Bu yarım günlük ileri atölye, test uzmanlarının üretken yapay zekâyı (GenAI) kullanarak gereksinim, user story ve kabul kriterlerinden hızlı ve etkili test case'ler üretmesini; daha da önemlisi bu çıktıları test tasarımı disiplinini kullanarak güvenle denetlemesini öğretir. Eğitim, AI çıktısını körü körüne üretmeye değil, 'üret–kıyasla–denetle' döngüsüne odaklanır: katılımcı aynı test tabanından hem kendi test case'lerini hem AI'nınkini üretip karşılaştırır; AI'nın güçlü ve zayıf yönlerini (kaçırılan sınır/negatif senaryo, 'kendinden emin yanlış', uydurulan beklenen sonuç) bizzat görür. Kariyer gelişimi açısından: yapay zekâ test case üretimini hızlandırdıkça test uzmanının değeri 'yazan' olmaktan 'denetleyen ve yargılayan' role kayıyor. Bu eğitim, katılımcıyı bu dönüşümde öne çıkaran iki yetkinliği bir arada kazandırır — AI'yı verimli kullanma ve çıktıyı disiplinle denetleme. Önkoşullar: Bu eğitim iki temel eğitimin üzerine kurulur ve onları varsayar — (1) 'Etkili Test Case Yazma (ISTQB CTFL v4 Temelli)', test tasarımı disiplinini sağlar; çünkü AI'nın ürettiğini ancak tekniği bilen güvenle denetleyebilir. (2) 'Yazılım Proje Rolleri için Yapay Zekâ ile Etkili Çalışma (Temel)', prompt yazımı, context besleme ve sorumlu kullanım temelini sağlar."
•Bu eğitimin yaklaşımı: üret–kıyasla–denetle döngüsü
•Test case görevleri için Yeşil / Sarı / Kırmızı haritası (kısa hatırlatma)
•Neden disiplin güvencedir: AI'yı ancak tekniği bilen denetler
•Kariyer açısı: 'yazan'dan 'denetleyen/yargılayan' role geçiş
•Zayıf prompt vs. context'lenmiş prompt: test case üretiminde fark
•Modele ne verilmeli: gereksinim, user story, kabul kriteri, kurum şablonu, örnek test case'ler, kısıtlar
•Uygulanacak tekniği prompt'ta belirtme (EP, BVA, karar tablosu vb.)
•Uygulama: aynı görevi zayıf ve context'lenmiş promptla çalıştırıp çıktı farkını görme
•AI'ya denklik sınıfı, sınır değer, karar tablosu, durum geçişi uygulatma
•Her test case için hangi tekniğe dayandığını AI'dan açıkça isteme
•Pozitif + negatif + sınır senaryoların kapsanmasını sağlama
•Uygulama: bir kuraldan AI ile EP+BVA test case'leri üretip teknikle doğrulama
•Kabul kriterini (Given-When-Then / kural odaklı) AI'ya besleme
•AI'nın senaryo tabanlı test case'lere dönüştürmesi; ATDD mantığıyla erken test
•Kabul kriteri - AI çıktısı eşlemesinin izlenebilirliği
•Uygulama: bir user story + kabul kriterinden AI ile test case seti
•Katılımcı önce aynı case'i kısaca elle çözer (kıyas referansı oluşturma)
•Elle üretilen ile AI çıktısının yan yana karşılaştırılması
•Sistematik denetim: kaçan sınır/negatif senaryo, uydurulan beklenen sonuç, 'kendinden emin yanlış', teknik boşluğu
•CTFL teknik bilgisini AI çıktısını denetleme aracı olarak kullanma
•AI ile test verisi, veri kombinasyonları ve uç (edge) durum üretimi
•Üretilen verinin geçerliliğini ve gerçekçiliğini doğrulama
•Gizli/gerçek veri yerine sentetik veri kullanımı
•Modele hangi veri girer/girmez: gerçek gereksinim, müşteri ve finansal veri riski
•Anonimleştirme ve sentetik veriyle çalışma
•Kurumsal AI politikalarına ve etik kullanıma uyum
•Test case üretimi için tekrar kullanılabilir prompt/context şablonu oluşturma
•Yeşil/Sarı/Kırmızı denetim kontrol listesi
•Kişisel/kurumsal kalıp kütüphanesine ekleme
•Gerçekçi bir gereksinim + user story + kabul kriteri setiyle uçtan uca uygulama
•Gerçekçi bir gereksinim + user story + kabul kriteri setiyle uçtan uca uygulama
•Üretkenlik kazanımı ve değişen test uzmanı rolü üzerine kapanış değerlendirmesi
Eğitime başvuru yapmak için Bilge Adam/BGTS kullanıcı adınız ve şifrenizi girmeniz gerekir. Eğitim başvurusu insan kaynakları tarafından işleme alındıktan sonra sonuç size mail olarak gönderilecektir.
Eğitim talebiniz, eğitim planlama birimi tarafından incelenerek formda doldurduğunuz iletişim bilgileri aracılığıyla sizinle 48 saat içerisinde iletişime geçilecektir.
Yeni şifrenizi belirlemeniz için size bir link göndereceğiz.
Eğitimleriniz hakkında bilgilere erişmek, sınav ve anket işlemlerini gerçekleşirmek için sisteme giriş yaparak yönetim panelini kullanabilirsiniz.
Eğitim katılımcısı olarak hesabınız var mı?