dc.contributor.advisor | Abrahamsson, Pekka | |
dc.contributor.author | Ahven, Heini | |
dc.date.accessioned | 2022-12-20T05:12:07Z | |
dc.date.available | 2022-12-20T05:12:07Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/84500 | |
dc.description.abstract | Tämän pro-gradu tutkielman aiheena on tekoälyn hyödyntäminen ohjelmistojen laadunvarmistuksessa. Tekoäly on jalkautunut teknologioihin, jota käytämme päivittäin ja sen hyödyntämismahdollisuudet laajenevat jatkuvasti. Viime vuosina tekoälyn hyödyntäminen ohjelmistokehityksessä ja ohjelmistojen laadunvarmistuksessa on ollut paljon käsitelty aihe informaatioteknologia-alan ajankohtaisjulkaisuissa. Ohjelmistokehityksessä asiakkaille pyritään kehittämään yhä nopeammin ja tehokkaammin ohjelmistotuotteita. Ohjelmistojen laadunvarmistus on kriittinen osa ohjelmistokehitystä. Laadunvarmistuksen avulla todennetaan, että ohjelmisto täyttää sille asetetut vaatimukset. Ohjelmistojen laadunvarmistuksessa on edelleen toimintoja, jotka ovat ihmisen manuaalisen työn tuotosta. Ohjelmistotestaus on tärkein ohjelmiston laadunvarmistuksen menetelmä. Testiautomaation avulla ohjelmistotestausta on saatu automatisoitua ja testit ovat osa lähes jokaisen ohjelmiston automaattista julkaisuprosessia. Testiautomaatio vaatii vielä vahvasti ihmisen ylläpitoa eikä se kykene mukautumaan itsenäisesti ohjelmiston muutoksiin. Tekoäly ja koneoppiminen voivat tuoda ohjelmistojen laadunvarmistusprosessiin älykkyyttä, jolloin ohjelmistotestauksen ihmisten tekemiä, manuaalisia toimintoja voidaan vähentää. Tutkimuksen avulla haluttiin selvittää, millä tavalla tekoälyä hyödynnetään ohjelmistojen laadunvarmistuksessa IT-organisaatioissa Suomessa. Tutkimus toteutettiin laadullisella teemahaastattelulla organisaatioille, joilla on jo kokemuksia tekoälystä ohjelmistojen laadunvarmistuksessa. Tutkimuksen tuloksissa kerrotaan, mitkä ovat ohjelmistojen laadunvarmistuksen osa-alueita, joihin tekoälyn avulla haetaan ratkaisuja sekä miten tekoälyä hyödynnetään näihin osa-alueisiin. Tulokset osoittavat myös ne haasteet, jotka ovat hidasteena tekoälyn jalkautumiselle osaksi ohjelmistotestausta. | fi |
dc.description.abstract | This master’s thesis topic is how artificial intelligence can be utilized in software quality assurance. Artificial intelligence has spread widely to technologies, which we are using our daily basis and the opportunities for its utilization possibilities will expand continuously. During last years the utilization of artificial intelli-gence in software development and software quality assurance has been a popular topic in current publications of the Information Technology industry. In software development, the aim is to develop software products for customers faster and more efficiently. Software quality assurance is a critical part of a software development process. Software quality assurance is used to verify that software is fulfilling its requirements set to the software product. Quality assurance still includes functionalities that are carried out manually by human. Software testing is the most important method of software quality assurance. Test automation has been played a big role of automating manual testing, and tests are a part of soft-ware’s continuous deployment. Test automation still needs human involving in its maintenance, and it’s uncapable to conform independently to software changes. Artificial intelligence and machine learning may bring more intelligence to software testing, so human involving manual tasks can be decreased. The purpose of this study is to find out, how artificial intelligence is utilized in software quality assurance in IT-organizations in Finland. The study was conducted using qualitative interviews to organizations, which has some experiences of utilizing artificial intelligence in software quality assurance. The results of this study indicates which are the areas of software quality assurance for which solutions are sought with the help of artificial intelligence, and how artificial intelligence is utilized in these areas. The results also show the challenges that slow down the adoption of artificial intelligence as part of software testing. | en |
dc.format.extent | 77 | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | fi | |
dc.subject.other | ohjelmistojen laadunvarmistus | |
dc.subject.other | ohjelmistotestaus | |
dc.subject.other | tekoäly ohjelmistojen laadunvarmistuksessa | |
dc.title | Tekoälyn hyödyntäminen ohjelmistojen laadunvarmistuksessa | |
dc.identifier.urn | URN:NBN:fi:jyu-202212205753 | |
dc.type.ontasot | Pro gradu -tutkielma | fi |
dc.type.ontasot | Master’s thesis | en |
dc.contributor.tiedekunta | Informaatioteknologian tiedekunta | fi |
dc.contributor.tiedekunta | Faculty of Information Technology | en |
dc.contributor.laitos | Informaatioteknologia | fi |
dc.contributor.laitos | Information Technology | en |
dc.contributor.yliopisto | Jyväskylän yliopisto | fi |
dc.contributor.yliopisto | University of Jyväskylä | en |
dc.contributor.oppiaine | Tietojärjestelmätiede | fi |
dc.contributor.oppiaine | Information Systems Science | en |
dc.rights.copyright | Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty. | fi |
dc.rights.copyright | This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited. | en |
dc.type.publication | masterThesis | |
dc.contributor.oppiainekoodi | 601 | |
dc.subject.yso | tekoäly | |
dc.subject.yso | tietokoneohjelmat | |
dc.subject.yso | laadunvarmistus | |
dc.subject.yso | laatu | |
dc.subject.yso | testaus | |
dc.format.content | fulltext | |
dc.type.okm | G2 | |