DSpace Repository

Automated web application testing based on artificial intelligence

Show simple item record

dc.contributor.author DARII, Olga
dc.contributor.author BELDIGA, Maria
dc.contributor.author BRAGARU, Tudor
dc.date.accessioned 2026-05-23T08:32:38Z
dc.date.available 2026-05-23T08:32:38Z
dc.date.issued 2025
dc.identifier.citation DARII, Olga; Maria BELDIGA and Tudor BRAGARU. Automated web application testing based on artificial intelligence. Journal of Engineering Science. 2025, vol. 32, nr. 4, pp. 41-53. ISSN 2587-3474, eISSN 2587-3482. en_US
dc.identifier.issn 2587-3474
dc.identifier.issn 2587-3482
dc.identifier.uri https://www.doi.org/10.52326/jes.utm.2025.32(4).04
dc.identifier.uri https://repository.utm.md/handle/5014/36296
dc.description.abstract The evolution of web technologies and the increasing complexity of digital systems have transformed web application testing into an indispensable component of software quality assurance. Traditional automated testing frameworks – based on scripting and static data – remain effective but face scalability and adaptability challenges. This study hypothesizes that the integration of artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs) and reinforcement learning, can significantly improve the efficiency and autonomy of testing processes. The paper aims to analyze comparatively traditional and AIassisted methods for functional testing of web applications, using a synthesis of recent academic and industrial research. The analysis identifies the main advantages of AI-based testing, such as rapid test generation, extended coverage, and enhanced adaptability, while highlighting limitations related to transparency and integration within continuous integration and continuous delivery (CI/CD) environments. The findings contribute to a better understanding of intelligent automation in software testing and provide guidance for quality assurance (QA) professionals and researchers toward adopting sustainable AI-driven testing practices. en_US
dc.description.abstract Evoluția tehnologiilor web și complexitatea tot mai mare a sistemelor digitale au transformat testarea aplicațiilor web într-o componentă indispensabilă a asigurării calității software. Framework-urile tradiționale de testare automată, bazate pe scripturi și date statice, rămân eficiente, dar se confruntă cu limitări legate de scalabilitate și adaptabilitate. Studiul de față pornește de la ipoteza că integrarea inteligenței artificiale (IA), în special a modelelor lingvistice de mari dimensiuni (LLM) și a învățării prin întărire, poate îmbunătăți semnificativ eficiența și autonomia proceselor de testare. În lucrare s-au analizat comparativ metodele tradiționale și cele asistate de IA pentru testarea funcțională a aplicațiilor web, printr-o sinteză a cercetărilor academice și industriale recente. Au fost evidențiate principalele avantaje ale testării bazate pe IA, precum generarea rapidă de teste, extinderea acoperirii funcționale și creșterea adaptabilității, subliniind totodată limitele legate de transparență și includerea în mediile de integrare și livrare continuă (CI/CD). Rezultatele contribuie la o mai bună înțelegere a automatizării inteligente în testarea software și oferă specialiștilor în asigurarea calității (QA) și cercetătorilor repere pentru adoptarea sustenabilă a practicilor de testare bazate pe IA. en_US
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Technical University of Moldova en_US
dc.relation.ispartofseries Journal of Engineering Science, 2025, vol. 32, nr. 4;
dc.rights Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ *
dc.subject artificial intelligence en_US
dc.subject AI-assisted testing en_US
dc.subject machine learning en_US
dc.subject quality assurance en_US
dc.subject web systems en_US
dc.subject inteligenţă artificială en_US
dc.subject testare asistată de inteligenţă artificială en_US
dc.subject învăţare automată en_US
dc.subject asigurarea calităţii en_US
dc.subject sisteme web en_US
dc.title Automated web application testing based on artificial intelligence en_US
dc.type Article en_US


Files in this item

The following license files are associated with this item:

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States Except where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account