Знания мифы теории гипотезы легенды: Найдите понятие, которое является обобщающим для всех остальных понятий представленного ниже |

Содержание

Мифы и легенды о тестировании / Хабр

Тестирование — не то, чем кажется. Я работаю тестировщицей больше десяти лет и встречала разные мифы о своей работе. В этой статье я разберу самые популярные из них.

Автор статьи — Ольга Артемьева, ведущая тестировщица КриптоПро, ментор и создательница блога Тестирование и жизнь.

Примечание редакции: тема важная, поэтому в качестве иллюстраций для большей читаемости мы добавили любимые мемы про QA.

Миф 1. Тестирование — это просто

Многие не-тестировщики думают, что тестировать — просто. Достаточно нажимать кнопки в интерфейсе. На самом деле тестировщики исследуют продукт, собирают информацию, выдвигают и проверяют гипотезы.

Даже если вы находите баги, это ещё не делает вас тестировщиками. Вы можете писать хорошие сочинения, но одно это еще не делает вас писателем, верно? Чтобы стать тестировщиком, нужно разбираться в продукте, теории тестирования и процессах, уметь задавать правильные вопросы и искать информацию. Я стала тестировщицей 10 лет назад. Тогда, чтобы устроиться на работу, достаточно было быть сообразительной и прочитать одну книжку. Чтобы начать тестировать сегодня, мне пришлось бы потратить гораздо больше сил — изучить теорию тестирования, тест-дизайн и особенности процессов разработки, и понять специфику основных технологий. Вот, например, что нужно от джунов сейчас: раз, два, три.

Миф 2. Тестирование — это скучно

Со стороны кажется, что тестировщики постоянно кликают на одни и те же кнопки, и всё. Если бы это было так, то тестировщиков бы уже не осталось — всё бы отдали машинам.

К счастью, это неправда. Чаще всего тестировщики тестируют одну и ту же функциональность далеко не всё время. И даже в этом случае они смотрят по сторонам, задают вопросы и думают. А когда тестировщики проверяют новую задачу, то берут на себя работу детектива. А что может быть увлекательнее?

Тестировщики работают и с бизнесом, и с потребностями пользователей, и заглядывают в то, как всё устроено внутри программы. И даже само тестирование разное — помимо тестирования функциональности есть ещё тестирование доступности, удобства использования, безопасности, нагрузки. Кроме того, в каждой компании свой процесс, который зависит от бизнес-контекста и целей компании.

В гибких методологиях тестировщики часто берут на себя всё, что не код, и тогда тестирование включает в себя анализ, ведение переговоров, погружение в бизнес-контекст и написание документации. Есть где развернуться!

Миф 3. Тестировщики всё ломают

Я знаю много шуток про тестировщиков, которые что-то ломают — от программ до стульев. Это часто смешно, но не отражает реальность. На самом деле, как метко написал QA-консультант Джеймс Бах, тестировщики ломают не программы, тестировщики ломают ваши иллюзии о программах. Мы никогда не хотим действительно что-то сломать — мы исследуем программу и выясняем, как она работает в реальном мире. Часто результаты не совпадают с ожиданиями.

На эту тему есть хороший пост у Майкла Болтона, одного из ведущих западных тестировщиков и консультантов по процессам тестирования.

Миф 4. Перфекционизм — основное качество тестировщика

Я часто вижу «перфекционизм» в описании вакансий тестировщиков. И грущу, что компании видят в нём качество, полезное в работе.

На самом деле перфекционизм сильно мешает в тестировании, как и в любой другой работе. Перфекционисту трудно понять, где та самая точка «достаточно хорошо», после которой можно прекратить тестирование. А ещё ему сложно смириться с тем, что идеально не будет никогда, и что всегда будут баги, которые заказчики решили не чинить.

Миф 5. Чтобы стать тестировщиком, надо любить математику и компьютеры

Тестирование — очень разное. В таких направлениях, как в нагрузочном тестировании, математика может действительно пригодиться. В других хватит арифметики и базовых школьных знаний.

