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ISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0 CT-GenAI Prüfungsfragen mit Lösungen (Q22-Q27):

22. Frage
Which of the following is NOT a valid form of LLM-driven test data generation?

  • A. Creating combinatorial data (e.g., pairwise)
  • B. Setting boundary values
  • C. Generating synthetic datasets
  • D. Creating production database backups

Antwort: D

Begründung:
Generative AI is exceptionally capable of creating structured and unstructured data, but its role is limited to
"generation" and "transformation," not infrastructure management or direct database administration. Creating production database backups (Option A) is a physical data management task involving the copying of actual stateful data from a server to storage; this is handled by database management systems (DBMS) and DevOps pipelines, not LLMs. Conversely, LLMs excel at the logic-based tasks listed in the other options. They can analyze requirements to identify and set boundary values (Option B) for input validation. They are also highly effective at creating combinatorial data (Option C), such as pairwise or all-combinations tables, by understanding the relationships between variables. Finally, one of the most powerful uses of GenAI in testing is generating synthetic datasets (Option D)-creating "fake" but realistically structured data that mimics production patterns without exposing Sensitive Personally Identifiable Information (SPII), thereby supporting privacy-compliant testing.


23. Frage
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. Add a step to review the change log for syntax errors before analysis.
  • B. Specify that the role is a test architect specializing in CI/CD pipelines.
  • C. Include references to version control systems like Git in the constraints.
  • D. Include mapping code changes to affected modules, identifying test cases, prioritizing by risk level and change complexity

Antwort: D

Begründung:
The most effective way to improve an LLM's performance on complex tasks likeimpact analysisis to provide a detailed, multi-stepInstructionorChain-of-Thoughtstructure. Option D is the best improvement because it breaks the "impact analysis" task into logical sub-tasks: mapping changes to modules, identifying related test cases, and prioritizing them based on risk and complexity. This structured approach guides the LLM through the "reasoning" steps a human expert would take, significantly reducing the likelihood of a superficial or incorrect analysis. While specifying a specialized role (Option B) or adding technical references (Option A) can help set the tone, they do not provide the model with the logical framework required to execute the task accurately. By explicitly defining theprocessthe LLM should follow, the tester ensures that the model evaluates the "depth" of the change rather than just listing files. This results in a more robust and actionable regression test suite, which is the primary goal of impact analysis in a modern software development lifecycle.


24. Frage
What is a key data-related aspect when defining a GenAI strategy for testing?

  • A. Neglect legacy data sources as they provide limited immediate relevance to testing tasks
  • B. Use only auto-generated synthetic data to avoid dependency on enterprise repositories
  • C. Prioritize accurate and relevant input data secured through defined quality procedures
  • D. Aggregate data from all available organizational repositories without filtration

Antwort: C

Begründung:
A successful Generative AI strategy for testing is heavily dependent on the quality of the data used for grounding (RAG) and prompting. The principle of "Garbage In, Garbage Out" is magnified with LLMs; therefore, a key strategic pillar is the prioritization of accurate, relevant, and high-quality input data. This involves establishing defined quality procedures to ensure that the requirements, codebases, and historical defect logs fed into the model are "clean" and representative of the current system state. Strategy must avoid the "unfiltered" approach (Option C), as including contradictory or obsolete data can lead to hallucinations or irrelevant test cases. While synthetic data (Option D) is a powerful tool for privacy, it cannot entirely replace the nuanced reality found in secured enterprise data. Furthermore, legacy data (Option A) often contains valuable insights for regression testing. Consequently, the strategy should focus on building a robust data pipeline that ensures only verified, contextually appropriate information is utilized, thereby increasing the reliability of AI-generated testware and ensuring it aligns with the organization's quality standards.


25. Frage
Which option BEST differentiates the three prompting techniques?

  • A. Few-shot = examples; Chaining = multi-step prompts; Meta = model helps draft/refine prompts
  • B. Few-shot = no examples; Chaining = single prompt; Meta = disable iteration
  • C. Chaining = give examples; Few-shot = break tasks; Meta = manual edits only
  • D. Meta = step decomposition; Chaining = zero-shot only; Few-shot = manual optimization

Antwort: A

Begründung:
Differentiating between prompting techniques is essential for a tester to select the right tool for the task.Few- shot promptingis characterized by providing the model with a few examples of inputs and desired outputs, allowing it to learn the pattern and format.Prompt Chaininginvolves breaking a complex task into a sequence of smaller, interconnected prompts, where the output of one step becomes the input for the next (e.g., first extract requirements, then generate test cases from those requirements).Meta-promptingis a more advanced technique where the user asks the LLM to help design, write, or refine the prompt itself-essentially using the AI as a "prompt engineer" to optimize the instructions. Option D correctly identifies these core characteristics.
Options A, B, and C contain fundamental mischaracterizations: for instance, Few-shotrequiresexamples (contradicting A), and Chaining is theoppositeof a single prompt (contradicting A). Mastering these distinctions allows testers to move from simple "chatting" to sophisticated AI orchestration that can handle complex, multi-stage testing workflows with high reliability.


26. Frage
Which statement BEST differentiates an LLM-powered test infrastructure from a traditional chatbot system used in testing?

  • A. It provides fixed responses from predefined rule sets and scripts
  • B. It focuses primarily on visual dashboards and user navigation features
  • C. It produces scripted conversational responses similar to traditional bots
  • D. It dynamically generates test insights using contextual information

Antwort: D

Begründung:
The primary differentiator between an LLM-powered test infrastructure and a traditional chatbot is the move from "deterministic" to "probabilistic" logic. Traditional chatbots (Option D) rely on "if-then" logic, decision trees, and predefined scripts. They can only respond to queries that match specific keywords or patterns mapped in their database. In contrast, an LLM-powered infrastructure utilizes the generative capabilities of Large Language Models to synthesize and create new content based on context. This allows it todynamically generate test insights(Option A)-such as predicting potential regression risks based on unstructured code diffs or drafting test cases for a brand-new feature described in natural language. While traditional bots provide fixed, scripted responses (Option B), LLMs can "reason" through multi-step testing problems and provide nuanced explanations. This contextual awareness is powered by the model's training on vast amounts of technical documentation, enabling it to assist in exploratory testing and complex analysis that traditional, rule-based systems simply cannot handle.


27. Frage
......

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