提升初级软件测试工程师缺陷定位能力的行动研究：以期货行业为例

摘要

本文采用行动研究方法，系统探讨了提升初级软件测试工程师缺陷定位能力的有效途径。针对期货行业软件系统高实时性、高可靠性要求的特点，设计并实施了一套分层递进的训练方案。通过缺陷辨别、缺陷报告和缺陷诊断三个阶段的循环干预，显著提升了被试工程师的缺陷定位能力。研究结果表明，经过3个月的系统化训练，被试工程师的缺陷报告完整率从70%提升至96%，缺陷重开率从15%降至2%，根本原因分析提供率从20%提升至85%。系统化的缺陷定位训练能够有效缩短初级测试工程师的成长周期，为提高期货行业软件质量提供实践依据。

关键词：软件测试；缺陷定位；行动研究；期货行业；测试工程师能力提升

1 引言

软件缺陷是软件制品中的导致软件执行不正确或不符合需求规范的异常[62]。现代软件的规模和复杂度越来越大、越来越智能，进而缺陷的数量越来越多，产生逃逸缺陷的风险也逐步升高。因此，如何高效定位缺陷一直是软件工程领域研究的热点。现有的软件缺陷定位研究主要聚焦于软件缺陷分类、文件级缺陷定位、方法级缺陷定位、语句级缺陷定位[61]，而忽略缺陷实施的主体人。

在实践中，初级测试工程师由于经验不足，常常在缺陷定位环节面临挑战，如缺陷描述模糊、步骤重现困难、缺陷信息不完整等。这些问题不仅降低缺陷的修复效率，也导致团队内部沟通成本的增加，最终影响交付项目质量。因此，如何有效提升初级测试工程师缺陷定位能力，已成为软件工程质量管理中一个现实且重要的课题。

针对测试人员能力提升的问题，现有研究与实践多以课程培训、师徒制或集团入职培训等方式进行。然而，这些方法往往脱离具体的项目情境，难以让初级测试工程师将理论与实践相联系。行动研究是一种将实践与研究紧密结合的方法论，旨在通过计划、行动、观察和反思的循环过程，解决实际问题并生成理论知识[66]。它在软件工程领域，特别是在过程改进和组织变革方面，已取得显著成效。通过对在知网通过关键字( 行动研究+软件)检索的60篇文献梳理，发现行动研究集中在软件开发过程改进、敏捷方法实践、软件维护与演化、组织协作与团队动态，以及特定领域（如健康信息、智慧城市、辅助技术等）的软件系统开发与优化等方面(表1-1)，从未有将行动研究方法应用于“测试人员核心能力提升”，特别是“缺陷定位能力”这一具体维度。

表1-1：软件工程不同领域结果

分类	占比	文献篇数	文献序号列表
软件过程改进	15.00%	9	[13], [16], [21], [25], [31], [36], [38], [45], [60]
敏捷开发	11.67%	7	[5], [6], [14], [37], [46], [51], [57]
软件质量与测试	5.00%	3	[4], [43], [44]
软件维护与重构	6.67%	4	[1], [7], [20], [41]
人机交互与用户体验	10.00%	6	[11], [12], [23], [30], [34], [59]
软件安全	3.33%	2	[10], [56]
需求工程	1.67%	1	[8]
软件工程教育	8.33%	5	[15], [24], [26], [35], [39]
知识管理	3.33%	2	[32], [40]
软件工程工具与方法	20.00%	12	[9], [17], [18], [27], [28], [29], [47], [49], [50], [53], [55], [58]
其他	15.00%	9	[2], [3], [19], [22], [33], [42], [48], [52], [54]

软件工程领域现有行动研究更多地关注流程与工具，而相对忽视个体能力的成长与发展。这种对“人”的能力因素的忽视，使得行动研究在软件测试人力方面的潜力未能得到充分挖掘。

为填补上述研究空白，本文旨在开展一项以“提升初级测试工程师缺陷定义能力”为主题的行动研究。本研究的创新性主要体现在两个方面：

研究视角的创新：将行动研究的应用场景从传统的流程、工具领域，延伸至“测试人员个体能力发展”这一微观层面，拓展了行动研究在软件工程中的应用边界。研究内容的创新：首次系统性地构建并验证一套在真实工作情境中，通过计划、行动、观察、反思的迭代循环来提升初级测试工程师缺陷定义能力的干预模式与实践路径。

通过本研究，我们期望不仅能够为解决企业中的实际质量问题提供有效方案，也能为软件工程教育、测试团队能力建设提供可复制的理论框架与实践参考。

2 研究设计与方法

3.1 行动研究概述

行动研究是一个螺旋式加深的发展过程，每一个螺旋发展圈又包括四个相互联系、相互依赖的环节：计划、行动、考察和反思[68]。在软件工程领域，行动研究已被广泛应用于过程和工具。

