Kalite Güvence (QA) Temelleri ve Yapay Zeka ile Modern Test (ISTQB Temel Seviye Hazırlığı) Eğitimi

Modül 1: Kalite Güvencesi ve Testin Temelleri

• Kalite, kalite güvencesi ve testin tanımı
• Yedi test ilkesi (ISTQB CTFL v4.0)
• Test, hata ayıklama ve kalite kontrol arasındaki farklar
• Test psikolojisi
• Bir QA ekibindeki roller ve sorumluluklar

Modül 2: Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü ve Test

• Yazılım Test Yaşam Döngüsünün (STLC) aşamaları
• Waterfall, Agile, DevOps ve CI/CD test yaklaşımları
• Test seviyeleri: birim, entegrasyon, sistem, kabul
• Sola kaydırılmış (shift-left) ve sağa kaydırılmış (shift-right) test stratejileri
• Gereksinimler ile test senaryoları arasındaki izlenebilirlik

Modül 3: Statik Test Teknikleri

• İncelemeler, turlar ve denetimler
• Otomatik araçlarla statik analiz
• Kontrol listesi tabanlı ve rol tabanlı inceleme
• Resmi ve gayri resmi inceleme teknikleri
• Statik testin Agile iş akışlarına entegrasyonu

Modül 4: Test Teknikleri

• Siyah kutu teknikleri: eşdeğer sınıflandırma, sınır değer analizi
• Öneme göre karar tablosu testi ve durum geçiş testi
• Kullanım durumu (use case) testi ve keşifsel test
• Beyaz kutu teknikleri: deyim (statement) ve karar (decision) kapsamı
• Deneyle tabanlı teknikler ve hata tahmini

Modül 5: Hata Yönetimi

• Hata yaşam döngüsü: tespit, raporlama, sınıflandırma (triage), çözüm, kapatma
• JIRA ile etkili hata raporları yazma
• Hata şiddeti önceliği sınıflandırması
• Kök neden analiz teknikleri
• Hata metrikleri ve trend analizi

Modül 6: Test Yönetimi ve Risk Odaklı Test

• Test planlaması ve tahmin yöntemleri
• Risk belirleme, değerlendirme ve azaltma
• Test izleme, kontrol ve raporlama
• Test tamamlama kriterleri ve çıkış koşullarının tanımlanması
• ISTQB uyumlu test stratejisi ve politika belgeleri

Modül 7: Test Araçları ve Otomasyon Temelleri

• Test araçlarının sınıflandırılması (ISTQB araç kategorileri)
• Test otomasyonunun faydaları ve riskleri
• Araç seçimi: açık kaynaklı vs. ticari çözümler
• Selenium, Playwright ve Cypress'e giriş
• Bir temel otomatik test paketi oluşturma

Modül 8: Kalite Güvencesinde Yapay Zekaya Giriş

• Test uzmanları için AI ve makine öğrenimi kavramları
• Sınıflandırma: test için AI vs. AI sistemlerinin testi
• Güncel AI test manzarası: fırsatlar ve sınırlamalar
• AI tabanlı sistemler için kalite özellikleri
• ISTQB CT-AI müfredat özeti ve ilişkisi

Modül 9: Yapay Zeka Destekli Test Senaryosu Oluşturma

• Test senaryolarının taslak oluşturulması için LLM'lerin (ChatGPT, Claude, Copilot) kullanımı
• Test senaryoları oluşturma için ipucu mühendisliği teknikleri
• Kullanıcı hikayelerini ve kabul kriterlerini test senaryolarına dönüştürme
• AI tarafından oluşturulan test senaryolarını gözden geçirme ve doğrulama
• Platformlar: Testim, Mabl ve AI-native test oluşturma araçları

Modül 10: Yapay Zeka Destekli Test Otomasyonu

• Katalon Studio AI ile kendini onaran test otomasyonu
• AI destekli nesne tanıma ve öğe konumlandırma
• Applitools Eyes ile görsel regresyon testi
• Dayanıklı otomasyon için AI eklentili Selenium
• Akıllı locatorlar ile bakım yükünün azaltılması

Modül 11: Hata Tahmini ve Analizi İçin Yapay Zeka

• Launchable ve Sealights ile tahmine dayalı test seçimi
• ReportPortal ile hata kümeleme ve anormallik tespiti
• Yapay zeka destekli kök neden analizi
• Kalite risk puanlaması ve test boşlukları analitiği
• Tarihsel hata verilerini test önceliği belirlemek için kullanma

Modül 12: AI Araçlarının Değerlendirilmesi ve CI/CD Entegrasyonu

• AI test araçlarını değerlendirmek için kriterler
• Yatırım getirisi (ROI) analizi ve benimseme stratejisi
• Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI gibi ortamlara AI test araçlarının entegrasyonu
• Pipeline tasarımı: AI destekli testlerin ne zaman ve nerede çalıştırılacağı
• Metrikler kullanılarak AI test etkinliğinin ölçülmesi

Modül 13: Yapay Zeka Odaklı Testte Etik Hususlar

• AI tarafından oluşturulan test verilerindeki önyargı ve adalet
• Bulut tabanlı AI araçları kullanırken gizlilik endişeleri
• AI test kararlarının şeffaflığı ve açıklanabilirliği
• Kurumsal yönetim ve uyumluluk hususları
• QA ekipleri için sorumlu yapay zeka uygulamaları

Modül 14: ISTQB CTFL Sınav Hazırlığı

• CTFL v4.0 sınav yapısı, süresi ve puanlama sistemi
• Soru tipleri ve cevap stratejileri
• CTFL müfredat bölümleri arasında konu ağırlık dağılımı
• Örnek ISTQB tarzı sorularla uygulama sınavı
• Çalışma yol haritası ve önerilen kaynaklar

Modül 15: Final Projesi: Uçtan Uca AI Destekli Test İş Akışı

• Örnek bir gereksinim belgesinden test senaryoları tasarımı
• Test senaryolarını oluşturmak ve geliştirmek için yapay zeka kullanımı
• Kendi kendini onaran araçlar seçilen testleri otomatikleştirme
• Hata raporlama ve kök neden analizi için AI desteği alma
• Geride kalan: günlük QA uygulamalarına yapay zekanın entegrasyonu