Testfälle und Grenzfälle entwickeln
Testfälle und Grenzfälle entwickeln
Testfälle und Grenzfälle entwickeln
Einleitung
Digitale Systeme entscheiden nicht automatisch „richtig“, nur weil sie meistens funktionieren. Ein Eingabefeld kann bei normalen Werten korrekt reagieren und trotzdem bei einem Grenzwert scheitern. Eine Empfehlung kann für viele Personen plausibel wirken und dennoch bestimmte Gruppen benachteiligen. Eine KI-Antwort kann überzeugend formuliert sein, obwohl eine Quelle fehlt oder eine Behauptung falsch ist. Deshalb brauchst Du beim Testen mehr als zufälliges Ausprobieren: Du entwickelst gezielte Testfälle, untersuchst Grenzfälle und Fehlerszenarien, dokumentierst die Ergebnisse und leitest daraus konkrete Verbesserungen ab.
Dieser aiMOOC richtet sich vor allem an die Klasse 7 und ist für etwa eine bis zwei Unterrichtsstunden angelegt. Du arbeitest an einem realistischen Beispiel aus dem Schulalltag, lernst technische Grundlagen des Softwaretestens kennen und verbindest sie mit Medienkompetenz, Quellenkritik, KI, Fairness, Datenschutz und verantwortlicher Entscheidungsfindung.
Am Ende entwickelst Du eine eigene Lösung oder einen eigenen Testplan, führst Tests durch, verbesserst Deine Lösung und begründest transparent, warum Du bestimmte Entscheidungen getroffen hast.
Lernziele
Nach dem Lernkurs kannst Du einen Testfall so beschreiben, dass eine andere Person ihn wiederholen kann. Du kannst normale Fälle, Grenzfälle und Fehlerszenarien unterscheiden, zu Anforderungen passende Testdaten entwickeln, Soll- und Ist-Ergebnisse vergleichen und begründet entscheiden, ob eine Lösung verbessert werden muss.
Du kannst außerdem erklären, warum bei KI-Systemen nicht nur technische Fehler wichtig sind. Du untersuchst auch Quellen, mögliche Verzerrungen, unfaire Unterschiede, Sicherheitsrisiken und die Frage, ob ein System seine Ergebnisse verständlich begründet.
Ablauf für 1–2 Unterrichtsstunden
| Phase | Zeit | Aufgabe | Ergebnis |
|---|---|---|---|
| Aktivierung und Diagnose | 5–10 Minuten | Erste Testideen zu einer einfachen Eingaberegel sammeln | Vorwissen und typische Lücken werden sichtbar |
| Einführung | 10–15 Minuten | Testfall, Soll-Ist-Vergleich, Grenzwert und Fehlerszenario kennenlernen | Gemeinsames Begriffsverständnis |
| Anwendungsphase | 20–30 Minuten | Eine Schul-Anwendung mit normalen Fällen, Grenzfällen und Fehlerfällen testen | Testprotokoll |
| Qualitäts- und Fairnessprüfung | 15–20 Minuten | Ergebnisse vergleichen, Quellen prüfen, Bias- und Sicherheitsfragen untersuchen | Begründete Bewertung |
| Verbesserung | 15–20 Minuten | Eine Regel, Oberfläche oder Teststrategie verbessern und erneut testen | Version 2 mit Vergleich zu Version 1 |
| Reflexion und Transfer | 5–10 Minuten | Kriterien auf einen neuen Fall übertragen | Individuelles Fazit |
Für eine einzelne 45-Minuten-Stunde kannst Du Dich auf Aktivierung, Grenzwerttests, das Schulbeispiel und eine kurze Reflexion konzentrieren. In einer Doppelstunde kommen Fairnessprüfung, Quellenkritik und die eigene Verbesserungsschleife hinzu.
Kurze Aktivierung: Wo würdest Du testen?
Stell Dir ein digitales Formular vor. Es akzeptiert ganze Altersangaben von 10 bis einschließlich 16 Jahren. Welche Eingaben würdest Du testen, wenn Du nur fünf Versuche hast?
Vergleiche Deine Auswahl anschließend mit diesen Fragen: Hast Du einen typischen Wert in der Mitte getestet? Hast Du die beiden erlaubten Grenzen geprüft? Hast Du Werte direkt außerhalb der Grenzen getestet? Hast Du auch an eine völlig ungeeignete Eingabe gedacht?
Ein zufälliger Test mit 12, 13 und 14 Jahren kann zeigen, dass normale Eingaben funktionieren. Er sagt aber wenig darüber aus, ob die Grenzen korrekt programmiert wurden. Für den Bereich 10 bis 16 sind deshalb besonders 9, 10, 11 sowie 15, 16 und 17 interessant.
