Analyzing Competences in Software Testing: Combining Thematic Analysis with Natural Language Processing (NLP)
Notice bibliographique
Résumé
This Full Paper (Research) presents an analysis on the competences in software testing for the fresh graduates in computer science. Software Testing education (ST) is receiving increasing attention in literature, recent studies have evaluated instructional methods used in ST education. However, analysis of competences (skills, knowledge, and ability) required in ST education are lacking in literature. Competences play critical roles in curriculum development e.g., they inform the design of student learning outcomes, learning objectives and program outcomes. This full paper in the research category aims to analyze competences in ST education and then examine the gap between these competences and the current ST curriculum. Using natural language processing (NLP) techniques, we collect 2033 job descriptions from three popular job portals (indeed, monster, and career builder) in the USA and Canada. Also, we collected course syllabi from 20 universities offering ST courses and use these to assess the current curriculum in ST. We analyzed the data using thematic analysis and found that the current software testing curricula do not always teach or equip students with some of the soft skills they require to be successful in software testing career. For instance, our result shows that soft skills such as teamwork, communication, leadership, which are often required by software testing employers are not always taught in ST courses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».