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ISQI CT-GenAI Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Risikomanagement bei der Nutzung Generativer KI im Softwaretesten | 25% | - Bedenken im Hinblick auf Datenschutz, Sicherheit und die Einhaltung von Vorschriften - Strategien zur Validierung, Überprüfung und Risikominderung - Risiken durch Halluzinationen, Verzerrungen, Ungenauigkeit und mangelnde Konsistenz |
| Thema 2: Einführung in Generative KI für das Softwaretesten | 15% | - Für das Testen relevante Funktionen und Grenzen - Anwendungsfälle im gesamten Testlebenszyklus - Grundlegende Konzepte: Generative KI, LLMs, Basismodelle |
| Thema 3: Prompt-Engineering für effektives Softwaretesten | 35% | - Iterative Verfeinerung und Bewertung von Prompts - Grundsätze und Aufbau wirkungsvoller Prompts - Prompt-Muster für Testentwurf, Datenerstellung und Automatisierung |
| Thema 4: KI-Infrastruktur auf Basis von LLMs für das Testen | 10% | - RAG, Feinanpassung und Modellanpassung - Architektonische Überlegungen und Aspekte der Bereitstellung - KI-Agenten und Integration mit Testwerkzeugen |
| Thema 5: Einführung und Integration von Generativer KI in Testabteilungen | 15% | - Strategie, Steuerung und Einführungsfahrplan - Rollen, erforderliche Kompetenzen und Vorbereitung des Teams - Messung des Nutzens und kontinuierliche Verbesserung |
ISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0 CT-GenAI Prüfungsfragen mit Lösungen
1. You are tasked with applying structured prompting to perform impact analysis on recent code changes. Which of the following improvements would BEST align the prompt with structured prompt engineering best practices for comprehensive impact analysis?
A) Include references to version control systems like Git in the constraints.
B) Add a step to review the change log for syntax errors before analysis.
C) Include mapping code changes to affected modules, identifying test cases, prioritizing by risk level and change complexity
D) Specify that the role is a test architect specializing in CI/CD pipelines.
2. What distinguishes an LLM-powered agent from a basic AI chatbot in test processes?
A) Ability to trigger automated actions beyond conversation
B) Ability to respond to prompts without explicit user instructions
C) Reliance on predefined templates to generate short, factual answers
D) Use of a conversational tone and improved response personalization
3. Which statement BEST differentiates an LLM-powered test infrastructure from a traditional chatbot system used in testing?
A) It produces scripted conversational responses similar to traditional bots
B) It focuses primarily on visual dashboards and user navigation features
C) It provides fixed responses from predefined rule sets and scripts
D) It dynamically generates test insights using contextual information
4. Which statement BEST describes vision-language models (VLMs)?
A) VLMs are unrelated to multimodal LLMs and focus only on UI automation.
B) VLMs are a subset of multimodal LLMs integrating visual and textual information.
C) VLMs are a superset of multimodal LLMs.
D) VLMs process audio and video but not images.
5. The model flags anomalies in logs and also proposes partitions for input validation tests. Which metrics BEST evaluate these two outcomes together?
A) Precision for anomaly identification and recall for coverage of valid/invalid partitions
B) Time efficiency for anomaly detection and accuracy for coverage of valid/invalid partitions
C) Accuracy for anomaly detection and Precision for coverage of valid/invalid partitions
D) Diversity for anomaly identification and precision for partitions
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: C | 2. Frage Antwort: A | 3. Frage Antwort: D | 4. Frage Antwort: B | 5. Frage Antwort: A |







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