AI時代高校軟件測試專業(yè)實踐教學測試平臺選擇與應用策略

摘要：在人工智能時代，生成式大模型等先進技術對軟件測試行業(yè)產(chǎn)生了深遠的影響。高職院校軟件測試專業(yè)在培養(yǎng)專業(yè)技能人才上，需順應這一發(fā)展趨勢，合理選用應用廣泛的智能化測試平臺，結合人才培養(yǎng)模式和專業(yè)課程體系建設經(jīng)驗，對培養(yǎng)高水平軟件測試技能人才進行研究。本文探討了軟件測試平臺的崛起的原因、人工智能技術對軟件測試平臺的影響，從高職院校軟件測試專業(yè)教育教學使用測試平臺的現(xiàn)狀出發(fā)，提出了合理選用測試平臺的策略。

關鍵詞：測試平臺；實踐教學；AI；軟件測試

中圖分類號：F2"""""""文獻標識碼：A""""""doi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.08.019

0"引言

在數(shù)字化時代，軟件行業(yè)的迅猛發(fā)展帶來了對高質(zhì)量軟件測試人才的迫切需求。隨著人工智能技術的不斷進步，特別是生成式大模型的涌現(xiàn)，軟件測試領域正經(jīng)歷著一場技術革新。這些技術不僅提高了測試效率，還推動了測試方法的創(chuàng)新，對高職院校教學實踐中采用的測試平臺也產(chǎn)生了深刻影響。高職院校作為培養(yǎng)軟件測試專業(yè)人才的重要基地，面臨著如何將這些先進技術融入教學體系的挑戰(zhàn)。

1"軟件測試平臺崛起的原因

在人工智能技術的推動下，軟件測試平臺正在經(jīng)歷一場革命。AI的引入不僅極大地提高了測試的效率和質(zhì)量，而且還為測試過程帶來了新的維度。以下是結合人工智能技術的影響，對當前軟件測試平臺崛起原因的分析。

1.1"測試智能化

人工智能技術，如機器學習、自然語言處理和計算機視覺，正在使測試過程更加智能化。AI可以自動生成測試用例、識別缺陷、優(yōu)化測試設計，甚至預測潛在的故障點[1]。這些智能化的測試方式不僅提高了測試的速度和準確性，而且還能夠處理更復雜的測試場景，如基于圖形識別的自動化測試和自動遍歷與探索測試。

1.2"測試服務化

隨著DevOps和持續(xù)交付的普及，測試服務化成為趨勢。測試團隊需要在多種環(huán)境中執(zhí)行包括手工測試、UI自動化測試、接口測試和性能測試在內(nèi)的多種測試過程。云測試平臺，如華為云測平臺和騰訊云測平臺WeTest，提供了基于云的測試服務，使得測試服務更加靈活和可擴展。

1.3"測試能力衍生

測試能力的增強使得測試可以延伸到其他團隊，支持研發(fā)質(zhì)量改進和DevOps的平穩(wěn)運行。測試左移和測試右移的概念使得測試活動更加集成到軟件開發(fā)生命周期的各個階段，從而提高了整個軟件交付過程的質(zhì)量。

1.4"云測平臺開啟測試新時代

云測試平臺利用云計算的彈性和可擴展性，為不同行業(yè)客戶提供豐富的軟件測試場景。這種基于云的服務模式不僅降低了企業(yè)的測試成本，而且還提高了測試的靈活性和響應速度。

1.5"AI智能引擎提升測試平臺功能

AI智能引擎可以根據(jù)測試人員的要求自動生成測試用例，減輕測試工程師的工作量。AI的自我學習和自我優(yōu)化能力使得測試平臺能夠不斷適應新的測試需求和環(huán)境變化，從而提供更完善的測試服務[2]。

2"人工智能技術對軟件測試平臺的影響

在人工智能技術日新月異的今天，軟件測試平臺的發(fā)展已經(jīng)迎來了新的變革。AI的引入不僅改變了測試工具的功能和種類，還為軟件測試的教學和實踐帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。

2.1"測試平臺的多樣化趨勢更加明顯

AI技術的應用使得自動化測試、云測試平臺、測試用例管理、Bug管理、代碼管理以及測試自動化框架等方面都得到了顯著的增強[3]。例如，AI算法能夠分析復雜的代碼變更，預測潛在的缺陷位置，從而提前介入修復，提升軟件質(zhì)量。此外，AI輔助的測試工具如Selenium和Appium可以通過集成AI來優(yōu)化測試腳本的生成和維護。

AI技術在軟件測試中的應用主要體現(xiàn)在自動化測試和智能化缺陷檢測上。AI輔助工具能夠自動執(zhí)行測試用例、識別缺陷、生成報告等，這些工具通常包括機器學習、自然語言處理和圖像識別等技術。例如，機器學習算法可以從歷史數(shù)據(jù)中學習，預測潛在的錯誤和故障，而自然語言處理可以幫助自動化理解需求文檔和測試結果。