Я думаю, что тестирование больше про людей, чем про технологии. Это люди придумывают новые идеи, люди не понимают друг друга и люди же ошибаются. А компьютеры просто делают то, что люди им сказали. Социальный, естественный и гуманитарный бэкграунд помогает не меньше технического. Такие системы зачастую сложнее, чем технические.

В тестировании пригодится весь ваш опыт из разного образования и других профессий. Я знаю отличных тестировщиц, которые пришли из журналистики, юриспруденции, филологии и других областей, и именно эти не-технические навыки им сильно помогали. Это умения и разобраться с тонной документации, и быстро учиться новому, и работать с большими сложными системами. А технические навыки быстро набираются в работе.

Миф 6. Тестировщикам не надо знать, что «под капотом» программы

На самом деле хорошие тестировщики разбираются в технологиях и архитектуре приложений. Часто помогает базовое знание языков программирования. Писать код не обязательно, но вот понимать конструкции языка полезно — что такое условие, циклы, присвоение, функции, ООП. Это поможет посмотреть в код и как-то в нём разобраться:)

С технологиями тоже часто работает высокоуровневый взгляд. Что это такое? Для чего это используется? Какие могут быть риски и проблемы? Это помогает видеть потенциально уязвимые места и задавать правильные вопросы программистам.

Миф 7. В IT проще всего попасть через тестирование, а вообще я разработчиком хочу быть

Это популярная, но плохая идея. Тестирование и разработка — две отдельные специальности, со своими наборами навыков. Случается, что тестировщики становятся разработчиками или кем-то еще, но заранее на это рассчитывать на стоит. Всё равно придется осваивать новую специальность почти с нуля. Как если бы вы мечтали стать архитектором, но пошли учиться на дизайнера интерьеров. И там, и там вы работаете с зданиями и помещениями, но суть совершенно разная.

Если же говорить про специальности в IT, для которых не нужно обязательно программировать, то на тестировании всё не заканчивается. Есть разные другие варианты — техническое писательство, аналитика, менеджмент, работа с контентом.

Миф 8. Тестирование — женская профессия

Многие считают, что в тестировании необходимы пунктуальность, усидчивость и внимание к деталям. А эти качества приписывают женщинам. Это хорошие черты, но не главные для тестировщика. Таким может быть любой человек, вне зависимости от гендера.

Часто важнее увидеть общую структуру и взаимосвязи. Кроме того, нужно видеть уровни абстракции, необходимые для своей задачи. Надо ли глубоко погружаться в код? А в работу браузера или операционной системы? Или достаточно работать с общими представлениями.

Хорошим тестировщиком может быть человек любого гендера. Про женщин в тестировании и их особые проблемы я отдельно писала здесь.

Миф 9. Можно все автоматизировать, или ручное тестирование умирает

Мне очень не нравится разделение на ручных тестировщиков и автоматизаторов. Это все люди, и все они прежде всего работают головой. Не так важно, какие инструменты они используют, пишут ли они код или нет.

Так можно ли все автоматизировать?

Краткий ответ: тестирование нельзя автоматизировать, как нельзя автоматизировать исследование. Технологии могут помочь человеку, но не заменить его. С помощью автоматизации тестирования можно только проверять значение, которое мы ожидаем, но нельзя изучать продукт.

Первое легко автоматизируется, но пользователям обычно куда интереснее второе. При этом автоматизация проверок помогает быстрее получать результат и снять часть простой работы с тестировщиков. И тогда люди займутся работой, которую никто, кроме них, не сделает. Они погрузятся в изучение продукта с учетом кучи разных контекстов — истории продукта, нормативных актов и требований, конкурентов и отраслевых стандартов, требований разных заказчиков.

Миф 10. Каждый тестировщик становится автоматизатором

В тестировании есть разные пути развития, и погружение в инструменты и технологии — только один из них.

Можно стать экспертом в большой предметной области, можно заняться менеджментом и стратегией, можно уйти в специализированное тестирование — тестирование доступности, локализации и интернализации и другие.

