人工智能在软件测试课程建设中的应用

1. 引言

信息技术的飞速发展，软件系统日益复杂化、智能化和多样化，对软件质量保障体系提出了更高的要求，而软件测试承担着发现缺陷、验证功能、提升系统稳定性的关键任务。因此，培养具备扎实测试理论基础和较强实践能力的软件测试人才，成为高校计算机相关专业教育的重要目标之一。

然而，在当前高校软件测试课程的教学实践中，普遍面临诸多挑战。首先，传统教学方式以讲授基本概念和手动测试方法为主，缺乏对学生自动化测试能力和工程实践能力的有效培养，难以适应现代企业对高效测试流程的需求。其次，学生在学习过程中往往缺乏真实项目环境下的测试经验，导致其难以将理论知识有效应用于实际问题解决之中。教师在布置实验任务、批改作业及提供个性化反馈方面存在较大工作负担，限制了教学质量的进一步提升 [1]。

人工智能（Artificial Intelligence， AI）技术的发展为计算机相关课程教育领域带来了深刻变革，AI 技术被用于辅助教学设计、优化学习路径、增强互动体验等方面。例如，基于机器学习的智能推荐系统可以根据学生的学习行为动态调整教学内容；自然语言处理技术可用于构建智能问答系统，实现即时答疑；深度学习模型则可被应用于代码分析、测试用例生成与缺陷预测等软件测试具体环节。这些技术手段不仅提升了教学效率，也为学生提供了更具沉浸感和实战性的学习体验。

将人工智能技术融入软件测试课程的教学中，具有重要的现实意义。一方面，它有助于打造智能化、个性化的教学模式，提升学生对自动化测试工具和技术的掌握；另一方面，通过在软件测试中引入AI 技术，不仅提高了测试效率，还有效弥补了传统教学中实践资源不足的短板，增强了学生的综合应用能力和工程素养。此外，AI 辅助教学还能助力教师实现教学过程的数据化与精准化管理，推动软件测试课程向信息化、智能化更高层次发展[2]。

2. 人工智能赋能软件测试课程

人工智能在各个领域展现出显著的赋能效应，因此在软件测试，构建融合人工智能技术的软件测试课程体系，不仅是对当前行业发展趋势的积极响应，更是推动高校计算机教育改革、提升学生就业竞争力的重要举措。通过将人工智能技术融入软件测试课程体系，着力培养具有跨学科能力的AI 型软件测试工作者。

2.1AI 辅助软件测试课程教学设计

互联网技术的发展，学习方式由传统的课堂教学逐步向在线学习转变，打破了时间与空间的限制，使学习者能够随时随地获取丰富的学习资源，实现规模化、开放式的教育服务。然而，在线学习环境也带来了信息过载、学习资源选择困难以及学习路径不清晰等问题，影响了学习效率和教学质量[4]。在这一背景下，AI 技术的应用为解决上述挑战提供了新的思路与方法。研究表明，AI 能够通过智能分析学生的学习行为、知识掌握情况及学习偏好，构建个性化的学习路径，并推荐与其认知水平相匹配的教学内容和实践任务，从而有效提升学习效果 [3，4]。例如，基于机器学习算法的学习系统可根据学生的答题记录、知识点掌握程度及学习节奏，动态调整教学策略，实现因材施教，推动教学模式向智能化、个性化方向发展。

如图 2.1 所示，在软件测试课程的教学设计中，在下面 3 个方面可使用AI 技术：

（1）个性化学习路线与资源推荐

利用 AI 生成式技术，对学生的课后作业、考试等测验数据进行分析，识别学生对软件测试基础知识的掌握程度，以及学生的学习中的弱项和知识盲点，总结出学生的学习情况和分析报告，为学生指定个性化的学习方案和推荐合适的资源，如教学视频、阅读材料、实验指导文档等，量身定制学习计划，帮助学生高效获取所需知识。此外，在测试案例的选择与分发上，AI 系统也能根据学生的编程能力、测试技能掌握情况，自动匹配不同难度等级的测试项目，从而实现差异化训练，提升实践教学的针对性与有效性。老师也可以根据学生的学习情况和分析报告优化教学计划设计，帮助学生学习软件测试。

（2）智能评分与反馈

在传统的软件测试课程教学中，作业批改通常依赖教师手动审阅学生提交的测试用例、测试脚本或缺陷分析报告。这一过程不仅耗时耗力，且容易受到主观因素的影响，如评分标准执行不一致、批改疲劳导致的误判等，影响评价的客观性和公正性。此外，由于教师工作负担较重，反馈周期往往较长，学生难以及时获得针对性指导，影响其学习效果和知识内化。

基于人工智能的作业自动批改与实时反馈机制在软件测试课程教学中展现出显著优势。人工智能辅助评分系统能够依据预设规则和历史数据构建评估模型，对学生提交的测试脚本和文档进行多维度自动分析，实现高效、客观的作业批改，有效减轻教师负担并提升反馈质量 [5]。AI 可在学生提交后即时生成评分结果，识别测试用例覆盖不全等问题，并借助自然语言生成技术提供清晰的错误解释与修改建议，增强学生的自我反思与自主学习能力。这种融合自动批改、实时反馈与个性化指导的教学机制， 提升了教学效率.