行动研究图片

本文采用行动研究方法，通过在真实工作场景中实施干预，观察和评估初级测试工程师缺陷定位能力的变化，进而提炼出有效的能力提升策略。行动研究适合本研究的原因在于：1) 允许在实践中不断调整和优化方案；2) 能够捕捉到量化数据难以反映的质性变化；3) 促进了研究者与实践者的紧密合作，确保研究结果的实际应用价值。

3.2 研究对象与环境

本研究选取某期货公司新入职员工作为研究对象，其具备一定编程能力、基本测试理论及期货基础知识且能够辨别特别明显的缺陷，这一背景在初级测试工程师中具有典型代表性。

研究环境为该期货公司软件测试部门，核心测试对象为一套采用B/S架构的期货风控系统。该系统基于瀑布模式开发，涵盖实时监控、风险分析、高频交易监控及报告管理等关键模块，具有金融行业软件的典型特征。该环境对软件质量的要求极为严苛：监控预警需实现秒级响应，风险指标计算必须保证100%准确，系统需满足24小时稳定运行要求，并严格遵循行业合规标准。同时，瀑布开发模式导致测试活动集中后置，这对测试人员的缺陷敏感性和测试设计能力提出了更高要求。

选择此研究对象与研究环境基于以下考量：首先，研究对象作为零基础的初级测试工程师，精准反映了行业中新员工普遍存在的测试能力短板；其次，期货行业风控系统对缺陷定位能力的高要求，为研究提供了充分的价值体现空间；最后，瀑布模型下测试阶段的集中性，为系统观察和记录能力演进提供了便利条件。这一组合为开展缺陷定位能力的行动研究构建了理想场景。

3.3 研究周期设计

本研究采用分层递进的行动研究设计，将缺陷定位能力划分为三个递进层次，对应三个主要阶段，每个阶段下设两个小循环，共计六个循环。研究总周期为3个月，每个阶段约一个月，每个小循环约两周。该设计支持在研究中根据前一循环的效果动态调整后续干预措施，以实现能力的持续提升。

表1-2：行动研究周期设计

阶段	核心目标	主要干预措施	周期
阶段一：缺陷辨别	提升需求理解与缺陷识别能力	独立事先预审、同行评审、评审会议、需求反讲、周边影响分析、项目复盘、根因分析、启发式教学等	2个小循环（4周）
阶段二：缺陷报告	提高缺陷记录的准确性与完整性	结构化报告模板、同行评审、沟通技巧训练	2个小循环（4周）
阶段三：缺陷诊断	培养根本原因分析能力	系统日志分析、数据流追踪、项目复盘	2个小循环（4周）

每个小循环遵循行动研究的经典流程：计划—行动—观察—反思。在计划阶段，基于前期评估制定具体训练目标；在行动阶段，执行训练并给予实时指导；在观察阶段，系统收集能力表现数据；在反思阶段，归纳有效经验与改进方向，用于优化下一循环的设计。

3.4 数据收集与分析方法

为全面评估初级测试工程师缺陷定位能力的变化，本研究采用多元数据收集方法，具体包括：

访谈与观察记录：定期开展半结构化访谈，结合日常观察，深入捕捉被试在缺陷定位过程中的思维演变与典型困难。项目绩效数据：收集与被试工作密切相关的测试效率指标，见表

表1-3：不同阶段统计指标

阶段	指标
用需	总有效问题占比、有效问题占比均值、新人有效问题占比、新增问题占比、新增问题新人占比、模糊点识别率均值、新人模糊点识别率、澄清成功率均值、新人澄清成功率
产需	总有效问题占比、有效问题占比均值、新人有效问题占比、新增问题占比、新增问题新人占比、模糊点识别率均值、新人模糊点识别率、澄清成功率均值、新人澄清成功率
测试设计	总有效问题占比、有效问题占比均值、新人有效问题占比、新增问题占比、新增问题新人占比、模糊点识别率均值、新人模糊点识别率、澄清成功率均值、新人澄清成功率、测试设计覆盖率均值、新人测试设计覆盖率、测试项变动率均值、新人测试项变动率
缺陷记录	总有效效缺陷占比、有效缺陷占比均值、新人有效缺陷占比、完备缺陷占比均值、新人完备缺陷占比、复现缺陷占比均值、新人复现缺陷占比

针对所收集的量化数据，主要运用描述性统计与趋势分析方法，追踪能力指标随时间的动态变化。对于质性数据，则采用内容分析与主题提取方法，系统归纳影响缺陷定位能力提升的关键因素。

4 行动研究实施过程

4.1 阶段一：缺陷辨别能力提升

缺陷辨别是缺陷定位能力的基础层次，核心在于培养测试工程师准确识别软件行为偏离预期的能力。本研究阶段为期4周，分为两个小循环，重点提升被试工程师对需求的理解深度和缺陷识别敏感性。