Grundidee des Testens
Ein Testfall ist ein geplanter Versuch. Du legst vorher fest, was Du eingibst oder tust und was dabei passieren soll. Erst danach vergleichst Du das erwartete Ergebnis mit dem tatsächlich beobachteten Ergebnis.
| Bestandteil | Leitfrage | Beispiel |
|---|---|---|
| Anforderung | Was soll das System können? | Alter von 10 bis 16 akzeptieren |
| Eingabe oder Aktion | Was tue ich im Test? | Alter 9 eingeben |
| Erwartetes Ergebnis | Was soll passieren? | Eingabe wird verständlich abgelehnt |
| Tatsächliches Ergebnis | Was ist wirklich passiert? | Eingabe wurde akzeptiert |
| Bewertung | Bestanden oder nicht? | Nicht bestanden |
| Verbesserung | Was sollte geändert werden? | Prüfung der unteren Grenze korrigieren |
Das erwartete Ergebnis wird in der professionellen Softwareentwicklung manchmal als Testorakel bezeichnet: Es ist die Grundlage dafür, ob ein Testergebnis als korrekt oder fehlerhaft bewertet wird.
Die Abbildung zeigt das einfache Prinzip Eingabe – Verarbeitung – Ausgabe. Beim Testen vergleichst Du nicht nur die Eingabe mit der Ausgabe. Du prüfst auch, ob die Verarbeitung zu den vorher festgelegten Regeln passt.
Normale Fälle
Ein Normalfall liegt deutlich innerhalb des erwarteten Bereichs. Für einen Altersbereich von 10 bis 16 wäre 13 ein typischer Normalfall. Normalfälle sind wichtig, weil sie den üblichen Gebrauch prüfen.
Nur Normalfälle reichen aber nicht aus. Viele Fehler entstehen gerade dort, wo eine Regel beginnt oder endet.
Grenzfälle und Grenzwertanalyse
Ein Grenzwert liegt an der Grenze eines erlaubten oder verbotenen Bereichs. Bei einem erlaubten Zahlenbereich von 10 bis 16 sind 10 und 16 die eigentlichen Grenzen. Sehr aussagekräftig sind außerdem Werte direkt daneben.
| Bereich | Sinnvolle Testwerte | Begründung |
|---|---|---|
| Untere Grenze | 9, 10, 11 | Direkt unter, auf und direkt über der Grenze |
| Mitte | 13 | Typischer Normalfall |
| Obere Grenze | 15, 16, 17 | Direkt unter, auf und direkt über der Grenze |
In der professionellen Grenzwertanalyse werden solche Randwerte gezielt gewählt, weil Fehler besonders häufig an Übergängen zwischen gültigen und ungültigen Bereichen auftreten.
Beobachtungsauftrag zum Video: Achte darauf, wie gültige und ungültige Bereiche getrennt werden. Übertrage die Idee anschließend auf ein Beispiel aus Deinem Schulalltag. Das Video ist auf Englisch; die Beispiele lassen sich aber auch ohne jedes Fachwort nachvollziehen.
Äquivalenzklassen: Nicht alles einzeln testen
Wenn ein Feld alle ganzen Zahlen von 10 bis 16 akzeptieren soll, wäre es unnötig, nur deshalb Millionen anderer Zahlen einzeln zu testen. Stattdessen kannst Du Eingaben zu Gruppen zusammenfassen, von denen Du ein ähnliches Verhalten erwartest. Solche Gruppen heißen Äquivalenzklassen.
Für das Altersbeispiel entstehen drei einfache Klassen: Werte kleiner als 10, Werte von 10 bis 16 und Werte größer als 16. Aus jeder Klasse wählst Du gezielt Vertreter. Danach untersuchst Du die Grenzen besonders genau.
Diese Strategie ist effizient, aber nicht perfekt. Wenn zwei Eingaben voneinander abhängen, können einzelne Klassen zu wenig sein. Ein Datum ist ein gutes Beispiel: Der Tag 31 und der Monat Februar können jeweils für sich wie gültige Zahlen aussehen, zusammen aber trotzdem kein gültiges Datum bilden.
Fehlerszenarien: Was passiert, wenn etwas schiefgeht?
Ein guter Test prüft nicht nur korrekte Bedienung. Er fragt auch, wie robust ein System auf ungewöhnliche Situationen reagiert.
| Fehlerszenario | Testidee | Gute Reaktion |
|---|---|---|
| Eingabe fehlt | Feld leer lassen | Verständlicher Hinweis ohne Datenverlust |
| Falscher Datentyp | Wort statt Zahl eingeben | Eingabe wird sicher abgewiesen |
| Extrem lange Eingabe | Sehr langen Text einfügen | System bleibt stabil und erklärt die Grenze |
| Verbindung bricht ab | Speichern ohne Netz simulieren | Kein stiller Datenverlust |
| Doppelte Aktion | Schaltfläche zweimal schnell anklicken | Kein doppelter Eintrag |
| Unklare Angabe | Widersprüchliche Informationen eingeben | System fragt nach, statt zu raten |
Bei sicherheitsrelevanten Systemen sind Fehler nicht nur „nervig“. Sie können Menschen ausschließen, Daten verlieren oder falsche Entscheidungen auslösen. Deshalb gehört zur Qualität auch die Frage nach möglichen Folgen.