2.2"AI技術的應用在教學領域不斷擴展

AI助教可以為每位學生生成一份學生檔案，把對學生的過程性評價集成到教學系統(tǒng)中，無縫交互，自動收集和分析學生數(shù)據(jù)。此外，AI技術還可以輔助教師進行課程和教案的制作，提供個性化的虛擬輔導，以及自動評分等，從而提高教學效率和質(zhì)量。

2.3"AI在軟件測試領域的應用面臨著挑戰(zhàn)

訓練有效的AI模型需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，而這樣的數(shù)據(jù)集并不總是容易獲得。此外，AI決策過程的不透明性也是一個難題，當AI推薦或預測的結果出現(xiàn)問題時，缺乏可解釋性會使得問題難以追蹤和修正。

未來的軟件測試將更加注重用戶體驗，提升透明度，并在保護隱私的同時，通過聯(lián)邦學習等技術共享知識。AI輔助工具的透明度和可解釋性也將得到提升，同時，隨著云計算和分布式技術的發(fā)展，測試環(huán)境將更加靈活和可擴展[3]。

3"測試專業(yè)教育教學中測試平臺的使用現(xiàn)狀

近幾年，高職院校軟件測試專業(yè)越來越重視軟件測試人才技能培養(yǎng)與行業(yè)、崗位需求相匹配，每年都會通過深度走訪調(diào)研軟件行業(yè)龍頭企業(yè)，動態(tài)掌握行業(yè)對人才需求的變化，從而適時調(diào)整人才培養(yǎng)方案、專業(yè)課程的體系建設等。此外，通過全國職業(yè)院校技能大賽軟件測試賽項、全國大學生軟件測試大賽、藍橋杯軟件測試賽項、湖北省“工匠杯”軟件測試員比賽等諸多省級以上技能競賽對高職學生軟件測試技能的考查，高職院校軟件測試專業(yè)崗課賽證融通的途徑越來越明晰，一部分測試類專業(yè)核心課程教學中已經(jīng)慢慢融入了一些主流的、影響力比較廣泛的測試平臺及工具。

3.1"測試管理平臺

以“軟件測試技術”課程為例，在實訓環(huán)節(jié)中引入了商用的測試管理工具TestCenter，訓練學生按照軟件系統(tǒng)功能測試流程進行純手工測試，熟悉和掌握一種以上測試管理工具。有些自學能力較強的學生可能會選用開源工具禪道等，教師在課堂會給學生介紹并操作演示TestCenter測試過程管理工具的使用方法，讓學生能否領略到測試工具在管理測試用例、bug追溯管理等方面的優(yōu)勢。在“Web應用測試”課程的引論部分，教師簡要給學生介紹一款商用自動化測試工具AutoRunner，通過簡單的自動化測試案例，讓學生初步認識到工具可以自動生成可重復執(zhí)行的腳本，這是優(yōu)越于純手工測試重復性勞動的地方。在“性能測試”課程中，介紹主流的LoadRunner和Jmeter性能測試工具，還有商用測試工具PerformanceRunner，讓學生可以在學習中比較不同性能測試工具，從而達到觸類旁通的學習效果。

3.2"軟件測試實訓平臺

為了讓軟件測試類課程的實踐教學環(huán)節(jié)能夠更加有的放矢，有真實目標可測可訓，高職院校與軟件企業(yè)合作搭建功能測試、性能測試、移動應用軟件測試平臺，讓學生針對企業(yè)真實的軟件系統(tǒng)，使用所學的測試方法，按照測試流程，利用熟悉的測試工具完成相應的測試任務。例如：在“軟件測試技術”課程教學中，圍繞資產(chǎn)管理系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)等多個軟件系統(tǒng)，開展系統(tǒng)功能測試；在“Web應用測試”課程教學中，將定制化開發(fā)的在線茶社預訂系統(tǒng)等真實系統(tǒng)，作為案例化教學平臺資源；在“移動應用開發(fā)及測試”課程教學中，應用智能化移動測試平臺，讓學生體驗在多款五花八門不同型號的安卓系統(tǒng)真機上安裝的移動App軟件測試，不再是模擬器上玩花架子。

3.3"滿足崗課賽證融通的測試平臺

近幾年，從全國職業(yè)院校技能大賽軟件測試賽項的考點上看，對高職院校軟件測試人才技能的考查越來越全面，除手工測試以外，對自動化測試、性能測試、單元測試、接口測試等測試領域的知識和技能考查全覆蓋。因此，從崗課賽證融通的角度看，在人工智能時代背景下，面對生成式大模型對教學模式的廣泛影響在專業(yè)教學實踐中，需要不同類型的測試平臺滿足教育教學中實踐技能的培養(yǎng)需求。今后還需要不斷調(diào)整課程體系建設和人才培養(yǎng)方案，增設人工智能時代下，與企業(yè)崗位需求對接緊密的測試課程，如人工智能測試等。