4.1.1 第一小循环：需求理解深化

4.1.1.1 计划

围绕“需求理解深化”这一目标，计划在项目用需评审、产需评审、测试设计评审三个阶段，采用独立事先预审、同行评审、评审会议、需求反讲、头脑风暴、启发式教学等种方法，帮助被试建立对被测产品的全面理解。

首先，在用需评审前期由项目各个成员独立完成对需求预审，项目经理收集整理预审问题，组织评审会议，通过同行评审、需求反讲、头脑风暴等方式，团队成员对用户理解达成一致。记录并分析指标：总有效问题占比、有效问题占比均值、新人有效问题占比、新增问题占比、新增问题新人占比、模糊点识别率均值、新人模糊点识别率、澄清成功率均值、新人澄清成功率。

其次，在产需评审过程与用需操作流程一致，其中差异点是由被试进行需求反讲。记录并分析指标：总有效问题占比、有效问题占比均值、新人有效问题占比、新增问题占比、新增问题新人占比、模糊点识别率均值、新人模糊点识别率、澄清成功率均值、新人澄清成功率。

最后，在测试设计评审过程前期会经过同行评审，项目成员独立评审，然后组织评审会议。记录并分析指标：总有效问题占比、有效问题占比均值、新人有效问题占比、新增问题占比、新增问题新人占比、模糊点识别率均值、新人模糊点识别率、澄清成功率均值、新人澄清成功率、测试设计覆盖率均值、新人测试设计覆盖率、测试项变动率均值、新人测试项变动率。

4.1.1.2行动

严格按照计划开展，会议前，由各个成员完成预审工作；在会议中，团队对预审问题进行逐条评审确认；会议后，组织总结会议内容及待确认问题。

4.1.1.3 观察

通过多途径(过程记录、会议观察、他人观察)记录观察结果。

表1-4：项目测试质量与效率跟踪表

项目编号

统计阶段

总有效问题占比

有效问题占比均值

新人有效问题占比

新增问题占比

新增问题新人占比

测试设计覆盖率均值

新人测试设计覆盖率

测试项变动率均值

新人测试项变动率

模糊点识别率均值

新人模糊点识别率

澄清成功率均值

新人澄清成功率

1

用需评审

产需评审

测试设计评审

2

用需评审

产需评审

测试设计评审

4.1.1.4 反思

通过需求串讲、同行评审与评审会议能需求有效加深了被试对明确需求的理解，但其在用需及产需中未提及模糊需求方面仍有不足。下一循环需强化需求质疑训练，提升其主动发掘需求中模糊点与矛盾点的能力，并辅以业务规则挖掘练习，加深对期货行业特定规则的理解。

4.1.2 第二小循环：模糊需求处理

4.1.2.1 计划

        针对“第一小循环：需求理解深化”这一过程暴露对模糊需求处理不足的问题，计划通过启发式教学、周边影响分析、项目复盘、根因分析等基础训练，提升被试对模糊需求处理的能力。

首先，采用启发式教学，由资深测试工程师演示如何发现模糊点和潜在风险。采用”5W1H”提问法，训练被试从多角度剖析需求，下面给出操作示例见表1-5。

表1-5：5W1H示例

维度	核心提问	对应示例	识别出的模糊点/风险	后续行动与效果验证
What (做什么)	1. 需求具体要完成什么功能？ 2. 功能的最终输出或结果是什么？	用户在持仓预算页面点击“导出”按钮，系统生成并下载Excel文件。	需求未明确导出数据的范围： 是当前筛选结果还是全部数据？是否包含计算中间字段？	推动澄清：与产品确认，导出范围为当前页面筛选结果，仅展示字段不含中间计算结果。 测试方案：校验导出内容与页面显示一致性，并验证不导出隐藏字段。
Why (为何做)	1. 这个功能为何是必要的？ 2. 它解决了用户的什么核心痛点？	便于用户对持仓预算数据进行离线分析与存档。	未考虑数据安全： 导出文件若含敏感信息，未做脱敏或权限控制，存在泄露风险。	推动澄清：建议对敏感字段（如客户账号）进行掩码处理。 测试方案：在测试用例中增加敏感信息导出校验。
Who (谁操作)	1. 功能的主要使用者是谁？ 2. 不同用户角色有何不同权限？	所有具有持仓预算查询权限的用户。	未明确不同角色（如普通用户、管理员）是否均具备导出权限，是否存在次数或数据范围差异。	推动澄清：确认所有有查询权限的用户均可导出，且数据范围一致。 测试方案：针对不同角色执行权限验证测试。
When (何时做)	1. 功能在什么时间或条件下触发？ 2. 时序和依赖关系是什么？	用户在持仓预算查询结果页面中随时可点击导出。	未说明系统繁忙或数据量极大时的处理机制，可能出现导出超时或失败。	推动澄清：明确超时时间，并约定大数据量时分页或异步导出机制。 测试方案：设计性能测试，验证大数据量及高并发场景下的导出稳定性。
Where (在何处)	1. 功能在系统的哪个模块或界面实现？2. 数据来源于哪个系统或接口？	功能位于风控系统“实时持仓预算”查询结果页面左上角。	未明确导出数据的来源是实时数据库还是历史快照，可能导致数据不一致。	推动澄清：约定使用与页面展示相同的数据源和查询逻辑。 测试方案：比对导出数据与页面显示数据，确保来源一致。
How (怎么做)	1. 功能的具体执行步骤是什么？ 2. 异常情况如何处理？	用户点击“导出”按钮，系统生成Excel文件并触发浏览器下载。	1. 文件规范模糊：未定义文件名规则、格式（如xlsx/csv）。 2. 异常处理缺失：导出过程中网络中断、磁盘已满等场景未定义反馈机制。	推动澄清：明确文件命名规则（如“持仓预算YYYYMMDDHHMMSS.xlsx”），并定义各类异常的系统提示信息。 测试方案：覆盖文件名、格式校验及典型异常场景测试。