Realistische Anwendungssituation: Der Schul-AG-Finder
Eine Schule entwickelt einen digitalen AG-Finder. Schülerinnen und Schüler geben einige Angaben ein und erhalten Vorschläge für Arbeitsgemeinschaften. Für den Unterricht wird entweder ein Papierprototyp, eine Tabellenkalkulation, ein selbst gebautes kleines Programm oder ein von der Lehrkraft bereitgestellter Demonstrator verwendet. Es werden keine echten personenbezogenen Daten benötigt.
Der erste Entwurf hat folgende Anforderungen:
| ID | Anforderung |
|---|---|
| A1 | Das Alter muss als ganze Zahl von 10 bis einschließlich 16 eingegeben werden. |
| A2 | Die verfügbare Zeit liegt zwischen 0 und 5 Stunden pro Woche. |
| A3 | Eine Interessenbeschreibung muss zwischen 10 und 200 Zeichen lang sein. |
| A4 | Eine Empfehlung soll zu den angegebenen Interessen passen und eine kurze Begründung enthalten. |
| A5 | Name, Geschlecht, Herkunft oder andere für die AG-Wahl irrelevante persönliche Merkmale dürfen die Empfehlung nicht verändern. |
| A6 | Bei fehlenden oder widersprüchlichen Angaben soll das System nachfragen, statt etwas zu erfinden. |
| A7 | Die Oberfläche soll verständlich machen, welche Angaben verwendet wurden. |
Entwickle Testfälle aus Anforderungen
Aus jeder Anforderung entstehen mehrere sinnvolle Tests. Für A1 reichen nicht nur „12 funktioniert“ und „20 funktioniert nicht“. Ein stärkerer Testsatz untersucht mindestens 9, 10, 11, einen Normalwert, 15, 16 und 17.
Für A3 kannst Du Zeichenlängen rund um die Grenzen untersuchen. Du prüfst also zum Beispiel Texte mit 9, 10 und 11 Zeichen sowie mit 199, 200 und 201 Zeichen. Zusätzlich kannst Du leere Eingaben, nur Leerzeichen oder Sonderzeichen untersuchen.
Für A5 brauchst Du dagegen keinen Zahlen-Grenzwert. Hier eignet sich ein Paarvergleich: Zwei Testprofile haben dieselben Interessen und dieselbe verfügbare Zeit. Nur ein für die Entscheidung irrelevantes Merkmal wird verändert. Wenn dadurch die Empfehlung deutlich anders wird, ist das ein Hinweis, den Du genauer untersuchen musst.
Testfälle dokumentieren
| Test-ID | Bezug | Art | Eingabe oder Aktion | Erwartetes Ergebnis | Tatsächliches Ergebnis | Status | Verbesserungsidee |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| T01 | A1 | Normalfall | Alter 13 | Wird akzeptiert | |||
| T02 | A1 | Grenzfall | Alter 9 | Wird abgelehnt | |||
| T03 | A1 | Grenzfall | Alter 10 | Wird akzeptiert | |||
| T04 | A3 | Fehlerfall | Leerer Text | Verständliche Rückmeldung | |||
| T05 | A5 | Fairnesstest | Zwei inhaltlich gleiche Profile mit irrelevantem Unterschied | Vergleichbare Empfehlung | |||
| T06 | A6 | Robustheitstest | Widersprüchliche Angaben | Nachfrage statt erfundener Annahme |
Ein Testprotokoll ist besonders nützlich, wenn ein Fehler nicht sofort behoben wird. Eine andere Person muss nachvollziehen können, was passiert ist. Gute Dokumentation trennt Beobachtung und Bewertung: „Nach Klick auf Speichern verschwindet der Text“ ist eine Beobachtung. „Das Programm ist schlecht“ ist nur eine pauschale Bewertung.
Qualität messen und begründet beurteilen
Qualität lässt sich nicht mit einer einzigen Zahl beschreiben. Einige Kriterien können gemessen werden, andere brauchen eine nachvollziehbare qualitative Beurteilung.
