Issue #14: test: 学習効果検証テストフレームワーク構築

🎯 test: 学習効果検証テストフレームワーク構築

Priority: MEDIUM

Impact: 学習効果測定、品質保証、進捗評価

Component: テストフレームワーク、学習効果測定、自動評価

Files: testing/, cmd/bee/test.go

Problem Description

Issue #2で学習効果検証フレームワークが定義されましたが、実際に学習理解度を測定・評価する自動テストシステムが必要です。数学的理解、実装理解、性能分析の定量的評価を自動化する必要があります。

Recommended Solution

学習効果検証テストシステム構築

1. 数学的理解テスト (testing/theory/)

   • 数式導出の正確性自動チェック
   • アルゴリズム説明の妥当性評価
   • 理論的性質の理解度測定

2. 実装理解テスト (testing/implementation/)

   • コード説明の正確性評価
   • 設計判断理由の妥当性チェック
   • 実装パターンの理解度測定

3. 数値精度テスト (testing/numerical/)

   • 既知解との比較（誤差<1e-6）
   • 理論値との整合性確認
   • 数値安定性の自動検証

4. 性能分析テスト (testing/performance/)

   • 最適化前後の定量比較
   • ボトルネック特定の自動化
   • 性能回帰の検出

5. 汎化能力テスト (testing/generalization/)

   • 未知データでの性能確認
   • 過学習検証の自動化
   • 分布シフト耐性の測定

自動評価システム

1. 学習進捗ダッシュボード

   • 各Phase学習効果スコア
   • 理解度マップの可視化
   • 弱点領域の特定・推奨学習項目

2. Phase進行条件チェック

   • 必須理解項目の達成確認
   • 実装品質の自動評価
   • 次Phase移行可否の判定

3. AI Agent学習支援

   • 理解不足領域の特定
   • 追加学習項目の自動生成
   • 実装改善提案の自動化

CLIインターフェース

# 学習効果総合評価
bee test learning-effect --phase=1.0

# 特定領域の詳細評価  
bee test theory --topic=backpropagation
bee test implementation --component=perceptron
bee test performance --model=mlp

# Phase進行可否の判定
bee test phase-ready --target=1.1

# 学習進捗ダッシュボード
bee dashboard learning-progress

テスト設計例

数学的理解テスト例

// testing/theory/perceptron_test.go
func TestPerceptronTheoryUnderstanding(t *testing.T) {
    tests := []struct {
        name     string
        question string
        expected string
        scorer   func(answer string) float64
    }{
        {
            name:     "WeightUpdateRule",
            question: "パーセプトロン学習則の数式を導出してください",
            expected: "Δw = α(t - y)x",
            scorer:   mathematicalFormulaScorer,
        },
        {
            name:     "ConvergenceCondition", 
            question: "線形分離可能データでの収束条件を説明してください",
            expected: "有限回の更新で必ず収束",
            scorer:   conceptualUnderstandingScorer,
        },
    }
    
    for _, tt := range tests {
        t.Run(tt.name, func(t *testing.T) {
            // AI Agent による回答生成
            answer := generateTheoryAnswer(tt.question)
            score := tt.scorer(answer)
            
            if score < 0.8 {
                t.Errorf("Theory understanding insufficient: score=%.2f, expected>=0.8", score)
                t.Logf("Question: %s", tt.question)
                t.Logf("Answer: %s", answer)
                t.Logf("Expected: %s", tt.expected)
            }
        })
    }
}

実装理解テスト例

// testing/implementation/perceptron_test.go
func TestPerceptronImplementationUnderstanding(t *testing.T) {
    // コード説明の正確性評価
    code := `
    func (p *Perceptron) Train(x []float64, target float64) {
        output := p.Predict(x)
        error := target - output
        for i := range p.weights {
            p.weights[i] += p.learningRate * error * x[i]
        }
        p.bias += p.learningRate * error
    }`
    
    explanation := generateCodeExplanation(code)
    score := evaluateCodeExplanation(explanation, code)
    
    assert.True(t, score >= 0.85, "Implementation understanding insufficient")
}

Acceptance Criteria

• 5つの学習効果検証テストカテゴリ実装
• 自動評価システム・スコアリング機能
• 学習進捗ダッシュボード・可視化機能
• Phase進行条件の自動判定システム
• CLI インターフェース（bee test learning-effect等）
• AI Agent学習支援機能（弱点特定・改善提案）
• テスト結果の継続的保存・履歴管理

学習効果を定量的に測定し、AI Agent駆動学習を最適化する包括的テストフレームワーク