Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Module 1: Fundamenten van Kwaliteitsborging en Testen
- Kwaliteit, kwaliteitsborging en testen definiëren
- De zeven testprincipes (ISTQB CTFL v4.0)
- Tussen testen, foutzoeken (debugging) en kwaliteitscontrole onderscheid maken
- De psychologie van testen
- Rollen en verantwoordelijkheden binnen een QA-team
Module 2: Softwareontwikkelingscyclus en Testen
- Fasen van de Softwaretestlevenscyclus (STLC)
- Waterval, Agile, DevOps en CI/CD-testaanpakken
- Testniveaus: unit, integratie, systeem, acceptatie
- Shift-left en shift-right teststrategieën
- Traceerbaarheid tussen specificaties en testsituaties
Module 3: Statische Testtechnieken
- Toetsingen, doorlopen van documenten en inspecties
- Statische analyse met geautomatiseerde tools
- Lijstgebaseerd en rollengebaseerd toetsen
- Formele en informele toetsingstechnieken
- Integratie van statisch testen in Agile-werkstromen
Module 4: Testtechnieken
- Zwarte-doos-technieken: evenredigheidsklassificatie, grenswaardeanalyse
- Beslisstabeltesten en staatomslagtesten
- Gebruiksscenario-testen en exploratory testing
- Witte-doos-technieken: statement- en decision-dekking
- Ervaringsgebaseerde technieken en foutinschatting
Module 5: Defectmanagement
- Defectlevenscyclus: detectie, rapportage, triage, oplossing, sluiting
- Het schrijven van effectieve defectrapporten met JIRA
- Verschil tussen defectseverity en -prioriteit
- Technieken voor root cause analysis
- Defectmetrics en trendanalyse
Module 6: Testbeheer en Risicogebaseerd Testen
- Testplanning en schattingsmethoden
- Risico-identificatie, -beoordeling en -mitigatie
- Testmonitoring, -sturing en -rapportage
- Het definiëren van testafsluitingscriteria en uitgangsvoorwaarden
- ISTGB-conforme documenten voor teststrategie en -beleid
Module 7: Testtools en Automatiseringsfundamenten
- Classificatie van testtools (ISTQB-toolcategorieën)
- Voordelen en risico's van testautomatisering
- Selectie van tools: open-source versus commerciële oplossingen
- Introductie tot Selenium, Playwright en Cypress
- Het opzetten van een basis geautomatiseerde testsuite
Module 8: Introductie tot AI in Kwaliteitsborging
- AI- en machine learning-concepten voor testers
- Taxonomie: AI voor testen versus het testen van AI-systemen
- Heden AI-testlandschap: kansen en beperkingen
- Kwaliteitskenmerken voor AI-systemen
- Overzicht en relevantie van het ISTQB CT-AI syllabus
Module 9: AI-ondersteunde Testcases Generatie
- Het gebruiken van LLM's (ChatGPT, Claude, Copilot) voor het opstellen van testsituaties
- Prompt engineering-technieken voor het genereren van testszenario's
- Gebruikersverhalen en acceptatiecriteria omzetten naar testsituaties
- Het controleren en valideren van AI-gegenereerde testsituaties
- Platforms: Testim, Mabl en AI-native tools voor testcase-generatie
Module 10: AI-ondersteunde Testautomatisering
- Zelfherstellende testautomatisering met Katalon Studio AI
- AI-gedreven objectherkenning en elementlocatie
- Visuele regressietesten met Applitools Eyes
- Selenium met AI-plugins voor veerkrachtige automatisering
- Minder onderhoudsoverhead door intelligente locators
Module 11: AI voor Defectvoorspelling en Analyse
- Predictieve testcase-selectie met Launchable en Sealights
- Foutklustering en anomaliedetectie met ReportPortal
- AI-ondersteunde root cause analysis
- Kwaliteitsrisicoscore en testgap-analyse
- Historische defectdata gebruiken om testen te prioriteren
Module 12: Evaluatie van AI-tools en Integratie in CI/CD
- Criteria voor het evalueren van AI-testtools
- ROI-analyse en implementatiestrategie
- Integratie van AI-testtools in Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI
- Pijplijnontwerp: wanneer en waar AI-gestuurde testen uit te voeren
- Meten van de effectiviteit van AI-getesten via metrics
Module 13: Ethische Overwegingen bij AI-Gedreven Testen
- Vooroordelen en eerlijkheid in AI-gegenereerde testdata
- Privacyzorgpunten bij gebruik van cloud-based AI-tools
- Transparantie en uitlegbaarheid van AI-testbeslissingen
- Governance- en compliance-overwegingen
- Verantwoord AI-gebruik voor QA-teams
Module 14: Voorbereiding ISTQB CTFL-examen
- Examenstructuur, duur en scoring van CTFL v4.0
- Vraagtypen en antwoordstrategieën
- Verdeling van onderwerpen over de hoofdstukken van het CTFL-syllabus
- Oefenexamen met voorbeeldvragen in ISTQB-stijl
- Studierooster en aanbevolen bronnen
Module 15: Eindopdracht: End-to-End AI-versterkte Testwerkwijze
- Testcases ontwerpen vanuit een voorbeeldspecificatiedocument
- AI gebruiken om testszenario's te genereren en te verfijnen
- Selectieve testen automatiseren met zelfherstellende tools
- Defects rapporteren en AI-ondersteunde root cause analysis uitvoeren
- Evaluatie: AI integreren in dagelijkse QA-praktijk
Vereisten
- Basisbegrip van concepten en terminologie rondom softwareontwikkeling
- Basiskennis van softwaredelen
- Geen eerdere ISTQB-certificering of formele QA-training vereist
Doelgroep
- QA-professionals en softwaretesters die zich voorbereiden op de ISTQB Foundation Level-certificering
- Testingenieurs die AI-tools willen integreren in hun testwerkstromen
- Teams die overstappen van ad-hoc testen naar gestructureerde QA-frameworks
21 Uren
Aangepaste bedrijfsopleiding
Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.
- Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
- Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
- Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.
Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 4800 € + BTW*
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