Messbare Qualitätskriterien
| Kriterium | Messidee | Ziel für die Lernaufgabe |
|---|---|---|
| Anforderungsabdeckung | Anteil der Anforderungen mit mindestens einem Test | Alle Kernanforderungen A1 bis A7 werden geprüft |
| Grenzwertabdeckung | Grenzen mit Test direkt darunter, darauf und darüber | Alle numerischen Grenzen werden systematisch untersucht |
| Reproduzierbarkeit | Zweite Gruppe kann den Test mit gleicher Anleitung wiederholen | Mindestens 4 von 5 ausgewählten Tests eindeutig wiederholbar |
| Fehlernachweis | Fehler mit Eingabe, Erwartung und Beobachtung dokumentiert | Jeder gefundene Fehler enthält diese drei Angaben |
| Verbesserungsnachweis | Vergleich Version 1 und Version 2 | Mindestens ein Problem wird nachweislich verbessert |
| Fairness-Paarvergleich | Gleiche relevante Angaben, irrelevantes Merkmal verändert | Kein unbegründeter Unterschied im Ergebnis |
Qualitative Qualitätskriterien
| Kriterium | Leitfrage | Bewertung von 0 bis 2 |
|---|---|---|
| Verständlichkeit | Kann eine andere Person den Test ohne Rückfrage durchführen? | 0 unklar, 1 teilweise klar, 2 klar |
| Relevanz | Prüft der Test wirklich eine wichtige Anforderung oder ein realistisches Risiko? | 0 kaum, 1 teilweise, 2 deutlich |
| Fairness | Werden mögliche Benachteiligungen systematisch bedacht? | 0 nein, 1 teilweise, 2 begründet |
| Transparenz | Ist nachvollziehbar, warum das Ergebnis als gut oder problematisch gilt? | 0 nein, 1 teilweise, 2 nachvollziehbar |
| Quellenqualität | Sind wichtige Behauptungen durch geeignete und überprüfbare Quellen gestützt? | 0 nein, 1 teilweise, 2 gut belegt |
| Sicherheit | Werden unnötige persönliche Daten und riskante Tests vermieden? | 0 nein, 1 teilweise, 2 konsequent |
Ein hoher Punktwert ersetzt keine Begründung. Zwei Gruppen können bei einem qualitativen Kriterium unterschiedlich urteilen. Entscheidend ist, ob sie ihre Bewertung an Beobachtungen und Kriterien festmachen.
Testen, vergleichen, verbessern
Testen ist keine einmalige Schlusskontrolle. Gute Entwicklung verläuft als Schleife:
| Schritt | Tätigkeit | Dokumentation |
|---|---|---|
| Planen | Anforderungen und Risiken klären | Testideen |
| Testen | Fälle systematisch durchführen | Soll-Ist-Protokoll |
| Auswerten | Fehler, Muster und Unsicherheiten erkennen | Befunde |
| Verbessern | Regel, Oberfläche oder Erklärung ändern | Version 2 |
| Erneut testen | Alte Fehler und neue Nebenwirkungen prüfen | Vergleich Version 1 und Version 2 |
Die reale Softwareentwicklung kann deutlich komplexer sein als diese vereinfachte Schleife. Die Grundidee bleibt jedoch: Änderungen werden geprüft, Fehler dokumentiert und Korrekturen erneut getestet.
Die sogenannte Testpyramide erinnert daran, dass Software auf verschiedenen Ebenen geprüft werden kann. Für Klasse 7 reicht die Kernidee: Viele kleine, gezielte Tests sind oft leichter zu wiederholen als wenige riesige Tests des gesamten Systems.
KI-Systeme testen: Wenn nicht immer dasselbe herauskommt
Bei einem klassischen Formular kann das erwartete Ergebnis oft sehr genau angegeben werden. Eine KI-Anwendung kann dagegen bei derselben Aufgabe unterschiedliche Formulierungen erzeugen. Dann reicht ein einziges erwartetes Wort als Testorakel oft nicht aus.
Stattdessen brauchst Du Bewertungskriterien. Eine KI-Empfehlung kann zum Beispiel danach beurteilt werden, ob sie zur Eingabe passt, ihre Gründe erklärt, Unsicherheit kenntlich macht, keine erfundenen Quellen nennt, keine unnötigen persönlichen Daten verlangt und bei vergleichbaren Fällen fair bleibt.
Wichtig ist außerdem: Ein einzelner KI-Test beweist weder Fairness noch Unfairness für alle Situationen. Wiederholte Tests, verschiedene Beispiele und eine vorsichtige Interpretation liefern stärkere Hinweise.
Bias und Fairness
Bias bedeutet in diesem Zusammenhang eine systematische Verzerrung. Verzerrungen können durch Daten, Auswahlregeln, Messmethoden, unpassende Kategorien oder Rückkopplungen entstehen.