У всех нас свой набор навыков и умений, который определяется и нашими интересами и склонностями, и нашим карьерным путём. Автоматизация тестирования — это только одно из возможных направлений, а не обязательная для всех дорога.

Миф 11. Надо просто хорошо писать код, тогда и тестировщики не будут нужны

Тоже популярное мнение — особенно, если команда разработчиков пишет автотесты. Но чем быстрее развивается продукт и изменяется среда вокруг, чем неопределеннее требования, чем больше рисков, тем нужнее тестирование.

Майкл Болтон написал развёрнутый ответ на это замечание. «Когда разработчики хорошо делают свою работу, то тестировщики находят сложные, редкие, трудноуловимые, скрытые проблемы или проблемы, которые зависят от окружения».

Миф 12. Пропущенный баг — вина тестировщика

Многие считают, что за качество продукта отвечают тестировщики. Что их работа похожа на контроль качества на заводе, где надо отделить брак от хорошего продукта. Но даже на современных производствах это уже не так, а в разработке ПО — тем более. За качество продукта должна отвечать вся команда. Тестировщики никогда не смогут протестировать всё, и даже если найдут много дефектов — не смогут их исправить. Окончательное решение, как правило, принимает человек, ответственный за бизнес, который может взвесить риски.

Майкл Болтон замечает, что мы не можем обеспечивать качество — только содействовать ему. Так же, как за пропущенные мячи в футболе отвечает не только вратарь, но и вся команда.

Миф 13. Время тестировщиков дешевле, пусть они и тестируют

Караван идет со скоростью самого медленного верблюда. Часто компания зарабатывает деньги, когда новая возможность становится доступна пользователям, поэтому важнее как можно быстрее ее сделать. Выгода не в том, чтобы как можно меньше заплатить каждому специалисту, а в том, чтобы цена всего процесса была минимальной. Если из-за «дешевых» тестировщиков приходится ждать выхода в бой, то проигрывает в итоге бизнес.

Если же говорить о качестве, то это общее дело. И хорошо, когда вся команда вносит в это вклад, а не оставляет всё на тестировщиков. Чем больше переделок, тем дольше, а значит — дороже, стоимость запуска новой идеи.

Миф 14. Тестирование тормозит разработку

Быстрее всего ничего не делать. Это мгновенно — и совершенно бесплатно! Каждый раз, когда компания добавляет еще один этап в разработку программ — аналитику, дизайн, собственно программирование, тестирование — она увеличивает общее время. Компания делает это ради целей бизнеса — лучшего попадания в аудиторию, лучшего качества продукта, снижения рисков.

Многие люди внутри компании считают тестирование простым и быстрым процессом. И надеются, что ошибок в продукте не будет. Поэтому, когда разработчики закончили свою работу, этим людям кажется, что задача уже почти готова. Но на самом деле за этим «почти» может скрываться еще много работы. Тестирование — такой же этап процесса разработки, как и все остальные. Он может быть дольше, или короче, или отсутствовать совсем. Это зависит от задачи и рисков, которые нужно покрыть. И это надо обсуждать открыто.

Миф 15. Тестировщики и разработчики враждуют

Есть много мемов про взаимоотношения разработчиков и тестировщиков, в которых они враждуют. На самом деле часто всё иначе. Если разработчики считают, что тестировщики их контролируют, то отношения становятся сложными. Или если разработчиков и тестировщиков оценивают по тому, сколько первые сделали, а вторые нашли багов.

Но профессионалы понимают, что тестировщики не оценивают их самих, а помогают сделать продукт лучше. Дать новые идеи и посмотреть со стороны пользователя. В хороших командах разработчики и тестировщики работают вместе.

Миф 16. Тестировщики радуются, когда находят баг

Многие считают, что тестировщики радуются, когда находят проблему или что-то ломается от их действий. У начинающих действительно может быть азарт найти баг, но со временем это проходит. Опытных специалистов это скорее расстраивает — ведь это означает дополнительную работу и откладывает выпуск задачи в бой. Наша эффективность не зависит от того, сколько багов мы найдем, и баги не измеряют успешность нашей работы. Результат нашей работы — достаточно хороший продукт, который решает задачи заинтересованных лиц.