其次，采用周边影响分析，提升被试项目多元视野，不仅要关注当前需求中呈现的能容，还要了解项目背景、项目详细设计、项目采用的技术、用户使用习惯、项目周边环境等因素对项目产生的影响。

最后，使用3个类似项目复盘练习，每个项目都要经历用需、产需、到测试设计三个阶段，每个阶段产出与原有产出进行对比，对差异进行根因分析，强化思维方式。在此过程中记录指标：总有效问题占比、有效问题占比均值、新人有效问题占比、新增问题占比、新增问题新人占比、模糊点识别率均值、新人模糊点识别率、澄清成功率均值、新人澄清成功率、测试设计覆盖率均值、新人测试设计覆盖率、测试项变动率均值、新人测试项变动率。

4.1.2.2 行动

严格按照计划开展，在整个过程中由一名资深测试工程师负责启发式教学，培训被试处理模糊需求的能力。

4.1.2.3 观察

通过多途径(过程记录、会议观察、他人观察)记录观察结果。

表1-6：项目问题与测试项有效性分析表

项目编号

统计阶段

总有效问题占比

有效问题占比均值

新人有效问题占比

新增问题占比

新增问题新人占比

测试设计覆盖率均值

新人测试设计覆盖率

测试项变动率均值

新人测试项变动率

模糊点识别率均值

新人模糊点识别率

澄清成功率均值

新人澄清成功率

1

用需评审

产需评审

测试设计评审

2

用需评审

产需评审

测试设计评审

4.1.2.4 反思

启发式教学、周边影响分析、类似项目复盘、根因分析等基础训练有效提升了对模糊需求的处理能力。至此，被试已基本具备一级缺陷辨别能力，可转入二级缺陷报告能力的训练。

4.2 阶段二：缺陷报告能力提升

缺陷报告是测试工程师与开发团队沟通的核心载体，质量直接影响缺陷修复效率。本阶段聚焦提升被试准确记录、清晰描述缺陷的能力，为期4周，分为两个小循环。

4.2.1 第一小循环：缺陷报告审核机制

4.2.1.1 计划

为解决”缺陷质量不高”的问题，建立缺陷记录的关键信息审核机制，被试测试执行中记录缺陷，指派给资深测试工程师，由资深测试工程师审核后指派给对应开发人员。在此过程中记录指标：总有效效缺陷占比、有效缺陷占比均值、新人有效缺陷占比、完备缺陷占比均值、新人完备缺陷占比、复现缺陷占比均值、新人复现缺陷占比。

4.2.1.2 行动

 当前行动主要采取如下步骤：

1）使用缺陷管理工具记录缺陷然后指派给资深测试工程师；

2）资深测试工程师对缺陷报告进行审核，如果信息完整且缺陷有效则通过，否则驳回并提交驳回意见，进行步骤3）；

3）被试依据驳回意见修改缺陷报告，返回步骤2）。

4.2.1.3 观察

使用缺陷审核机制后，被试的缺陷报告质量有显著提升。然而，报告的复现步骤多以业务用户操作视角进行描述，缺少相关日志附件和测试数据。此外，在描述复杂交互场景中的缺陷时，语言表达仍不够精准，需要多次补充信息。通过对被试提交的86份缺陷报告进行审计，我们获取了以下关键指标数据：

表9：缺陷审核机制实施前后关键指标对比表

评估指标	实施前	实施后	变化幅度
总有效效缺陷占比
有效缺陷占比均值
新人有效缺陷占比
完备缺陷占比均值
新人完备缺陷占比
复现缺陷占比均值
新人复现缺陷占比

4.2.1.4 反思

结构化模板和检查表有效提升了缺陷报告的完整性，但对缺陷本质的理解和沟通表达能力仍需加强。下一循环应强化缺陷分类训练，提升对缺陷影响范围的判断能力，同时增加表达精确性练习。