Für die Schule eignet sich ein einfacher Fairnesstest: Erstelle zwei fiktive Profile mit identischen relevanten Informationen. Verändere nur ein Merkmal, das für die Entscheidung keine Rolle spielen sollte. Vergleiche die Ergebnisse. Wenn ein deutlicher Unterschied entsteht, dokumentiere ihn und suche nach möglichen Erklärungen, statt vorschnell eine Absicht zu unterstellen.
Medienanalyse zum Video: Notiere, wer das Video veröffentlicht hat, welche Beispiele verwendet werden, welche Formen von Bias erklärt werden und ob Grenzen oder Unsicherheiten genannt werden. Prüfe anschließend mindestens eine zentrale Aussage mit einer zweiten Quelle.
Quellenkritik gehört zum Testen
Wenn ein System Fakten, Quellen oder Medien ausgibt, testest Du nicht nur die Form, sondern auch die Herkunft der Information.
| Prüffrage | Woran Du denken kannst |
|---|---|
| Wer ist die Quelle? | Autor, Institution, Fachkenntnis, Interessen |
| Wann wurde veröffentlicht? | Aktualität und möglicher veralteter Stand |
| Was ist die ursprüngliche Quelle? | Originaldokument statt bloßer Weiterverbreitung |
| Welche Belege werden genannt? | Nachprüfbare Daten, Dokumente oder nachvollziehbare Methode |
| Was fehlt? | Gegenpositionen, Unsicherheiten, betroffene Gruppen |
| Ist das Medium bearbeitet? | Ausschnitt, Bildunterschrift, Kontext, mögliche Manipulation |
Geschichte und Quellenkritik: Der berühmte „Bug“
Das bekannte Logbuchfoto von 1947 zeigt tatsächlich eine Motte, die in einem Relais des Harvard Mark II gefunden wurde. Die Geschichte ist ein gutes Beispiel für Quellenkritik: Häufig wird daraus verkürzt erzählt, damals sei das Wort „bug“ für technische Fehler erfunden worden. Der Begriff wurde jedoch schon vorher für technische Störungen verwendet. Die Motte machte die Geschichte besonders anschaulich, war aber nicht der Ursprung des Begriffs.
Damit wird ein Grundprinzip der Medienbildung sichtbar: Ein eindrucksvolles Bild kann wahr sein und trotzdem mit einer vereinfachten oder falschen Erzählung verbunden werden. Gute Quellenkritik prüft deshalb Bild, Bildunterschrift, Entstehungszeit und historische Einordnung getrennt.
Fächerübergreifende Bezüge
| Fach | Verbindung zum Thema | Beispiel |
|---|---|---|
| Informatik | Algorithmen, Eingabe, Bedingungen, Debugging und Softwarequalität | Grenzwerte eines Formulars testen |
| Mathematik | Intervalle, Ungleichungen, Häufigkeiten und systematische Fallunterscheidung | 10 ≤ Alter ≤ 16 in Testwerte übersetzen |
| Deutsch | Präzise Anforderungen, verständliche Fehlermeldungen und begründete Urteile | Einen reproduzierbaren Fehlerbericht schreiben |
| Geschichte | Entwicklung der Computertechnik und kritische Prüfung populärer Erzählungen | Das Logbuchfoto von 1947 einordnen |
| Kunst | Informationsgestaltung, Lesbarkeit, Symbole und visuelle Ordnung | Testprotokoll oder Fehlermeldung benutzerfreundlich gestalten |
| Ethik | Fairness, Verantwortung, Schaden und menschliche Entscheidungsspielräume | Prüfen, ob irrelevante Merkmale Empfehlungen beeinflussen |
| Gemeinschaftskunde | Transparenz und Kontrolle automatisierter Entscheidungen | Forderungen an ein öffentlich eingesetztes Empfehlungssystem formulieren |
| Medienbildung | Quellenkritik, Bias, Bildkontext und KI-generierte Inhalte | Behauptungen mit unabhängigen Quellen gegenprüfen |
Human Agency und verantwortlicher KI-Einsatz
Beim verantwortlichen Einsatz von KI bleibt der Mensch handlungsfähig. Du entscheidest, welche Aufgabe sinnvoll delegiert werden kann, welche Kriterien gelten und wann ein Ergebnis überprüft oder verworfen werden muss.
Für diesen Kurs gelten deshalb drei Regeln: Verwende keine echten sensiblen Daten für Testprofile. Übernimm KI-Ausgaben nicht ungeprüft. Dokumentiere, welche Kriterien Du selbst festgelegt hast und welche Entscheidungen von Menschen getroffen werden sollen.
Eine KI kann beim Sammeln von Testideen helfen. Sie darf aber nicht automatisch bestimmen, welche Tests wichtig sind. Gerade seltene Grenzfälle, Fairnessfragen und Sicherheitsfolgen brauchen menschliches Urteil.