Тестировщики радуются, когда разобрались, как должна работать программа. Радуются, когда получается понять причины сложного бага. Радуются, когда выходит новая функциональность. Но не тогда, когда находят баг.

Миф N. Не-тестировщики знают лучше

Я могла бы привести еще большое количество мифов, но главный вывод этой статьи — это то, никто, кроме тестировщиков, не может быть специалистом в нашей работе.

Даже среди тестировщиков часто нет единого мнения по всем вопросам. Но это не повод думать стереотипами. Хотите узнать, из чего состоит наша работа — спросите нас.

GetMentor.dev — открытое сообщество IT-профессионалов, готовых делиться опытом и экспертизой. Мы помогаем решать проблемы тем, кто к нам обращается, и сами ищем новые возможности для роста и развития. В нашем сообществе в Telegram мы обсуждаем разные вопросы, важные и не очень. Подписывайтесь — будем на связи.

Ольга Артемьева — одна из менторов, с которыми вы можете посоветоваться на нашем сайте. Ольга ведёт блог Тестирование и жизнь, где пишет заметки о тестировании, зонах ответственности, work/life balance и многих других деталях жизни IT-специалиста.

«Почему мифы и заблуждения появляются даже сейчас, когда существуют вполне доказанные и обоснованные научные теории?» — Яндекс Кью

Фактчекинг

О сообществе

Фактчекинг

Официальное сообщество Кью в области фактчекинга и медиаграмотности. Делимся лучшими практиками, отвечаем на вопросы о работе фактчекеров, подсказываем инструменты для проверки. Фейки, городские легенды, мифы и конспирологические теории — на примере авторских разборов показываем, как они устроены.

Мифы о природе науки — Science Learning Hub

Добавить в коллекцию

+ Создать новую коллекцию

Представления о науке у людей основаны на личном опыте, предыдущем образовании, популярных СМИ и культуре сверстников. Многие из этих идей обычно являются неправильными представлениями или мифами о природе науки. Вот некоторые из наиболее распространенных мифов, которые создают проблемы в естественнонаучном образовании.

Миф: Научный метод
Миф: Эксперименты — главный путь к научному знанию
Миф: Наука и ее методы могут ответить на все вопросы
Миф: Наука доказывает идеи
Миф: Научные идеи абсолютны и неизменны 3 Миф 9: Наука — это занятие в одиночестве
Миф: наука скорее процедурная, чем творческая
Миф: ученые особенно объективны
Миф: точность научных выводов проверяется другими
Миф: Принятие новых научных знаний является простым
Миф: Научные модели «реальны»
Миф: Гипотеза — это обоснованное предположение
Миф: Гипотезы становятся теориями, которые, в свою очередь, становятся законами

Миф: Научный метод

Пожалуй, самый распространенный миф о природе науки состоит в том, что существует универсальный научный метод с общим набором шагов, которым следуют ученые. Шаги обычно включают определение проблемы, формирование гипотезы, проведение наблюдений, проверку гипотезы, подведение итогов и отчет о результатах. В классах можно увидеть, как учащиеся записывают цель, гипотезу, метод, результаты и заключение.

На самом деле не существует единого научного метода. Научное исследование — это не вопрос следования набору правил. Оно текучее, рефлексивное, контекстно-зависимое и непредсказуемое. Ученые подходят к решению проблем и решают их разными способами, используя воображение, креативность, предварительные знания и настойчивость.

См. примеры в Hub

Ученые используют ряд методов исследования:

Углекислый газ и океаны
Вулканологические методы

Миф: эксперименты — основной путь к научным знаниям

Эксперименты — это, безусловно, полезный инструмент в науке, но они не являются основным путем к знаниям. Настоящие эксперименты включают в себя ряд тщательно контролируемых процедур, сопровождаемых контрольными и тестовыми группами, и обычно имеют своей основной целью установление причинно-следственной связи.

