"Wykorzystanie AI w testach manualnych". Warsztat dla testerów oprogramowania.

Możliwość dofinansowania

"Wykorzystanie AI w testach manualnych". Warsztat dla testerów oprogramowania.

Numer usługi 2025/07/10/163664/2870884

21CN RADOSŁAW SMILGIN

1 500,00 PLN

brutto

1 500,00 PLN

netto

93,75 PLN

brutto/h

93,75 PLN

netto/h

zdalna w czasie rzeczywistym

Usługa szkoleniowa

16 h

15.09.2025 do 18.09.2025

0 zapisanych uczestników

Obserwuj

Zapisz się

Pobierz kartę usługi w PDF

Informacje podstawowe

Kategoria

Informatyka i telekomunikacja / Programowanie
Identyfikatory projektów

Małopolski Pociąg do kariery, Nowy start w Małopolsce z EURESEM
Grupa docelowa usługi
Szkolenie przeznaczone jest dla:
- Testerów manualnych z minimum rocznym doświadczeniem zawodowym, którzy chcą zwiększyć swoją efektywność i wprowadzić innowacyjne narzędzia do codziennej pracy
- Liderów zespołów testowych poszukujących sposobów na optymalizację procesów testowania w swoich zespołach
- Specjalistów QA zainteresowanych najnowszymi trendami w testowaniu i chcących poszerzyć swoje kompetencje
- Specjalistów ds. jakości oprogramowania, którzy chcą zrozumieć potencjał AI w kontekście poprawy jakości testowania
- Analityków testów poszukujących metod na usprawnienie procesu tworzenia dokumentacji testowej
- Testerów chcących przejść transformację z tradycyjnego podejścia do testowania w kierunku nowoczesnych rozwiązań technologicznych
Minimalna liczba uczestników

6
Maksymalna liczba uczestników

12
Data zakończenia rekrutacji

12-09-2025
Forma prowadzenia usługi

zdalna w czasie rzeczywistym
Liczba godzin usługi

16
Podstawa uzyskania wpisu do BUR

Standard Usługi Szkoleniowo-Rozwojowej PIFS SUS 2.0

Cel

Cel edukacyjny

Szkolenie prowadzi do nabycia kompetencji w zakresie efektywnego wykorzystania narzędzi sztucznej inteligencji do optymalizacji procesów testowych, zwiększenia efektywności pracy oraz podniesienia jakości testowania, dzięki czemu uczestnicy będą w stanie wdrożyć AI jako wsparcie w codziennej pracy testowej.

Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji

Efekty uczenia się, kryteria weryfikacji i metody walidacji.
Efekty uczenia się	Kryteria weryfikacji	Metoda walidacji
Efekty uczenia się Wiedza - uczestnik po szkoleniu: • definiuje podstawowe pojęcia związane ze sztuczną inteligencją w kontekście testowania oprogramowania • rozróżnia tradycyjne podejście do testowania od testowania wspomaganego przez AI • charakteryzuje możliwości i ograniczenia wykorzystania AI w różnych typach testów manualnych • identyfikuje obszary procesu testowego, które można usprawnić dzięki narzędziom AI • opisuje zasady tworzenia efektywnych promptów dla modeli językowych AI • wymienia narzędzia AI przydatne w codziennej pracy testera manualnego	Kryteria weryfikacji Wiedza: • wyjaśnia koncepcje AI w testowaniu manualnym • klasyfikuje różne podejścia do wykorzystania AI w testowaniu • opisuje możliwości i ograniczenia AI w testowaniu • ilustruje na przykładach korzyści płynące z zastosowania AI w różnych typach testów	Metoda walidacji Test teoretyczny
Efekty uczenia się Umiejętności - uczestnik po szkoleniu: • generuje przypadki testowe na podstawie wymagań funkcjonalnych z wykorzystaniem AI • formułuje efektywne prompty dla modeli AI ukierunkowane na konkretne zadania testowe • analizuje logi aplikacji przy pomocy narzędzi AI w celu wykrycia anomalii • tworzy dokumentację testową i raporty z wykorzystaniem sztucznej inteligencji • projektuje scenariusze testów eksploracyjnych wspierane przez AI • konstruuje checklisty UX i testy mobilne z wykorzystaniem wskazówek AI • opracowuje plany testów regresyjnych i smoke testów z wykorzystaniem AI • implementuje wsparcie AI w testach bezpieczeństwa • dostosowuje narzędzia AI do specyficznych potrzeb projektowych	Kryteria weryfikacji Umiejętności: • demonstruje tworzenie efektywnych promptów dla modeli AI • wykonuje praktyczne zadania z wykorzystaniem ChatGPT i innych narzędzi AI • implementuje własny zestaw promptów do realizacji codziennych zadań testera • analizuje przykładowe logi aplikacji z wykorzystaniem AI • tworzy dokumentację testową przy wsparciu AI • prezentuje wygenerowane przez AI przypadki testowe dla zadanego problemu • projektuje plan testów eksploracyjnych wspomaganych przez AI	Metoda walidacji Test teoretyczny
Efekty uczenia się Kompetencje społeczne - uczestnik po szkoleniu: • argumentuje korzyści płynące z wykorzystania AI w testowaniu manualnym • współpracuje w zespole łącząc tradycyjne metody testowe z narzędziami AI • adaptuje się do zmieniających się warunków i narzędzi w branży testowania • inicjuje wdrożenie technik AI w procesach testowych w organizacji • krytycznie ocenia wyniki pracy AI w kontekście testowania • podejmuje odpowiedzialność za jakość testów wspieranych przez AI	Kryteria weryfikacji Kompetencje społeczne: • uczestniczy w symulowanym zespole testowym wykorzystującym AI • ocenia rozwiązania zaproponowane przez innych uczestników • dyskutuje o etycznych aspektach wykorzystania AI w testowaniu • planuje strategię wdrożenia AI w procesie testowym dla hipotetycznego projektu • formułuje argumenty za i przeciw wykorzystaniu konkretnych rozwiązań AI w testowaniu	Metoda walidacji Test teoretyczny

Kwalifikacje

Kompetencje

Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.

Warunki uznania kompetencji

Pytanie 1. Czy dokument potwierdzający uzyskanie kompetencji zawiera opis efektów uczenia się?

TAK

Pytanie 2. Czy dokument potwierdza, że walidacja została przeprowadzona w oparciu o zdefiniowane w efektach uczenia się kryteria ich weryfikacji?

TAK

Pytanie 3. Czy dokument potwierdza zastosowanie rozwiązań zapewniających rozdzielenie procesów kształcenia i szkolenia od walidacji?

TAK

Program

Szkolenie realizowane jest w formule online w czasie rzeczywistym, w godzinach 16.00-20.00 (4x4h). Czas trwania to 16 godzin zegarowych.

Grupa szkoleniowa liczy 6-12 osób. Uczestnicy korzystają z własnych laptopów/PC zgodnie z informacjami w sekcji "Warunki techniczne".