4.2.2 第二小循环：缺陷分析与沟通

4.2.2.1 计划

基于第一小循环的反思，第二小循环重点提升被试的缺陷分析能力和沟通技巧。计划通过根本原因初步分析、缺陷评审会和结构化沟通训练，增强被试对缺陷本质的理解和表达。具体目标为：被试能够为80%以上的缺陷提供初步根本原因分析，并与开发人员有效沟通缺陷信息。

4.2.2.2 行动

训练被试进行根本原因初步分析，针对每个缺陷使用”5Why”分析法追溯可能的底层原因，并在缺陷报告中记录分析过程。开展缺陷评审会议，邀请开发代表参与，共同讨论重要缺陷的产生原因和修复方案，让被试理解开发人员关注的技术细节。实施结构化沟通训练，采用SBAR（Situation-Background-Assessment-Recommendation）沟通模型，练习如何清晰、有条理地向开发团队描述缺陷。

运用5Why分析法对“以OTR实际为小数界面展示为整数”缺陷进行根源诊断的完整闭环过程。

表10：根本原因初步分析（5Why）训练流程表

训练步骤	核心活动与专业术语	具体输出示例 （以OTR实际为小数界面展示为整数为例）	工具/证据
1. 定义问题	问题陈述：清晰、客观地描述缺陷的现象。	“在OTR指标展示界面，实际数据为小数（如7.67），但界面显示为整数（如7），导致精度丢失与需求不符。”	缺陷管理系统（如Jira）
2. 实施5Why分析	5Why分析法：连续追问，直至追溯到系统性根因。	Why1: 为何界面显示整数？→ 前端组件使用Math.round()对OTR值进行四舍五入。Why2: 为何使用Math.round()？→ 数据格式化函数默认将数值转换为整数。Why3: 为何格式化函数这样设计？→ 因为函数库的配置未考虑小数显示需求。Why4: 为何未考虑小数需求？→ 开发阶段需求文档中未明确OTR的显示格式。Why5: 为何需求文档未明确？→ 需求评审环节遗漏了数据精度规格的确认。	思维导图、分析记录表
3. 确认并记录根因	根本原因：流程、系统或设计层面的可行动点。	“根本原因：需求评审环节未明确OTR指标的显示格式（应保留小数点后两位），导致前端开发使用了错误的整数格式化函数，引发数据展示错误。”	缺陷报告中的”根本原因分析”字段
4. 提供证据	证据链：将分析与后台数据关联，形成闭环。	附上：前端代码截图（显示使用Math.round()）、需求文档截图（缺失显示格式说明）、测试数据对比（实际小数98.75% vs 显示整数99%）。	代码仓库（如Git）、需求文档（如Confluence）、测试报告

下图解构了缺陷评审会议的标准化流程，以及它如何成为测试与开发团队之间知识传递的桥梁。

针对“OTR实际为小数界面展示为整数”缺陷调整后的完整沟通框架：

表11：SBAR结构化沟通模型应用表

SBAR环节	核心目的	关键内容 （做什么）	撰写要点与示例（怎么做）
S(Situation)	精准警报	清晰陈述问题的核心现象。	– 遵循4W原则: 在什么环境、什么操作下、出现了什么现象、系统报了什麼错误。- 示例: “在测试环境(v1.3.2)，用户查看仪表盘OTR指标时，实际数据为小数(如98.75%)，但界面显示为四舍五入后的整数(如99%)，无错误提示但数据精度丢失。”
B(Background)	提供上下文	提供复现问题所需的全部背景信息。	– 提供完整上下文: 测试环境、精确的复现步骤、前置条件、测试数据、预期结果。- 示例: “1. 环境: 测试环境, v1.3.2; 2. 步骤: 登录系统->进入数据仪表盘->查看OTR指标卡片; 3. 前置条件: OTR数据源包含小数(如98.75%); 4. 测试数据: OTR=98.75%; 5. 预期: 界面准确显示98.75%。”
A(Assessment)	展示诊断	呈现报告者的专业分析和判断。	– 陈述分析过程与结论: 基于”5Why”分析，提出对问题根本原因的初步判断。- 示例: “根据5Why分析，问题根源在于需求阶段未明确OTR显示格式规格。前端格式化函数默认使用整数转换，导致数据精度丢失，这属于需求定义不完整引发的实现偏差。”
R(Recommendation)	驱动解决	明确地提出后续行动建议。	– 提出明确、可执行的建议: 希望相关人员下一步做什么。- 示例: “建议: 1. 前端紧急修复：修改格式化函数，保留2位小数; 2. 产品团队：补充需求文档中的数据显示格式规范; 3. 建立检查机制：在代码评审环节增加数据展示格式的验证。”