Наука включает в себя некоторые исследования, но эксперименты — это лишь один из многих используемых подходов. В ряде научных дисциплин, таких как геология, космология или медицина, эксперименты либо невозможны, либо недостаточны, либо не нужны, либо неэтичны. Поэтому наука также опирается на такие подходы, как базовые наблюдения (такие как астрономия) и исторические исследования (такие как палеонтология и эволюционная биология

См. примеры в Хабе

Ученые используют множество разнообразных подходов, помимо экспериментов, в рамках широких научных дисциплин:

Встреча с динозавром
Разработка геологической шкалы времени Новой Зеландии
Охота за планетами

7 Миф:

7 Наука: и ее методы могут ответить на все вопросы

Наука сделала много удивительных вещей, но это не панацея от всех проблем в обществе. Хотя она может дать некоторые идеи, которые могут послужить основой для дискуссий, наука не может ответить на этические, моральные, эстетические, социальные и метафизические вопросы. Например, наука и полученная в результате технология могут быть в состоянии клонировать млекопитающих, но необходимы другие знания (культурные, социологические и философские), чтобы решить, является ли такое клонирование моральным и этичным. Не все вопросы можно исследовать научным путем.

Миф: наука подтверждает идеи

Популярные СМИ часто говорят о «научных доказательствах». Однако накопленные доказательства никогда не могут предоставить абсолютных доказательств — они могут только поддерживать. Одного отрицательного результата, если он подтвердится, достаточно, чтобы опровергнуть научную гипотезу или теорию. Отличительной чертой науки является не то, что она доказана «раз и навсегда», а то, что она подлежит пересмотру при представлении новой информации или при рассмотрении существующей информации в новом свете.

См. примеры на Hub

Как можно отменить научную гипотезу или теорию:

Айсберги и оледенение
Исследуя нашу папороту Flora Origins
Ruffling Ancient Feathers: Kiwi’s Malagangase Cousin

Myth: Ncience As Alpite As Alpite Anshiple Anplyshing Andhanging

Myth: Ncients Applyste Andhanture Andhanging

.

Идеи в науке настолько хорошо установлены и надежны и так хорошо подтверждаются накопленными данными, что их вряд ли можно отбросить, но даже эти идеи могут быть изменены новыми данными или переинтерпретацией существующих свидетельств. Научные знания долговечны, но не абсолютны и не фиксированы — важнейшей чертой науки является то, что она самокорректируется — поэтому мы говорим, что научное знание является предварительным. Это легче всего увидеть на переднем крае исследований и в таких областях, как здравоохранение и медицина, где идеи могут меняться по мере того, как ученые пытаются выяснить, какие объяснения являются наиболее точными.

Миф: наука — это занятие в одиночестве

Этот миф соответствует стереотипному образу ученого-одиночки, работающего в лаборатории в одиночестве. В действительности лишь изредка в уме отдельного ученого возникает научная идея, которая подтверждается только им и затем принимается научным сообществом. Научный процесс гораздо чаще является результатом совместной работы группы ученых. Большинство исследований занимает слишком много времени, слишком дорого и требует больше знаний и опыта, чем отдельный ученый, работающий в одиночку. Science Learning Hub неоднократно демонстрирует это сотрудничество.

