Quality Assurance Testing Approaches for UI/UX Redesign in Agile Development
Autor(ka) práce:
Dobrić, Lejla
Typ práce:
Diploma thesis
Vedoucí práce:
Ziaei Nafchi, Majid
Oponenti práce:
-
Jazyk práce:
English
Abstrakt:
This thesis looks at quality assurance testing during a UI/UX redesign in Agile development. Testing a product that is being redesigned is not the same as testing something built from scratch. Requirements shift between sprints, the interface keeps changing, and the line between a real defect and a deliberate design choice is often unclear. We study three research questions: what makes UI/UX redesign testing difficult for QA teams (RQ1), where communication between teams breaks down and how that affects quality (RQ2), and what kinds of defects automation catches that manual testing tends to miss (RQ3). To answer them, we combine semi structured interviews with 17 professionals across QA, development, business analysis, and management, twelve months of Jira defect data covering 159 defects across 15 custom labels, a literature review, and two AI powered QA tools that we built and evaluated during the project.
Quality Assurance Testing Approaches for UI/UX Redesign in Agile Development
Autor(ka) práce:
Dobrić, Lejla
Typ práce:
Diplomová práce
Vedoucí práce:
Ziaei Nafchi, Majid
Oponenti práce:
-
Jazyk práce:
English
Abstrakt:
Tato práce se zaměřuje na přístupy k testování kvality softwaru během redesignu UI/UX v agilním vývojovém prostředí. Testování produktu, který je aktivně přepracováván, přináší své vlastní výzvy. Požadavky se mění, uživatelské rozhraní se vyvíjí a hranice mezi defektem a záměrným designovým rozhodnutím není vždy jasná. Zkoumáme tři výzkumné otázky: co činí testování redesignu UI/UX obtížným pro QA týmy (RQ1), kde dochází k rozpadu komunikace mezi týmy a jak to ovlivňuje kvalitu (RQ2), a jaké typy defektů zachytí automa- tizované testování, které manuální testování obvykle přehlédne (RQ3). K jejich zodpovězení kombinujeme polostrukturované rozhovory se 17 odborníky z oblasti QA, vývoje, business analýzy a managementu, dvanáct měsíců dat o defektech z nástroje Jira pokrývajících 159 defektů v 15 vlastních štítcích, rešerši literatury a dva nástroje pro QA podporované umělou inteligencí, které jsme vytvořili a vyhodnotili v rámci výzkumu.