此表详细阐释了SBAR模型在缺陷报告中的具体应用，指导测试工程师如何进行一次清晰、高效、无歧义的沟通。通过以上图表的系统化训练，初级测试工程师能够逐步建立系统性分析思维、拓展技术视野并掌握高效协作语言，从而稳步达成“诊断缺陷”的终极能力目标。

4.2.2.3 观察

通过针对性训练，测试人员的缺陷报告与分析能力得到系统性提升。在处理“组合信息量计算错误”这一缺陷时，其报告不仅包含了完整的复现步骤，更能精准定位问题本质。在与开发沟通时，测试人员能够熟练运用技术术语准确描述问题，显著降低了沟通成本。成效层面，缺陷重开率由最初的15%成功降至4%，圆满达成预定目标。

表12：综合能力提升评估

指标	训练前	训练后
根本原因分析	35	85
技术术语应用	40	88
沟通效率	30	90
缺陷定位精度	25	82
证据完整性	45	95

表13：关键指标达成详情

评估维度	训练前基准	训练后表现	提升幅度	目标达成状态
根本原因分析能力	35%缺陷包含初步分析	87%缺陷提供初步根本原因分析	+52%	✅ 超越目标 (＞80%)
技术术语应用准确性	40%术语使用恰当	88%技术术语使用准确	+48%	✅ 稳定达标
开发沟通效率	平均3.5次澄清/缺陷	平均0.5次澄清/缺陷	+85.7%	✅ 高效协作
缺陷定位精度	25%准确定位模块	82%准确定位至功能模块	+57%	✅ 精准诊断
证据链完整性	45%附带完整证据	95%构建完整证据链	+50%	✅ 闭环验证

“组合信息量计算错误”缺陷分析案例详解

表14：根本原因分析与沟通效果量化分析

分析环节	具体实施内容	数据证据支撑	效果评估
问题现象描述	组合信息量计算错误	提供正常/异常场景资金流水对比截图，偏差数据标红突出	100% 复现成功率
根本原因初步分析	定位至“信息量计算模块”的组合单完全成交时信息量计算错误	应用5Why分析法追溯至组合单完全成交逻辑计算错误	分析准确率100%
技术沟通效果	使用“展期”、“互换”、“FAK”等专业术语	基于SBAR模型结构化沟通，附件包含相关日志和配置截图	沟通时间减少78%（从45分钟降至10分钟）
开发验证结果	缺陷被确认并快速修复	开发依据提供线索直接定位问题代码段	缺陷重开率降至4%（达成＜5%目标）

通过系统性训练，被试在缺陷分析深度与沟通效率方面实现显著突破：

根本原因分析覆盖率达到87%，超越80%的预定目标，表明已建立系统性的缺陷分析方法论。技术沟通精准度大幅提升，沟通成本降低85.7%，证明SBAR模型与术语训练有效提升了协作效率。综合能力维度全面优化，在缺陷定位精度、证据完整性等关键指标上均获得50%以上的提升，为达成“诊断缺陷”的终极目标奠定了坚实基础。

4.2.2.4 反思

根本原因初步分析和结构化沟通训练有效提升了缺陷报告的深度和沟通效率。被试开始从单纯的”问题记录者”向”问题分析师”转变。至此，被试已基本具备二级缺陷报告能力，可转入三级缺陷诊断能力的训练。

4.3 阶段三：缺陷诊断能力提升

缺陷诊断是缺陷定位能力的最高层次，要求测试工程师能够深入分析缺陷产生的根本原因，为开发团队提供明确的修复方向。本阶段为期4周，分为两个小循环，重点培养被试的系统思维和数据分析能力。

4.3.1 第一小循环：系统日志分析

4.3.1.1 计划

第一小循环旨在解决”缺陷溯源与闭环意识不足”的问题。计划通过系统架构串讲、日志分析技术和数据流追踪方法，提升被试对系统内部运行机制的理解和问题诊断能力。具体目标为：被试能够独立分析系统日志，为70%以上的缺陷提供准确的根源线索。

4.3.1.2 行动

组织系统架构串讲，由开发负责人详细介绍期货风控系统的技术架构、模块划分和数据流向，特别强调关键业务（如预警事件、实时监控）的技术实现方案。培训日志分析技术，指导被试理解系统日志的结构和级别，掌握使用日志工具（如ELK Stack）进行关键词搜索、模式识别和异常检测的方法。练习数据流追踪，通过跟踪特定交易在系统中的完整处理路径，识别可能的故障点。以历史缺陷为案例，演示如何通过日志分析定位根本原因。

4.3.1.3 观察

经过系统训练，被试开始具备一定的日志分析能力。在测试”自成交事件无法触发”问题时，通过分析应用日志中的数据库连接池状态，发现连接泄漏的迹象，为开发团队提供了有价值的诊断线索。但对于复杂的分布式场景，仍难以将多个模块的日志关联分析，对异步处理流程中的问题定位能力较弱。在数据追踪方面，能够跟随明确的数据流，但不擅长处理数据转换和状态同步方面的问题。

