Curso de Fundamentos de QA e Testes Modernos com IA (Preparação para o Nível Fundação ISTQB)

Módulo 1: Fundamentos da Garantia de Qualidade e Testes

• Definindo qualidade, garantia de qualidade e testes
• Os sete princípios de teste (ISTQB CTFL v4.0)
• Diferenças entre teste, depuração e controle de qualidade
• A psicologia do teste
• Papéis e responsabilidades em uma equipe de QA

Módulo 2: Ciclo de Vida do Desenvolvimento de Software e Testes

• Fases do Ciclo de Vida dos Testes de Software (STLC)
• Abordagens de teste em Waterfall, Agile, DevOps e CI/CD
• Níveis de teste: unidade, integração, sistema e aceitação
• Estratégias de teste shift-left e shift-right
• Rastreabilidade entre requisitos e casos de teste

Módulo 3: Técnicas de Teste Estático

• Revisões, caminhamentos (walkthroughs) e inspeções
• Análise estática utilizando ferramentas automatizadas
• Revisão baseada em checklists e por papéis
• Técnicas de revisão formais e informais
• Integração do teste estático nos fluxos de trabalho Agile

Módulo 4: Técnicas de Teste

• Técnicas de caixa preta: partição de equivalência e análise de valores de limite
• Teste de tabela de decisão e teste de transição de estado
• Teste de casos de uso e teste exploratório
• Técnicas de caixa branca: cobertura de instruções e decisão
• Técnicas baseadas em experiência e palpite de erros

Módulo 5: Gestão de Defeitos

• Ciclo de vida do defeito: detecção, reporte, triagem, resolução e fechamento
• Escrita de relatórios de defeitos eficazes com JIRA
• Classificação de severidade versus prioridade de defeitos
• Técnicas de análise da causa raiz
• Métricas de defeitos e análise de tendências

Módulo 6: Gestão de Testes e Testes Baseados em Risco

• Planejamento de testes e métodos de estimativa
• Identificação, avaliação e mitigação de riscos
• Monitoramento, controle e relatórios de testes
• Definição de critérios de conclusão e condições de saída dos testes
• Documentos de estratégia e política de testes alinhados ao ISTQB

Módulo 7: Ferramentas de Teste e Fundamentos da Automação

• Classificação de ferramentas de teste (categorias de ferramentas do ISTQB)
• Benefícios e riscos da automação de testes
• Seleção de ferramentas: soluções open-source versus comerciais
• Introdução ao Selenium, Playwright e Cypress
• Criação de um conjunto básico de testes automatizados

Módulo 8: Introdução à IA na Garantia de Qualidade

• Conceitos de IA e aprendizado de máquina para testadores
• Taxonomia: IA para testes versus testes de sistemas de IA
• Panorama atual dos testes com IA: oportunidades e limitações
• Características de qualidade para sistemas baseados em IA
• Visão geral do syllabus ISTQB CT-AI e sua relevância

Módulo 9: Geração de Casos de Teste Assistida por IA

• Uso de LLMs (ChatGPT, Claude, Copilot) para redação de casos de teste
• Técnicas de engenharia de prompts para geração de cenários de teste
• Conversão de histórias de usuário e critérios de aceitação em casos de teste
• Revisão e validação de casos de teste gerados por IA
• Plataformas: Testim, Mabl e ferramentas nativas de geração de testes com IA

Módulo 10: Automação de Testes Assistida por IA

• Automação de testes autorrecuperáveis com Katalon Studio AI
• Reconhecimento de objetos e localização de elementos conduzidos por IA
• Testes de regressão visual com Applitools Eyes
• Selenium com plugins de IA para automação resiliente
• Redução da sobrecarga de manutenção com localizadores inteligentes

Módulo 11: IA para Previsão e Análise de Defeitos

• Seleção preditiva de testes com Launchable e Sealights
• Agrupamento de falhas e detecção de anomalias com ReportPortal
• Análise da causa raiz assistida por IA
• pontuação de risco de qualidade e análise de lacunas de teste
• Uso de dados históricos de defeitos para priorizar os testes

Módulo 12: Avaliação de Ferramentas de IA e Integração com CI/CD

• Critérios para avaliação de ferramentas de teste com IA
• Análise de ROI e estratégia de adoção
• Integração de ferramentas de teste com IA no Jenkins, GitHub Actions e GitLab CI
• Design de pipeline: quando e onde executar testes alimentados por IA
• Medição da eficácia dos testes com IA através de métricas

Módulo 13: Considerações Éticas nos Testes Conduzidos por IA

• Vieses e imparcialidade nos dados de teste gerados por IA
• Questões de privacidade ao utilizar ferramentas de IA baseadas em nuvem
• Transparência e explicabilidade das decisões de teste com IA
• Considerações de governança e conformidade
• Práticas de IA responsável para equipes de QA

Módulo 14: Preparação para o Exame ISTQB CTFL

• Estrutura, duração e pontuação do exame CTFL v4.0
• Tipos de perguntas e estratégias de resposta
• Distribuição de peso dos tópicos nos capítulos do syllabus CTFL
• Exame prático com perguntas de estilo ISTQB
• Caminho de estudo e recursos recomendados

Módulo 15: Capstone: Fluxo de Trabalho de Teste Aprimorado por IA de Ponta a Ponta

• Design de casos de teste a partir de um documento de requisitos de exemplo
• Uso de IA para gerar e refinar cenários de teste
• Automatização de testes selecionados com ferramentas autorrecuperáveis
• Reporte de defeitos e execução de análise da causa raiz assistida por IA
• Retrospectiva: integração da IA na prática diária de QA