Zakres tematyczny

Wprowadzenie do AI w testowaniu manualnym
- Co to jest AI i jak wpływa na testowanie
- Różnice między tradycyjnym a AI-driven testowaniem
Generowanie przypadków testowych z pomocą AI
- Tworzenie test case'ów na podstawie wymagań funkcjonalnych
- Pozytywne i negatywne scenariusze testowe
AI w eksploracyjnym testowaniu
- Generowanie heurystyk i pytań eksploracyjnych
- Wykorzystanie AI do kreatywnego testowania interfejsu
Analiza logów i wykrywanie anomalii
- Identyfikacja błędów i nieprawidłowości w logach aplikacji
AI w raportowaniu i dokumentacji
- Automatyczne tworzenie podsumowań i raportów z testów
- Dokumentacja testowa generowana przez AI
AI w testach UX i mobilnych
- Checklisty UX i scenariusze testowe dla aplikacji mobilnych
- Identyfikacja problemów z użytecznością
Testy regresyjne i smoke testy wspierane AI
- Automatyzacja checklist i analiza zmian w aplikacji
AI w testach bezpieczeństwa
- Wykorzystanie AI do tworzenia checklist bezpieczeństwa
- Przykładowe scenariusze testów bezpieczeństwa
Warsztaty praktyczne
- Ćwiczenia na żywo z wykorzystaniem ChatGPT
- Tworzenie własnych promptów do codziennego wykorzystania w pracy testera
Walidacja

Harmonogram

Liczba przedmiotów/zajęć: 0

Harmonogram
Przedmiot / temat zajęć	Prowadzący	Data realizacji zajęć	Godzina rozpoczęcia	Godzina zakończenia	Liczba godzin
Brak wyników.

Cena

Cennik

Cennik
Rodzaj ceny	Cena
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto	Cena 1 500,00 PLN
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto	Cena 1 500,00 PLN
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto	Cena 93,75 PLN
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto	Cena 93,75 PLN

Prowadzący

Liczba prowadzących: 1

1 z 1

Adam Postawka

Przygodę z testowaniem rozpoczynał w firmie Alteris S.A. jako młodszy specjalista do spraw jakości oprogramowania z obszaru medycznego. Obecnie pracuje w EQ System Technology jako tester automatyzujący w projektach z obszaru WFM (worforce managment).

Uczył programowania dzieci, następnie rozpoczął pracę jako mentor z zakresu testowania oprogramowania. Praca w EQ System Technology, umożliwiła również prowadzenie webinarów z zakresu testowania automatycznego oraz testowania wydajności w ramach poniedziałków z IT.

Posiadane certyfikaty:

ISTQB® Poziom Podstawowy,
Scrum master (Scrum study)

Informacje dodatkowe

Informacje o materiałach dla uczestników usługi

Prezentacja szkoleniowa
Zestaw ćwiczeń

Warunki uczestnictwa

Uczestnicy szkolenia powinni posiadać minimum roczne doświadczenie w testowaniu manualnym.

Informacje dodatkowe

Warunkiem organizacji szkolenia otwartego jest zebranie grupy min. 6 osób. W przypadku niewystarczającej liczby chętnych, szkolenie zostanie przełożone na kolejny termin.

Szkolenie jest prowadzone w formule warsztatowej, z naciskiem na interakcję i praktykę.

Mini-wykłady — krótkie wprowadzenia do każdego modułu tematycznego,
Ćwiczenia indywidualne i grupowe — uczestnicy samodzielnie tworzą przypadki testowe, analizują logi i przygotowują raporty,
Analiza rzeczywistych przykładów — wykorzystujemy gotowe scenariusze i przypadki użycia, aby ćwiczyć zastosowanie AI w testach,
Warsztaty z prompt engineeringu — nauka efektywnego zadawania pytań AI i tworzenia skutecznych promptów,
Dyskusje i wymiana doświadczeń — podczas warsztatów zachęcamy do dzielenia się wnioskami i najlepszymi praktykami.

Warunki techniczne

Szkolenie odbywa się za pośrednictwem platformy MS Teams/Zoom/Meet.

Uczestnicy proszeni są o przygotowanie laptopa/PC ze stabilnym łączem internetowym, przeglądarką internetową oraz edytorem tekstu oraz o założenie konta w ChatGPT (OpenAI) – korzystamy z darmowej wersji GPT : https://chat.openai.com.

Kontakt

Agnieszka Panek

E-mail

agnieszka.panek@testerzy.pl

Telefon

(+48) 533 315 222

"Wykorzystanie AI w testach manualnych". Warsztat dla testerów oprogramowania.