4"合理選用適合教育教學需求的測試平臺

4.1"以專業(yè)教學需求作為出發(fā)點選用平臺

在當前的軟件測試領域，隨著測試開發(fā)人群的崛起，企業(yè)對于測試平臺的打造投入了巨大的熱情，這導致了市場上出現(xiàn)了大量各式各樣的測試平臺。然而，并非所有的測試平臺都能滿足企業(yè)的實際需求，一些設計不當?shù)钠脚_反而可能導致測試能力的倒退[4]。在高校軟件測試專業(yè)的教學中，選擇合適的測試平臺對于提升學生的實踐技能至關重要。選擇平臺時，應首先由專業(yè)教育教學實際需求驅動，而不是盲目跟隨潮流。高校在引入測試平臺時，可以考慮以下幾個方面：

測試用例管理：選擇能夠高效管理測試用例的平臺，如Jira、Redmine、TestLink等，這些平臺各有優(yōu)勢，如Jira的定制性強，Redmine的開源活躍等。

Bug管理：集成Bug管理功能的平臺，如Jira、Redmine等，可以支持缺陷的創(chuàng)建、跟蹤和關閉，與測試用例關聯(lián)，實現(xiàn)雙向追溯[5]。

代碼管理：支持代碼版本控制和協(xié)作開發(fā)的平臺，如GitLab、Subversion、Github、Bitbucket等。

測試自動化框架：支持持續(xù)集成和持續(xù)交付的平臺，如Jenkins、Gitlab"Runner、Github"Action等[6]。

云測試平臺：提供基于云的測試服務，具備業(yè)務彈性，如華為云測平臺、騰訊云測平臺WeTest等[7]。

AI智能引擎：能夠根據(jù)測試人員的要求自動生成測試用例的平臺，減輕測試工程師的工作量[7]，如MeterSphere等。

行業(yè)趨勢：關注軟件測試行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及前景，測試服務化趨勢明顯，智能化測試成為常態(tài)，云測試平臺的普及，服務化測試模式的深化等。

4.2"將可持續(xù)使用作為選用平臺的重要考量指標

現(xiàn)在很多影響力較大、覆蓋面較廣的軟件測試技能競賽，在備賽訓練階段都難以繞過一個很現(xiàn)實的話題，就是采購比賽承辦方選定的設備和有關系統(tǒng)，這其中就涉及到采購平臺、服務器及相關的資源。但是，從項目經(jīng)費支出、從平臺及資源采購后可持續(xù)發(fā)展的角度想，這些軟硬件資源購買后，如果只在備賽期間發(fā)揮作用，是資源的極大浪費。因此，在選購比賽平臺資源時，應將崗課賽證更好地融通，把備賽的平臺資源應用到日常的專業(yè)課程教學中。

例如，備賽全國職業(yè)院校技能大賽軟件測的物資管理系統(tǒng)，可以用于軟件測試技術、Web應用測試、性能測試等專業(yè)課程的教學中，將其作為系統(tǒng)功能測試、web自動化測試、性能測試的被測對象。有配套的軟件系統(tǒng)需求說明書，實訓管理平臺后臺根據(jù)教學和訓練需要，靈活開關預埋的缺陷、導出缺陷等功能，使用起來比一般的軟件系統(tǒng)更加得心應手。

4.3"開源和商用的平臺工具兼容并蓄

在我國，很多軟件使用者都習慣使用開源的軟件，選用商用工具的積極性并不那么強烈。平臺也是一樣，相似功能的測試工具比較多，教師在教學中會對工具的選擇給與學生一定的建議。一般情況下，為了讓學生掌握多種主流的測試平臺，教師選用一到兩種不同的工具，既有開源的，也有商用的。

因此，高職院校軟件測試專業(yè)在培養(yǎng)技能人才、夯實教學基礎、拓展教學條件的時候，需要冷靜思考、客觀看待人工智能技術對教學模式和人才培養(yǎng)方式的沖擊，順應測試平臺的發(fā)展趨勢，不要盲目地采購最新最熱門的平臺。應持有可持續(xù)發(fā)展的眼光，甄選適合高職學生學習基礎和水平，按照崗課賽證融通的要求，選用的平臺也不僅僅在短期內(nèi)只為學生參加某項技能競賽使用，而應融入專業(yè)課程日常的教學中，發(fā)揮更加長久的效用。

5"結束語

在人工智能時代，高職院校軟件技術（測試）專業(yè)應積極適應測試平臺的發(fā)展趨勢，合理選用適合教育教學需求的測試平臺，以培養(yǎng)高水平的軟件測試技能人才。同時，應注重實踐教學，加強校企合作育人，提高學生的實際操作能力，以滿足行業(yè)對高素質(zhì)軟件測試人才的需求。

參考文獻

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