Software Testing & Qualität - Testautomatisierung, KI & Agilität

Codequalität, Metriken und Mindset für Studierende - Kai Renz

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Wie Studierende frischen Test-Spirit in Unternehmen tragen und Standards heben

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"Es ist ziemlich schwer, Studierenden Testen beizubringen, insbesondere natürlich ganz am Anfang." - Kai Renz

In dieser Episode spreche ich mit Kai Renz über Softwaretesten in der Hochschule. Er zeigt, warum Tests am Anfang schwer zu vermitteln sind und wie komplexe Praxisprojekte - ein Pizza-Shop im Kubernetes-Cluster - den Sinn greifbar machen. Wir reden über TDD, Pair- und Mob-Programming, BDD und warum konzeptionelles Verständnis wichtiger ist als Toolwissen. Architektur als Hebel für Testbarkeit und der Umgang mit Altcode, Metriken und Coverage-Fallen. KI im Studium? Erlaubt, aber verantwortungspflichtig - wer Code committet, muss ihn verstehen.

Prof. Dr. Kai Renz ist Professor für Software-Engineering am Fachbereich Informatik der Hochschule Darmstadt. Er beschäftigt sich vor allem mit dem Themengebiet "Agile Entwicklung". In seinen Vorlesungen und Praktika werden dazu Scrum, Kanban und Extreme Programming (XP) vermittelt und erforscht. Einen weiteren Schwerpunkt bildet die Beschäftigung mit dem Thema "Professionelles Testen". Im Juni 2019 wurde Prof. Renz mit dem Lehrpreis (2. Preis) der Hochschule Darmstadt ausgezeichnet. Seit 2022 ist Kai Renz auch zertifizierter Scrum Master.

Highlights:

  • Studierende verstehen den Sinn von Tests erst dann, wenn die Aufgaben komplex genug sind: Einfache Übungsbeispiele erzeugen keine echte Motivation, weil der Nutzen nicht spürbar wird.
  • Test-Driven Development eignet sich besonders gut für die Lehre, weil das Rot-Grün-Schema eine klar überprüfbare Struktur vorgibt, die Anfänger direkt anwenden können.
  • Schlechte Softwarearchitektur macht gutes Testen strukturell unmöglich: Wer Domain-Logik und Datenbanklogik vermischt, kann Businesslogik nicht ohne laufende Datenbank testen.
  • Code-Coverage-Metriken wie das 75%-Quality-Gate in SonarCube verführen Studierende dazu, Tests nur zum Erfüllen der Zahl zu schreiben, statt zur Qualitätssicherung.
  • Wer KI-generierten Code einsetzt, ohne ihn zu verstehen, verliert die Kontrolle darüber, was im System läuft, was in sicherheitskritischen Domänen wie Banking oder Flugsicherung direkt zum Problem wird.

    • Danke an die Community-Partner des Podcasts:Alliance for Qualification | ASQF | Austrian Testing Board | dpunkt.verlag | German Testing Board | German Testing Day | GI Fachgruppe TAV | Heise | HANSER Verlag | ISTQB | iSQI GmbH | oop | QS-TAG | SIGS-DATACOM | skillsclub | Swiss Testing Board | TACON Credits: Sound | Grafik

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    Software Testing & Qualität - Testautomatisierung, KI & AgilitätBy Richard Seidl - Experte für Software-Entwicklung und Testautomatisierung