ISTQB国际软件测试工程师认证

CT_GenAI_v1.0_CN1.1


由领测国际贺老师作为本地化工作组组长的生成式人工智能测试认证(CT-GenAI)大纲正式发布了。

核心内容如下：

获得生成式 AI 测试认证的测试人员可以：
GenAI-BO1 理解生成式 AI 的基本概念、能力及局限。
GenAI-BO2 切实掌握针对软件测试场景，向大语言模型输入有效提示的实用技能。
GenAI-BO3 深入了解在软件测试中使用生成式 AI 所面临的风险，以及相应的应对策略。
GenAI-BO4 深入了解生成式 AI 解决方案在软件测试领域的具体应用。
GenAI-BO5 切实助力组织内部软件测试生成式 AI 战略及路线图的制定与实施。


本大纲的结构安排
考试范围总共有五个章节。每章的大标题注明了该章的建议学时；章节中的内容未再单独设定时
间。 对于经认证的培训课程， 本大纲要求授课时长至少为 13.6 小时，各章节分配如下：
 第 1 章：生成式 AI 在软件测试中的应用简介（ 100 分钟）
o 测试人员将学习大语言模型的基础知识，包括分词处理和多模态能力。
o 测试人员将探索生成式 AI（ GenAI）在软件测试中的应用，区分 AI 聊天机器人与基
于大语言模型的测试工具， 并进行分词、上下文窗口及多模态提示的实验。
 第 2 章： 面向高效软件测试场景的提示词工程（ 365 分钟）
o 测试人员将学习如何为软件测试中的生成式 AI 构建有效且结构化的提示。
o 测试人员将通过实践，获取用于软件测试任务的提示词工程技术经验并加以应用。
 第 3 章： 生成式 AI 在软件测试中的风险管理（ 160 分钟）
o 测试人员将学习如何识别并降低在使用生成式 AI 进行测试时出现的幻觉、推理错误和
偏见。
o 测试人员将学习如何处理软件测试中生成式 AI 涉及的数据隐私和信息安全问题。
o 测试人员将了解软件测试中生成式 AI 的能源消耗和环境影响。
o 测试人员将学习人工智能相关法规、标准以及如何在软件测试中合乎伦理道德、透明
且安全地使用生成式 AI 的最佳实践。
 第 4 章： 基于大语言模型（ LLM）驱动的软件测试基础架构（ 110 分钟）
o 测试人员将探索检索增强生成等生成式 AI 架构以及生成式 AI 智能体。
o 测试人员将学习针对软件测试任务对大语言模型进行微调的过程。
o 测试人员将学习大语言模型运维（ LLMOps）概念，以便在软件测试中部署和管理大语
言模型。
 第 5 章：在测试组织开展生成式 AI 的部署与集成工作（ 80 分钟）
o 测试人员将学习一套用于将生成式 AI 集成到测试过程中的结构化路线图。
o 测试人员将学习为实现生成式 AI 在测试过程中的集成，组织需做出哪些转型。


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