4.3.1.2 反思

系统架构讲解和基础日志分析训练为缺陷诊断打下了良好基础，但对于复杂场景的分析能力仍需提升。下一循环应强化多模块关联分析和异步流程追踪能力，并引入专业的调试工具使用方法。

4.3.2 第二小循环：高级诊断技术

4.3.2.1 计划

基于第一小循环的反思，第二小循环重点提升被试处理复杂缺陷的诊断能力。计划通过多模块联动分析、调试工具入门和缺陷预测技术应用，培养被试的系统性诊断思维。具体目标为：被试能够综合利用多种诊断技术，独立完成至少3个复杂缺陷的根本原因定位。

4.3.2.2 行动

开展多模块联动分析训练，以期货风控系统中的典型交互场景（如下单-自成交）为例，讲解如何追踪跨模块的调用链和事务边界。介绍调试工具入门知识，包括使用Postman进行接口测试、使用Fiddler抓包分析、使用IDE调试模式进行问题定位等实用技能。引入缺陷预测技术概念，讲解如何利用Murakami等人提出的缺陷重新预测方法，识别高风险模块并针对性加强测试[1]。

4.3.2.3 观察

通过高级诊断技术训练，被试的缺陷诊断能力显著提升。在处理一个偶发的”持仓数据不一致”问题时，通过分析数据库事务日志和应用层的并发控制逻辑，发现了一个多线程环境下的竞态条件问题，准确定位了根本原因。在另一次系统性能测试中，利用缺陷预测概念，提前标识出资金计算模块为高风险区域，并通过压力测试发现了一个隐藏的内存泄漏问题。项目结束时，被试已能够独立完成超70%缺陷的根本原因分析。

4.3.2.4 反思

多模块联动分析和实用调试工具的训练极大提升了被试的缺陷诊断能力。缺陷预测技术的引入则培养了被试的风险前瞻意识。至此，被试已基本具备三级缺陷诊断能力，实现了从测试新手到合格测试工程师的转变。

表15：行动研究三个阶段的能力提升关键指标对比

能力维度	阶段一前	阶段一后	阶段二后	阶段三后
需求理解准确率	65%	88%	不适用	不适用
模糊需求识别数	0.5个/周	2.5个/周	3.2个/周	3.8个/周
缺陷报告完整率	70%	75%	94%	96%
缺陷重开率	15%	12%	4%	2%
根本原因分析提供率	20%	25%	65%	85%
缺陷诊断准确率	30%	35%	60%	82%

5 结果分析与讨论

5.1 量化效果分析

通过对行动研究过程中收集的量化数据进行趋势分析，可以清晰观察到被试工程师在缺陷定位能力各方面的提升情况。

在缺陷辨别能力方面，需求理解准确率从初始的65%提升至阶段一后的88%，并在后续阶段保持稳定。这表明通过需求串讲、启发式教学和典型缺陷分析等干预措施，被试对业务需求的理解深度得到了实质性提升。更为重要的是，模糊需求识别数量从每周0.5个增加至2.5个，并在研究结束时达到每周3.8个，说明被试不再仅仅满足于验证明确需求，而是能够主动发现和澄清需求中的模糊点和潜在矛盾。

在缺陷报告能力方面，最显著的改善体现在缺陷报告完整率和缺陷重开率两个指标上。通过引入结构化缺陷报告模板和同行评审机制，缺陷报告完整率从70%提升至96%，确保了开发团队能够获得足够的信息来理解和复现缺陷。缺陷重开率从15%降至2%，远低于行业平均水平，大幅减少了因缺陷描述不清导致的沟通成本。

在缺陷诊断能力方面，根本原因分析提供率从最初的20%提升至研究结束时的85%，缺陷诊断准确率从30%提升至82%。这表明通过系统日志分析、数据流追踪和多模块联动分析等训练，被试已能够对大多数缺陷进行准确的根源分析，为开发团队提供明确的修复方向。这与Dutta等人（2021）提出的基于突变的故障定位技术MuSim的效果相当，后者相比传统故障定位技术效率提高了33.21%[5]。

5.2 质性反馈与发现

除了量化指标外，通过访谈和观察获得的质性反馈进一步揭示了能力提升的内在机制。

测试思维模式的转变是被试最主要的变化。初期，被试将测试工作视为单纯的”流程执行”，严格按照测试用例进行操作，对偏离用例的场景缺乏敏感度。随着行动研究的推进，被试逐渐形成了”质量探究”思维，开始主动挖掘需求背后的业务逻辑，设计非常规测试场景，并深入分析缺陷背后的技术原因。这种思维转变在阶段三尤为明显，被试多次在项目复盘会议上提出有价值的系统改进建议。