Vergleich vor und nach der Verbesserung
| Beobachtung | Version 1 | Änderung | Version 2 | Beurteilung |
|---|---|---|---|---|
| Untere Altersgrenze | Alter 9 wird akzeptiert | Bedingung korrigiert | Alter 9 wird abgelehnt | Verbesserung nachgewiesen |
| Fehlermeldung | Nur „Fehler“ | Ursache und erlaubten Bereich ergänzt | „Bitte ganze Zahl von 10 bis 16 eingeben“ | Verständlicher |
| Unklare Eingabe | System rät | Rückfrage eingebaut | System fragt nach | Transparenter und sicherer |
| Fairness-Paar | Unterschiedliche Empfehlung | Irrelevantes Merkmal aus Regel entfernt | Empfehlungen stimmen überein | Fairer im getesteten Fall |
Ein einzelner erfolgreicher Wiederholungstest beweist nicht, dass die gesamte Anwendung fehlerfrei ist. Er zeigt nur, dass das untersuchte Problem in diesem Test nicht mehr auftritt. Nach Änderungen können außerdem neue Nebenwirkungen entstehen. Deshalb sind Regressionstests wichtig: Früher erfolgreiche Tests werden erneut ausgeführt.
Medien und Visualisierungen
Die in diesem Kurs verwendeten Wikimedia-Commons-Dateien sind frei nach den jeweiligen Lizenzbedingungen nachnutzbar. Prüfe auf der Dateibeschreibungsseite immer die konkrete Lizenz und die nötige Namensnennung.
- Wikimedia Commons: „Boundary value analysis one.jpg“ veranschaulicht Grenzwertanalyse.
- Wikimedia Commons: „Flowgorithm Input Process Output.svg“ zeigt Eingabe, Verarbeitung und Ausgabe.
- Wikimedia Commons: „Testing Pyramid.svg“ visualisiert Testebenen.
- Wikimedia Commons: „Wikimedia development and deployment flowchart.svg“ zeigt einen realen Entwicklungs- und Testablauf.
- Wikimedia Commons: „First Computer Bug, 1947.jpg“ eignet sich für Informatikgeschichte und Quellenkritik.
Interaktive Aufgaben
Quiz: Teste Dein Wissen
Ein Formular akzeptiert ganze Zahlen von 10 bis 16. Welcher Testsatz untersucht die untere Grenze am besten? (9, 10 und 11) (!12, 13 und 14) (!20, 30 und 40) (!10, 12 und 14)
Ein Testfall enthält Eingabe, Erwartung und Beobachtung. Welcher Schritt macht einen Fehler besonders gut nachvollziehbar? (Erwartetes und tatsächliches Ergebnis getrennt dokumentieren) (!Nur schreiben dass etwas komisch war) (!Nur einen Screenshot ohne Erklärung speichern) (!Den Test nach einem Fehler sofort abbrechen)
Warum reicht es nicht, nur Normalfälle zu testen? (Fehler treten häufig an Grenzen und in ungewöhnlichen Situationen auf) (!Normalfälle sind grundsätzlich unwichtig) (!Grenzfälle entstehen nur bei Bildern) (!Jeder Normalfall ist automatisch ein Fehlerfall)
Zwei AG-Profile haben gleiche Interessen und gleiche Zeitangaben. Nur ein irrelevantes Merkmal unterscheidet sich. Was wird damit geprüft? (Ob das Ergebnis durch ein irrelevantes Merkmal unfair beeinflusst wird) (!Ob beide Personen dieselbe Handschrift haben) (!Ob die Internetverbindung schneller wird) (!Ob die Bildschirmgröße gleich ist)
Eine KI gibt bei gleicher Aufgabe verschiedene Formulierungen aus. Wie testest Du sinnvoll? (Mit vorher festgelegten Qualitätskriterien und mehreren Versuchen) (!Mit genau einem erwarteten Satz) (!Gar nicht weil KI nicht testbar ist) (!Nur anhand der Länge der Antwort)
Was ist ein gutes Fehlerszenario für ein Onlineformular? (Die Verbindung bricht während des Speicherns ab) (!Eine erlaubte Zahl wird normal eingegeben) (!Die Überschrift wird gelesen) (!Die Maus liegt neben dem Computer)
Welche Beobachtung ist für einen Fehlerbericht am besten geeignet? (Nach dem Klick auf Speichern verschwindet der eingegebene Text) (!Das Programm ist total schlecht) (!Ich mag die Farbe nicht) (!Irgendwas funktioniert nie)
Warum wird nach einer Verbesserung erneut getestet? (Weil die Änderung alte Fehler beheben und neue Nebenwirkungen verursachen kann) (!Weil Tests nur nach Änderungen erlaubt sind) (!Weil jedes Programm nach einer Änderung neu benannt werden muss) (!Weil ein bestandener Test automatisch alle anderen ersetzt)
