and trends in testing education, and knowledge transfer methods within companies. Finally, the scoping review results confirm knowledge gaps in areas such as AI testing, security testing and soft skills.


翻译:软件开发的不断演进要求软件测试人员持续适应新工具、新实践并掌握新技能。本研究通过开展两次焦点小组讨论、对铁路工业、医疗保健及软件咨询等跨领域专业人员进行访谈,并结合经筛选的小范围范围综述,系统探究了行业对软件测试能力的需求,识别了当前测试教育中的知识缺口,并揭示了学术文献尚未涉及的能力维度与不足。研究工具由ENACTEST项目联盟成员协同设计,经过多轮迭代开发与完善,以确保全面覆盖行业需求与教育缺口。特别地,通过主题定性分析,我们围绕以下方面报告了研究发现与观察:专业培训方法、行业开展培训面临的挑战、培训质量评估的不同方式、针对学术教育与行业需求所识别的知识缺口、测试教育的未来需求与趋势,以及企业内部知识传递方法。最后,范围综述结果证实了人工智能测试、安全测试与软技能等领域存在的知识缺口。

0
下载
关闭预览

相关内容

通过学习、实践或探索所获得的认识、判断或技能。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员