Cơ sở về QA và Kiểm thử Hiện đại với AI (Chuẩn bị cho Chứng chỉ ISTQB Foundation) Khóa Học Đào Tạo

Module 1: Nền tảng về Đảm bảo Chất lượng và Kiểm thử

• Định nghĩa chất lượng, đảm bảo chất lượng và kiểm thử
• Bảy nguyên lý kiểm thử (ISTQB CTFL v4.0)
• Khác biệt giữa kiểm thử, gỡ lỗi và kiểm soát chất lượng
• Tâm lý học trong kiểm thử
• Vai trò và trách nhiệm trong một nhóm QA

Module 2: Vòng đời Phát triển Phần mềm và Kiểm thử

• Các giai đoạn của Chu kỳ Kiểm thử Phần mềm (STLC)
• Các phương pháp tiếp cận kiểm thử: Waterfall, Agile, DevOps và CI/CD
• Các cấp độ kiểm thử: đơn vị, tích hợp, hệ thống, chấp nhận
• Chiến lược kiểm thử Shift-left và Shift-right
• Sự truy vết giữa yêu cầu và case thử nghiệm

Module 3: Kỹ thuật Kiểm thử Tĩnh

• Review, walkthrough và inspection
• Phân tích tĩnh bằng công cụ tự động
• Kiểm tra dựa trên danh mục kiểm tra và vai trò
• Kỹ thuật review chính thức và không chính thức
• Tích hợp kiểm thử tĩnh vào quy trình làm việc Agile

Module 4: Kỹ thuật Kiểm thử

• Kỹ thuật hộp đen: phân vùng tương đương, phân tích giá trị biên
• Testing bảng quyết định và chuyển trạng thái
• Testing sử dụng case và kiểm thử khám phá
• Kỹ thuật hộp trắng: độ bao phủ lệnh và độ bao phủ quyết định
• Kỹ thuật dựa trên kinh nghiệm và phỏng đoán lỗi

Module 5: Quản lý Lỗi

• Vòng đời lỗi: phát hiện, báo cáo, phân loại, khắc phục và đóng
• Soạn thảo báo cáo lỗi hiệu quả với JIRA
• Phân loại mức độ nghiêm trọng và mức độ ưu tiên của lỗi
• Kỹ thuật phân tích nguyên nhân gốc rễ
• Chỉ số lỗi và phân tích xu hướng

Module 6: Quản lý Kiểm thử và Kiểm thử Dựa trên Rủi ro

• Lập kế hoạch kiểm thử và phương pháp ước lượng
• Identify, đánh giá và giảm thiểu rủi ro
• Giám sát, kiểm soát và báo cáo kiểm thử
• Xác định tiêu chí hoàn thành và điều kiện thoát kiểm thử
• Tài liệu chiến lược và chính sách kiểm thử phù hợp với ISTQB

Module 7: Công cụ Kiểm thử và Cơ sở Tự động hóa

• Phân loại công cụ kiểm thử (danh mục công cụ ISTQB)
• Lợi ích và rủi ro của tự động hóa kiểm thử
• Lựa chọn công cụ: giải pháp mã nguồn mở so với thương mại
• Giới thiệu về Selenium, Playwright và Cypress
• Xây dựng bộ kiểm thử tự động cơ bản

Module 8: Giới thiệu về AI trong Đảm bảo Chất lượng

• Khái niệm AI và học máy dành cho tester
• Hệ thống phân loại: AI phục vụ kiểm thử vs. kiểm thử các hệ thống AI
• Bức tranh hiện tại về kiểm thử AI: cơ hội và hạn chế
• Đặc tính chất lượng cho các hệ thống dựa trên AI
• Tổng quan giáo trình ISTQB CT-AI và tính liên quan

Module 9: Tạo Case Thử Nghiệm Hỗ trợ AI

• Sử dụng LLM (ChatGPT, Claude, Copilot) để soạn thảo case thử nghiệm
• Kỹ thuật tạo lệnh (prompt engineering) để tạo kịch bản kiểm thử
• Chuyển đổi user story và tiêu chí chấp nhận thành case thử nghiệm
• Kiểm tra và xác thực case thử nghiệm do AI tạo
• Nền tảng: Testim, Mabl và các công cụ tạo thử nghiệm bản địa AI

Module 10: Tự động hóa Kiểm thử Hỗ trợ AI

• Tự động hóa kiểm thử tự sửa lỗi với Katalon Studio AI
• Nhận diện đối tượng và định vị thành phần do AI điều khiển
• kiểm thử hồi quy giao diện với Applitools Eyes
• Selenium với các plugin AI cho khả năng tự động hóa bền vững
• Giảm chi phí bảo trì bằng các bộ định vị thông minh

Module 11: AI cho Dự đoán và Phân tích Lỗi

• Lựa chọn thử nghiệm dự đoán với Launchable và Sealights
• Phân cụm lỗi và phát hiện bất thường với ReportPortal
• Phân tích nguyên nhân gốc rễ hỗ trợ AI
• Điểm số rủi ro chất lượng và phân tích khoảng trống kiểm thử
• Sử dụng dữ liệu lỗi lịch sử để ưu tiên kiểm thử

Module 12: Đánh giá Công cụ AI và Tích hợp CI/CD

• Tiêu chí đánh giá công cụ kiểm thử AI
• Phân tích ROI và chiến lược áp dụng
• Tích hợp công cụ kiểm thử AI vào Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI
• Thiết kế pipeline: khi nào và nơi nào chạy các bài kiểm thử hỗ trợ AI
• Đo lường hiệu quả kiểm thử AI bằng chỉ số

Module 13: Cân nhắc Đạo đức trong Kiểm thử Dẫn dắt bởi AI

• Định kiến và sự công bằng trong dữ liệu kiểm thử do AI tạo
• Vấn đề bảo mật khi sử dụng công cụ AI dựa trên đám mây
• Tính minh bạch và khả năng giải thích cho các quyết định kiểm thử của AI
• Cân nhắc về quản trị và tuân thủ
• Thực hành AI có trách nhiệm cho các nhóm QA

Module 14: Chuẩn bị Kỳ thi ISTQB CTFL

• Cấu trúc, thời lượng và cách chấm điểm kỳ thi CTFL v4.0
• Các dạng câu hỏi và chiến lược trả lời
• Phân bổ trọng số chủ đề xuyên suốt các chương của giáo trình CTFL
• Bài kiểm thử thực hành với các câu hỏi mẫu kiểu ISTQB
• Lộ trình học tập và tài liệu tham khảo khuyến nghị

Module 15: Dự án Tổng hợp: Quy trình Kiểm thử Toàn diện Cải tiến bởi AI

• Thiết kế case thử nghiệm từ tài liệu yêu cầu mẫu
• Sử dụng AI để tạo và tinh chỉnh các kịch bản kiểm thử
• Tự động hóa các bài kiểm thử đã chọn bằng công cụ tự sửa lỗi
• Báo cáo lỗi và chạy phân tích nguyên nhân gốc rễ hỗ trợ AI
• Tổng kết: tích hợp AI vào thực hành QA hàng ngày