Was ist bei einer Quelle mit einem eindrucksvollen historischen Bild wichtig? (Bild und erzählte Deutung getrennt überprüfen) (!Die Bildunterschrift immer ungeprüft übernehmen) (!Nur auf die Dateigröße achten) (!Annehmen dass alte Bilder nie falsch eingeordnet werden)
Welche Aussage beschreibt verantwortlichen KI-Einsatz im Testprozess am besten? (Der Mensch legt Kriterien fest prüft Ergebnisse und begründet Entscheidungen) (!Die KI entscheidet allein welche Fehler wichtig sind) (!Persönliche Daten machen jeden Test besser) (!Eine überzeugende Antwort braucht keine Quellenprüfung)
Memory
| Testfall | Geplanter Versuch mit erwartetem Ergebnis |
| Grenzwert | Wert an einer erlaubten oder verbotenen Grenze |
| Normalfall | Typische Eingabe innerhalb des vorgesehenen Bereichs |
| Fehlerszenario | Geplante ungewöhnliche oder störende Situation |
| Sollwert | Vorher festgelegtes erwartetes Ergebnis |
| Istwert | Tatsächlich beobachtetes Ergebnis |
| Fairnesstest | Vergleich ähnlich relevanter Fälle auf unbegründete Unterschiede |
| Regressionstest | Wiederholung früherer Tests nach einer Änderung |
Drag and Drop
| Ordne die richtigen Begriffe zu. | Thema |
|---|---|
| Normalfall | Typischer Wert deutlich innerhalb eines erlaubten Bereichs |
| Grenzfall | Eingabe direkt an oder neben einer festgelegten Grenze |
| Fehlerszenario | Unterbrochene Verbindung oder fehlende Eingabe |
| Fairnesstest | Paarvergleich mit gleichem relevanten Inhalt |
| Quellenprüfung | Autor Herkunft Datum und Belege eines Inhalts untersuchen |
...
Kreuzworträtsel
| Grenzwert | Wie heißt ein Wert direkt an der Grenze eines erlaubten Bereichs? |
| Testfall | Wie heißt ein geplanter Versuch mit Eingabe und erwarteter Reaktion? |
| Fairness | Welches Qualitätsziel verlangt unbegründete Benachteiligungen zu vermeiden? |
| Regression | Wie heißt das erneute Prüfen früherer Funktionen nach einer Änderung? |
| Quelle | Was solltest Du bei einer überprüfbaren Behauptung nachvollziehen? |
| Erwartung | Wie heißt das vorher festgelegte Soll-Ergebnis eines Tests? |
LearningApps
Lückentext
Offene Aufgaben
Leicht
- Grenzwerte finden: Wähle eine Regel aus dem Schulalltag mit einem Zahlenbereich und entwickle sechs Testwerte, die beide Grenzen und einen Normalfall abdecken. Begründe jeden Wert.
- Fehlerbericht: Formuliere aus einer erfundenen Fehlersituation einen kurzen Bericht mit Eingabe, Erwartung, Beobachtung und Verbesserungsidee.
- Medienkritik: Untersuche das Bild „First Computer Bug, 1947.jpg“. Trenne in zwei Spalten, was auf dem Bild direkt erkennbar ist und was nur durch zusätzliche Quellen behauptet werden kann.
- Benutzerfreundlichkeit: Gestalte eine verständliche Fehlermeldung für eine ungültige Altersangabe. Begründe, warum Deine Formulierung hilfreicher ist als nur „Fehler“.
Standard
- Testmatrix: Entwickle für den Schul-AG-Finder mindestens acht Testfälle aus Normalfällen, Grenzfällen und Fehlerszenarien. Kennzeichne den Bezug zu einer Anforderung.
- Fairnessprüfung: Entwirf drei fiktive Paarvergleiche, bei denen relevante Angaben gleich bleiben und nur ein irrelevantes Merkmal verändert wird. Lege vorher fest, was als problematischer Unterschied gelten würde.
- Quellenvergleich: Prüfe eine Aussage über Softwaretests oder KI-Bias mit zwei unterschiedlichen Quellen. Bewerte Autor, Aktualität, Belege und mögliche Interessen.
- Prototypentest: Baue einen Papierprototyp oder eine einfache Tabelle für den AG-Finder. Lass eine andere Gruppe fünf Tests durchführen und dokumentiere, welche Anweisungen noch unklar waren.
Schwer
- Qualitätsmodell: Entwickle ein eigenes Bewertungsraster mit mindestens drei messbaren und drei qualitativen Kriterien. Begründe, warum kein einzelnes Kriterium ausreicht.