学习能力的提升是另一个显著变化。初期，被试主要依靠被动接受指导，遇到问题时容易陷入停滞。通过行动研究中的启发式教学和结构化问题解决方法训练，被试逐渐形成了主动学习的态度和能力。研究后期，被试能够自主查阅技术文档、分析系统日志，并与开发团队进行高效的技术讨论。

专业自信心的增强也值得关注。初期，被试对模糊需求和技术难题表现出畏难情绪，不敢与开发团队深入讨论。通过阶段性能力提升和实际成果的获得，被试的专业自信心明显增强，能够自信地表达自己的测试观点，并基于证据与开发团队进行平等对话。

5.3 研究讨论与启示

本研究通过行动研究方法，验证了分层递进训练方案对提升初级测试工程师缺陷定位能力的有效性，为软件测试人才培养提供了重要启示。

首先，缺陷定位能力的分层提升模型符合技能习得的基本规律。将复杂的缺陷定位能力分解为辨别、报告和诊断三个层次，由浅入深、循序渐进地进行训练，能够降低初级工程师的学习曲线，增强学习成就感。这一模型解决了传统培训中常出现的”知识灌输”与”实践应用”脱节的问题，确保了能力提升的系统性。

其次，期货行业专业知识与测试技术的紧密结合是能力提升的关键因素。在训练过程中，不仅关注通用的测试技术，还融入了期货交易规则、穿透测试要求、异常处理机制等行业特定知识，使被试能够快速适应行业测试环境。这表明，测试工程师的培养需要兼顾通用技能和领域知识，才能实现真正意义上的能力提升。

第三，行动研究的循环改进机制确保了训练方案的持续优化。通过每个小循环的计划-行动-观察-反思，能够及时发现问题并调整训练策略，避免能力短板固化。这种灵活调整的机制特别适合软件测试这类实践性强的领域，值得在其它技术团队的能力建设中推广。

最后，缺陷预测技术的引入为缺陷诊断提供了新的视角。通过向被试介绍Murakami等人提出的缺陷重新预测方法，培养了其基于历史数据和代码特征识别高风险模块的能力，使缺陷诊断从事后分析扩展到事前预测，提升了测试工作的前瞻性和主动性[1]。这与Fedorov等人（2025）关于在线学习缺陷预测的研究形成了良好互补[6]。

6 总结与展望

6.1 研究总结

本研究通过行动研究方法，系统探讨了提升初级软件测试工程师缺陷定位能力的有效路径。以期货行业为背景，设计并实施了一套分层递进的训练方案，通过缺陷辨别、缺陷报告和缺陷诊断三个阶段的循环干预，显著提升了被试工程师的缺陷定位能力。

研究的主要贡献包括：

提出了针对初级测试工程师的缺陷定位能力分层模型，将复杂的能力提升过程分解为可操作、可测量的三个阶段，为软件测试人才培养提供了系统框架。验证了一套结合测试通用技能与期货行业专业知识的训练方案，通过需求串讲、结构化报告、日志分析等具体干预措施，有效缩短了初级测试工程师的成长周期。将缺陷预测技术引入测试工程师能力培养体系，从事后分析扩展到事前预测，提升了测试工作的前瞻性和主动性[1]。为金融行业特别是期货领域的软件测试团队提供了可参考的人才培养案例，包括具体的方法、工具和实践经验。

6.2 局限性

本研究存在以下局限性：

研究对象仅为一名初级测试工程师，虽然进行了深入跟踪，但样本量有限，研究结论的普适性需要进一步验证。研究周期为3个月，虽然覆盖了从入职到基本胜任的全过程，但对长期能力保持和进阶发展的跟踪不足。研究环境为瀑布开发模式下的期货风控系统，在不同开发模式（如敏捷开发）或不同业务领域（如电商、社交）中的应用效果可能需要调整。

6.3 未来展望

基于本研究的成果和局限性，未来工作可以从以下几个方向展开：

扩大样本量和研究范围，在不同类型的企业、不同类型的软件项目中验证和优化能力提升方案，增强模型的通用性。探索AI技术在测试能力培养中的应用，如利用智能测试生成工具自动生成训练案例，或使用AI视觉定位技术提升界面测试的培训效率。研究不同开发模式下的测试能力要求，比较瀑布模型、敏捷开发、DevOps等不同模式下缺陷定位能力的异同，制定针对性的训练方案。构建测试能力评估体系，开发标准化的测试工程师能力评估工具，为人才培养和职业发展提供科学依据。

随着软件技术的快速发展和应用领域的不断扩展，软件测试工程师的角色和职责将持续演进。未来的测试工程师需要具备更加全面的技术能力、更深入的业务理解和更强的分析思维，本研究所提出的缺陷定位能力提升路径为其职业发展提供了坚实基础。

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