Bachelor-/ Masterarbeit: Large Language Models als Werkzeug zur Bewertung und Verbesserung der Qualität von Softwaretests - hybrid

Softwaretests sind ein kritischer Bestandteil des Softwareentwicklungszyklus, um die Qualität, Zuverlässigkeit und Funktionalität von Anwendungen sicherzustellen. Die Qualität der Tests selbst – also wie effektiv sie Fehler aufdecken können – ist dabei entscheidend, aber oft schwer objektiv zu messen und zu bewerten. Traditionelle Metriken wie Code-Coverage geben nur einen begrenzten Einblick in die tatsächliche Aussagekraft von Testfällen.

Large Language Models (LLMs) haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und zeigen beeindruckende Fähigkeiten im Verständnis, der Generierung und Analyse von Texten und Code. Dies eröffnet neue Potenziale, auch im Bereich der Softwarequalitätssicherung.

Diese Bachelor-/Masterarbeit zielt darauf ab, das Potenzial von Large Language Models (LLMs) zur Bewertung und Verbesserung der Qualität von Softwaretests zu untersuchen. Im Fokus steht die Frage, inwiefern LLMs in der Lage sind, Testfälle semantisch zu analysieren und deren Effektivität über traditionelle Metriken hinaus zu beurteilen.

• Konzepterstellung: Du entwickelst ein Konzept, wie Large Language Models (LLMs) zur Analyse von Testdaten eingesetzt werden können – z. B. zur Identifikation von Schwachstellen, Redundanzen oder fehlenden Testszenarien basierend auf Anforderungen, Code oder bestehenden Testfällen.
• Prototypentwicklung: Du entwickelst einen Prototyp, der konkrete Verbesserungsvorschläge für die Testqualität mithilfe eines LLM generiert und untersuchst, wie sich dieser in eine bestehende CI/CD-Pipeline integrieren lässt.
• Networking: Du nutzt die Möglichkeit, mit Kollegen in unseren Entwicklungsteams in den Austausch zu gehen und erhältst direkt Feedback und Anregungen zu deinen Arbeitsergebnissen.