（3）虚拟助教与答疑

在软件测试课程中，学生在学习过程中常常面临问题难以及时解答、教师反馈周期长、学习资源获取不便等挑战。为此，构建一个基于生成式的 AI 虚拟助教，能够有效缓解教学资源紧张的问题，提升学习支持的实时性与个性化水平。

AI 助教可以以智能学伴的形式嵌入学习平台，通过问答对话、错误解析、知识点讲解等方式，全天候响应学生的学习需求，实现课上教学与课下自主学习的有效衔接。当学生在学习过程中遇到无法自行解决的问题时，AI 助教可即时提供引导性提示、相关知识链接或解题思路，帮助其突破学习瓶颈。例如，在学生编写单元测试脚本时，若对断言方法使用不当，AI 助教可通过语义理解识别问题所在，并结合代码上下文提供修改建议及示例代码，辅助学生理解正确用法。

2.2 AI 驱动的软件测试

在软件测试教学过程中，学生需要通过大量的实践操作来掌握测试理论与方法。然而，传统的测试实践通常依赖于手动编写测试用例和执行测试脚本，不仅效率低下，而且对学生的技术水平和实践经验要求较高，限制了学习效果和教学质量的提升。文献 [2] 总结了人工智能在软件测试中的应用，包含比如游戏测试、性能能测试、兼容性测试等，因此，高校软件测试课程应顺应时代发展，培养具备人工智能素养的新型软件测试人才。

生成 AI大模型机器学习数据分析人工智能图2.2 所示，AI 在软件测试中的使用，包含以下两个方面：

（1）AI 工具自动生成测试用例

在软件测试中，测试用例是验证程序功能是否符合预期的核心手段，其质量直接影响测试的有效性和覆盖率。测试用例的编写通常需要测试者对被测系统有深入的理解，并具备良好的边界条件分析能力。然而，对于初学者而言，由于缺乏实践经验，所编写的测试用例往往存在覆盖不全、逻辑不严密、断言不合理等问题，影响了测试效果。

基于人工智能的测试用例生成方法，主要通过对需求规格说明书或源代码进行自动化分析，借助自然语言处理、代码理解模型及深度学习技术，提取关键功能特征与逻辑结构，从而自动生成结构规范、覆盖度较高的测试用例。该方法为学生提供了高质量的测试用例示例，作为其学习与模仿的参考模板。不仅有效降低了学生在测试用例设计阶段的技术难度，提升了测试实践的教学效率，同时也有助于强化学生的测试逻辑思维与软件工程素养，为其未来从事系统化、智能化的软件测试工作奠定坚实基础。

（2）测试脚本自动生成

目前的 AI 可用于代码编程，AI 系统可根据已有的测试用例自动生成对应的测试脚本，或者辅助学生优化和修改已有测试脚本，AI辅助工具可通过上下文感知机制识别冗余代码并提示删除，或推荐更简洁的测试模式以提升脚本可维护性。这种即时反馈机制有效增强了学生的代码质量意识与调试能力。

将 AI 工具引入软件测试课程，使学生能够在掌握传统测试理论的基础上，接触并运用智能化测试方法，帮助学生克服技术障碍，提升实践效率，也为培养其自动化测试能力和工程思维提供了有力支撑，是当前高校软件测试教学改革的重要方向之一。

3. 总结

本文围绕 AI 在软件测试课程中的应用展开研究，探讨了 AI 辅助教学设计、智能评分与反馈系统以及 AI 驱动的软件测试。AI 通过自动生成测试用例、智能批改作业和实时反馈等功能，提升了教学效率与学生学习体验，弥补了传统教学中实践资源不足和个性化指导缺失的问题，降低了学习门槛，增强了学生的测试设计与分析能力。同时，AI 驱动的测试平台为教师提供了高效的教学支持工具。未来高校应加快将 AI 融入课程体系，推动教学内容更新与人才培养转型，培养适应行业发展需求的具备AI 素养的新型软件测试人才。

参考文献

[1]戴锦霞，杨鹏，赵聚雪.人工智能与高职软件测试课程的融合[J].工业控制计算机 ，2021，34（05）：91-92.

[2]任子恒，李昕昕，龚勋.人工智能在软件测试上的应用与挑战[J]. 电脑知识与技术 ，2018，14（29）：218-219.

[3] 杨骁 . 生成式人工智能赋能个性化学习的内在机理与实施路径探究 [J]. 安徽电子信息职业技术学院学报 ，2024，23（03）：83-86.

[4] 熊娅 ， 徐洪胜 ， 唐海 . 以 MOOC 为基础的个性化学习路径的生成与探索 [J]. 信息系统工程 ，2024，（06）：157-160.

[5] 王鹏飞 . 基于 AI 的智慧作业自动批改系统研究 [J]. 信息与电脑 （ 理论版 ），2023，35（17）：168-170.

项目基金：广东东软学院“人工智能赋能教学改革”试点课程--软件测试

作者简介：

1 作：姓名：骆敏；性别：女；出生年月：1997.1；籍贯：四川；民族：汉族；最高学历：硕士；目前职称：无；研究方向：过程挖掘、强化学习、人工智能

2 作：容仕军；性别：男；出生年月：1995.2；籍贯：广西； 民族：汉族；最高学历：硕士；目前职称：无；研究方向：计算机视觉、机器视觉、人工智能

3 作 ： 姓名：肖旭光；性别：男；出生年月：1994.2；籍贯：湖南； 民族：汉族；最高学历：硕士；目前职称：无；研究方向：人工智能