См. примеры в Hub

См. примеры в Hub

Работа ученым
Сотрудничество в медицинских исследованиях
Сотрудничество в науке
Наука в течение долгого времени: стоя на плечах гигантов 60 90 900 Упражнение Знакомство с ученым побуждает учащихся ближе познакомиться с биографией и работой ученого.
Природа науки
Сотрудничество — это работа с кем-то над созданием чего-либо, имеющая взаимную выгоду для обеих сторон. Сотрудничество может происходить между людьми, работающими в команде. Он также может описывать способ совместной работы отдельных лиц или организаций над проектом. В этом случае сотрудничество может быть лишь небольшой частью общих целей и обязанностей отдельных лиц или организаций.
Миф: наука скорее процедурная, чем творческая
Многие студенты считают, что наука следует ряду шагов и является сухой, скучной и лишенной воображения. Верно и обратное. Креативность проявляется во всех аспектах научного исследования: от постановки вопроса до создания плана исследования, интерпретации и осмысления результатов или нового взгляда на старые данные. Творчество абсолютно необходимо для науки.
См. примеры в Hub
Насколько творчество важно для науки:
- Дизайн исследования
- Творчество и наука
- Кровати для денитрификации – творческий подход
Миф: ученые особенно объективны
Мы часто думаем, что ученые всегда объективны, но ученые не пустуют в свои исследования. Их базовые знания, опыт и существующие концепции, которых они придерживаются, означают, что они не могут быть объективными. Как и у всех наблюдателей, у них есть множество предубеждений и предубеждений, которые они привносят в каждое свое наблюдение и интерпретацию.
Если мы столкнемся с миром с пустой головой, то наши переживания будут заслуженно бессмысленными. Опыт не придает понятиям смысла. Во всяком случае, концепции придают смысл опыту.
Дэвид Теобальд, 1968.
Миф: точность научных выводов проверяется другими
Ограниченные средства на исследования и нехватка времени не позволяют профессиональным ученым постоянно проверять эксперименты друг друга. Если эксперименты повторяются, то обычно это происходит потому, что был сделан вывод, выходящий за рамки текущей парадигмы. Однако идеи и методы подвергаются критике до и во время публикации и принятия. Идеи и методы обсуждаются и делятся ими на рабочем месте, на конференциях и в научных журналах
Миф: Принятие новых научных знаний является простым процессом
Процесс накопления знаний в науке часто изображается как процедурный, рутинный и беспроблемный, недвусмысленно и неизбежно ведущий к «доказанной науке». То, как сообщаются научные исследования и результаты, может усилить этот миф. Однако невозможно сделать все наблюдения, относящиеся к данной ситуации, на все времена — прошлое, настоящее и будущее — и всегда существует творческий скачок от фактов к научному знанию. Новые интерпретации доказательств не принимаются научным сообществом автоматически.
Новая идея, которая не слишком далека от ожиданий ученых, работающих в определенной области, вероятно, будет принята и опубликована в научных журналах, но если идея окажется значительным прорывом или довольно радикальной, ее принятие ни в коем случае не значит прямо. Некоторые примеры научных идей, которые изначально были отвергнуты, поскольку они выходили за рамки принятой парадигмы, включают Солнечную систему, центрированную на Солнце, микробную теорию болезней и дрейф континентов.
Миф: Научные модели «реальны»
Модели — это просто объяснения воспринимаемых представлений о реальности. Хорошим примером является корпускулярная теория материи, которая изображает атомы и молекулы как крошечные дискретные шарики, подверженные упругим столкновениям. Это модель, которая объясняет целый ряд явлений, но на самом деле никто никогда не видел эти крошечные шарики. Модель полезна и работает как средство для объяснения и предсказания явления.
Миф: Гипотеза — это обоснованное предположение
Слово «гипотеза» в повседневной жизни означает разумное предположение. Для науки это может быть неправильно понято как предположение, сделанное до проведения эксперимента, или идея, еще не подтвержденная экспериментом. Лучшее определение гипотезы в науке — это «предварительное объяснение научной проблемы, основанное на принятом в настоящее время научном понимании и творческом мышлении». Гипотезы подтверждаются линиями доказательств и основаны на предшествующем опыте, фоновых знаниях и наблюдениях ученых.
Миф: Гипотезы становятся теориями, которые, в свою очередь, становятся законами.
Гипотеза, теория и закон — три термина, которые часто путают. В этом мифе говорится, что факты и наблюдения порождают гипотезы, которые порождают теории, которые, в свою очередь, порождают законы, если собрано достаточно доказательств, поэтому законы — это теории, истинность которых доказана.
На самом деле гипотезы, теории и законы так же непохожи, как яблоки, апельсины и бананы. Они не могут врасти друг в друга. Теории и законы — очень разные виды знания. Законы — это обобщения, принципы, отношения или закономерности в природе, установленные эмпирическими данными. Теории являются объяснением этих обобщений (также подтвержденных эмпирическими данными).