Hohe Qualität von CT-GenAI Prüfung
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ISQI CT-GenAI Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Prompt-Engineering für effektives Softwaretesten | 35% | - Prompt-Muster für Testentwurf, Datenerstellung und Automatisierung - Grundsätze und Aufbau wirkungsvoller Prompts - Iterative Verfeinerung und Bewertung von Prompts |
| Thema 2: 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 3: Einführung und Integration von Generativer KI in Testabteilungen | 15% | - Messung des Nutzens und kontinuierliche Verbesserung - Strategie, Steuerung und Einführungsfahrplan - Rollen, erforderliche Kompetenzen und Vorbereitung des Teams |
| Thema 4: Risikomanagement bei der Nutzung Generativer KI im Softwaretesten | 25% | - Risiken durch Halluzinationen, Verzerrungen, Ungenauigkeit und mangelnde Konsistenz - Strategien zur Validierung, Überprüfung und Risikominderung - Bedenken im Hinblick auf Datenschutz, Sicherheit und die Einhaltung von Vorschriften |
| Thema 5: Einführung in Generative KI für das Softwaretesten | 15% | - Grundlegende Konzepte: Generative KI, LLMs, Basismodelle - Anwendungsfälle im gesamten Testlebenszyklus - Für das Testen relevante Funktionen und Grenzen |
ISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0 CT-GenAI Prüfungsfragen mit Lösungen
Frage #1
Which competency MOST helps testers steer LLMs to produce useful, on-policy testware?
A. Designing custom CPU instructions
B. Mastering prompt engineering
C. Configuring network routers
D. Writing low-level device drivers
Frage #2
What distinguishes an LLM-powered agent from a basic AI chatbot in test processes?
A. Use of a conversational tone and improved response personalization
B. Ability to trigger automated actions beyond conversation
C. Ability to respond to prompts without explicit user instructions
D. Reliance on predefined templates to generate short, factual answers
Frage #3
Which statement about fine-tuning for test tasks is INCORRECT?
A. It enhances relevance to organizational terminology and formats
B. It can be applied to smaller SLMs to improve task performance with lower compute
C. It replaces the model's general knowledge entirely and prevents overfitting
D. It adapts a pre-trained model to a domain using task-specific data
Frage #4
What defines a prompt pattern in the context of structured GenAI capability building?
A. Treating prompts as access credentials or compliance records rather than functional templates
B. Applying a reusable and structured template that guides GenAI models toward consistent outputs
C. Using ad hoc prompts without reference to previously proven structures or examples
D. Maintaining static documentation repositories without real-time prompt standardization processes
Frage #5
You are using an LLM to assist in analyzing test execution trends to predict potential risks. Which of the following improvements would BEST enhance the LLM's ability to predict risks and provide actionable alerts?
A. Add an instruction to calculate statistical variance and highlight tests that deviate by more than 20% from baseline metrics.
B. Emphasize constraints that focus on deviations that could impact release timelines or quality gates.
C. Specify that the role is a test analyst with expertise in predictive analytics and risk management.
D. Expand the output format to include risk predictions with severity levels, recommended actions, and a timeline for team intervention based on trend analysis.
Fragen und Antworten:
| Frage #1 Antwort: B | Frage #2 Antwort: B | Frage #3 Antwort: C | Frage #4 Antwort: B | Frage #5 Antwort: D |




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