Nền tảng của Đảm bảo Chất lượng và Kiểm thử Hiện đại với Trí Tuệ Nhân tạo (Chuẩn bị cho ISTQB Foundation) Khóa Học Đào Tạo

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

• Xác định chất lượng, đảm bảo chất lượng (QA) và kiểm thử.
• Bảy nguyên lý kiểm thử (theo ISTQB CTFL v4.0).
• Phân biệt Kiểm thử vs. Gỡ lỗi (Debugging) vs. Kiểm soát chất lượng.
• Tâm lý học của kiểm thử.
• Vai trò và trách nhiệm trong nhóm QA.

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

• Các giai đoạn của Chu trình Đời sống Kiểm thử Phần mềm (STLC).
• Kiếp cận kiểm thử theo Waterfall, Agile, DevOps và CI/CD.
• Mức độ kiểm thử: đơn vị (unit), tích hợp (integration), hệ thống (system), chấp nhận (acceptance).
• Chiến lược kiểm thử dịch chuyển sang trái (shift-left) và dịch chuyển sang phải (shift-right).
• Tính liên kết giữa yêu cầu và các trường hợp kiểm thử.

Module 3: Kỹ thuật Kiểm thử Tĩnh

• Kiểm duyệt, trình bày và thanh tra tài liệu.
• Phân tích tĩnh sử dụng công cụ tự động.
• Phương pháp kiểm duyệt dựa trên danh sách kiểm tra (checklist) và theo vai trò.
• Kỹ thuật xem xét 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.
• Kiểm thử bảng quyết định và kiểm thử chuyển trạng thái.
• Kiểm thử sử dụng trường hợp (use case) và kiểm thử khám phá (exploratory testing).
• Kỹ thuật hộp trắng: bao phủ câu lệnh và 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 (triage), xử lý, đóng.
• Viết báo cáo lỗi hiệu quả với JIRA.
• Phân loại mức độ nghiêm trọng (severity) và ưu tiên (priority) của lỗi.
• Kỹ thuật phân tích nguyên nhân gốc rễ.
• Các 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 các phương pháp ước lượng.
• Nhận diện, 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 kiểm thử và chính sách kiểm thử phù hợp với chuẩn ISTQB.

Module 7: Công cụ Kiểm thử và Nền tảng Tự động hóa

• Phân loại công cụ kiểm thử (các nhóm công cụ theo 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 kịch bản 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 kiểm thử viên.
• Hệ phân loại: AI hỗ trợ kiểm thử vs. Kiểm thử hệ thống AI.
• Bối cảnh kiểm thử với AI hiện tại: cơ hội và hạn chế.
• Các đặc tính chất lượng dành cho hệ thống dựa trên AI.
• Tổng quan về giáo trình ISTQB CT-AI và mức độ liên quan.

Module 9: Sinh trường hợp kiểm thử Hỗ trợ bởi AI

• Sử dụng LLM (ChatGPT, Claude, Copilot) để soạn thảo kịch bản kiểm thử.
• Kỹ thuật tinh chỉnh câu lệnh (prompt engineering) để tạo ra các tình huống kiểm thử.
• Chuyển đổi user stories và tiêu chí chấp nhận thành các trường hợp kiểm thử.
• Xem xét và xác thực các trường hợp kiểm thử do AI sinh ra.
• Nền tảng: Testim, Mabl và các công cụ sinh kiểm thử thuần túy AI.

Module 10: Tự động hóa Kiểm thử Hỗ trợ bởi AI

• Tự động hóa kiểm thử tự sửa lỗi với Katalon Studio AI.
• Nhận diện đối tượng và định vị phần tử do AI thúc đẩy.
• Kiểm thử hồi quy trực quan với Applitools Eyes.
• Selenium với các plugin AI để tăng tính kiên cường cho quá trình tự động hóa.
• Giảm bớt chi phí bảo trì bằng cách sử dụng bộ định vị (locators) thông minh.

Module 11: AI cho Dự đoán và Phân tích Lỗi

• Lựa chọn kiểm thử dự đoán với Launchable và Sealights.
• Cụm lỗi và phát hiện dị thường với ReportPortal.
• Hỗ trợ phân tích nguyên nhân gốc rễ bởi AI.
• Đánh chỉ số rủi ro chất lượng và phân tích khoảng trống kiểm thử.
• Sử dụng dữ liệu lỗi lịch sử để ưu tiên hóa quy trình kiểm thử.

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

• Tiêu chí đánh giá các công cụ kiểm thử AI.
• Phân tích lợi ích trên chi phí (ROI) và chiến lược áp dụng.
• Tích hợp công cụ kiểm thử AI vào Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI.
• Thiết kế quy trình: khi nào và ở đâu để chạy các bài kiểm thử do AI hỗ trợ.
• Đo lường hiệu quả của kiểm thử AI bằng các chỉ số.

Module 13: Các Cân nhắc về Đạo đức trong Kiểm thử Thúc đẩy bởi AI

• Nhân vị và sự công bằng trong dữ liệu kiểm thử do AI sinh ra.
• Vấn đề bảo mật khi sử dụng các công cụ AI dựa trên đám mây.
• Tính minh bạch và khả năng giải thích của các quyết định kiểm thử bởi AI.
• Các cân nhắc về quản trị và tuân thủ.
• Thực hành AI có trách nhiệm dành cho các nhóm QA.

Module 14: Chuẩn bị Kỳ thi ISTQB CTFL

• Cấu trúc, thời lượng và cách tính điểm của kỳ thi CTFL v4.0.
• Các loại câu hỏi và chiến lược trả lời.
• Phân bổ trọng số chủ đề across các chương trong giáo trình CTFL.
• Bài thi thử với các câu hỏi mẫu theo phong cách ISTQB.
• Lộ trình học tập và các tài nguyên khuyến nghị.

Module 15: Tổng hợp: Quy trình Kiểm thử Hoàn chỉnh Được Tăng cường bởi AI

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