- Fehlerpriorisierung: Ordne fünf gefundene Probleme nach Auswirkung und Dringlichkeit. Begründe, warum ein seltener Fehler trotzdem wichtiger sein kann als ein häufiges kleines Problem.
- Verbesserungsschleife: Entwickle Version 1 einer Regel oder eines kleinen Programms, teste sie, ändere mindestens einen Punkt und führe passende Regressionstests mit Version 2 durch. Dokumentiere den Vergleich.
- Verantwortliche KI: Entwirf Regeln für den Einsatz eines KI-Systems im Schul-AG-Finder. Lege fest, welche Entscheidungen automatisiert unterstützt werden dürfen, wann Menschen entscheiden müssen und wie Einspruch oder Korrektur möglich sein soll.
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Lernkontrolle
- Teststrategie begründen: Ein Formular akzeptiert ganze Zahlen von 1 bis 100. Du darfst nur sieben Tests ausführen. Wähle die Werte so, dass Deine Strategie möglichst viele Fehlerarten entdecken kann, und begründe die Auswahl.
- Anforderungen prüfen: Die Anforderung „Das Programm soll schnell und fair sein“ ist zu ungenau. Formuliere daraus mindestens zwei überprüfbare Kriterien und erkläre, wie Du sie testen würdest.
- Bias bewerten: In drei Paarvergleichen liefert ein Empfehlungssystem bei gleicher relevanter Eingabe unterschiedliche Vorschläge. Erkläre, welche weiteren Tests nötig sind, bevor Du zu einem belastbaren Urteil kommst.
- Quellenkritik übertragen: Eine KI nennt eine Quelle, die den behaupteten Inhalt gar nicht enthält. Entwickle einen Testablauf, mit dem solche Fälle künftig systematisch entdeckt und dokumentiert werden.
- Verbesserung bewerten: Version 2 besteht alle bisherigen Tests, benötigt aber doppelt so lange und zeigt eine unklare Fehlermeldung. Begründe, warum die Aussage „Version 2 ist besser“ noch zu einfach ist.
- Human Agency: Ein System trifft automatisch eine wichtige Entscheidung über Schülerinnen und Schüler. Entwickle mindestens drei Anforderungen, die menschliche Kontrolle, Transparenz und Korrekturmöglichkeiten sichern.
Lernnachweis
Für einen guten Lernnachweis zu diesem Thema ist wichtig, dass Du nicht nur Begriffe nennen kannst. Du solltest zeigen, dass Du aus Anforderungen gezielte Tests ableitest, Grenzwerte systematisch auswählst, Fehler reproduzierbar dokumentierst und aus Beobachtungen konkrete Verbesserungen entwickelst.
- Testplan: Mindestens ein strukturierter Plan mit Normalfällen, Grenzfällen und Fehlerszenarien.
- Testprotokoll: Nachvollziehbare Trennung von Eingabe, Erwartung, Beobachtung und Bewertung.
- Qualitätskriterien: Mindestens ein messbares und ein qualitatives Kriterium mit Begründung.
- Quellenkritik: Überprüfung einer wichtigen Behauptung oder Medienquelle.
- Fairnessanalyse: Mindestens ein sinnvoll aufgebauter Paarvergleich ohne echte sensible Personendaten.
- Verbesserungsnachweis: Dokumentierter Vergleich von Version 1 und Version 2.
- Reflexion: Begründete Aussage darüber, welche Grenzen die eigenen Tests haben und welche weiteren Tests nötig wären.
OERs zum Thema
Weiterführende Quellen
- Wikipedia: Softwaretest – Überblick über Testarten und Qualitätssicherung.
- Wikipedia: Dynamisches Software-Testverfahren – unter anderem zu Äquivalenzklassen und Grenzwertanalyse.
- Wikimedia Commons: Boundary value analysis one.jpg – frei lizenziertes Beispiel zur Grenzwertanalyse.
- Wikimedia Commons: Testing Pyramid.svg – frei lizenzierte Visualisierung von Testebenen.
- Wikimedia Commons: Flowgorithm Input Process Output.svg – frei lizenzierte Darstellung des Eingabe-Verarbeitung-Ausgabe-Prinzips.
- Wikimedia Commons: Wikimedia development and deployment flowchart.svg – CC0-Darstellung eines Entwicklungs- und Testprozesses.
- Wikimedia Commons: First Computer Bug, 1947.jpg – historisches Bild für Informatikgeschichte und Quellenkritik.
- UNESCO: Media and Information Literacy – Materialien zu kritischem Umgang mit Information, Medien und KI.
- Council of Europe: Artificial Intelligence and Education – Menschenrechte, Transparenz, Fairness und KI-Bildung.
Verknüpfte Lernbereiche