Seminar Mobile Device Cloud – AI4Test und KI-gestützte Testautomatisierung

Dieses Praxisseminar behandelt einen klar abgegrenzten Fach- und Praxisbereich. Strukturmodelle, robuste Elementerkennung, generierte Testschritte und kontrollierte Ausführung werden zu einem nachvollziehbaren KI-gestützten Testprozess verbunden. Die Arbeitsweise verbindet fachliche Einordnung, demonstrierte Konfiguration, angeleitete Umsetzung und kontrollierte Positiv- sowie Negativtests.

Alle Übungen verwenden definierte Ausgangszustände, reale mobile Geräte, nachvollziehbare Prüfpunkte und dokumentierte Abschlusskriterien. Dadurch entstehen wiederholbare Arbeitsweisen statt isolierter Einzelaktionen.

Inhaltsübersicht

• Einsatzmodell und Qualitätsgrenzen
• Anwendungsstruktur und Testmodell
• Elementerkennung und Selektorstrategie
• Generierung von Testabläufen
• Ausführung auf realen Geräten
• Review, Governance und kontinuierliche Verbesserung
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

1. Einsatzmodell und Qualitätsgrenzen

Im Mittelpunkt stehen geeignete Anwendungsfälle, Testziele, Datenbasis, Freigabekriterien und Grenzen KI-gestützter Verfahren. Praktisch wird ein fachlich begründetes Einsatzmodell mit klaren menschlichen Kontrollpunkten umgesetzt und anhand von Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit, Fehlklassifikation und Freigabeverhalten geprüft.

1. Schritt 1: Ausgangslage, Schutz- oder Qualitätsbedarf und konkrete Zielkriterien für Einsatzmodell und Qualitätsgrenzen erfassen.
2. Schritt 2: Relevante Objekte, Rollen, Daten, Zustände und Abhängigkeiten anhand von geeignete Anwendungsfälle, Testziele, Datenbasis, Freigabekriterien und Grenzen KI-gestützter Verfahren strukturiert modellieren.
3. Schritt 3: Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge für ein fachlich begründetes Einsatzmodell mit klaren menschlichen Kontrollpunkten schrittweise aufbauen.
4. Schritt 4: Den vorgesehenen Ablauf mit definierten Positivfällen ausführen und jeden Zustandswechsel protokollieren.
5. Schritt 5: Kontrollierte Negativ-, Abbruch- und Wiederanlauffälle aus Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit, Fehlklassifikation und Freigabeverhalten durchführen und Abweichungen klassifizieren.
6. Schritt 6: Als Arbeitsergebnis eine Entscheidungsmatrix für geeignete und ungeeignete Testfälle erstellen, fachlich prüfen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

2. Anwendungsstruktur und Testmodell

Im Mittelpunkt stehen Screens, Navigation, Interaktionselemente, Zustände, Übergänge und fachliche Testobjekte. Praktisch wird ein strukturiertes Modell der zu prüfenden mobilen Anwendung umgesetzt und anhand von Vollständigkeit, Mehrdeutigkeiten, Zustandswechsel und Wiederverwendbarkeit geprüft.

1. Schritt 1: Ausgangslage, Schutz- oder Qualitätsbedarf und konkrete Zielkriterien für Anwendungsstruktur und Testmodell erfassen.
2. Schritt 2: Relevante Objekte, Rollen, Daten, Zustände und Abhängigkeiten anhand von Screens, Navigation, Interaktionselemente, Zustände, Übergänge und fachliche Testobjekte strukturiert modellieren.
3. Schritt 3: Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge für ein strukturiertes Modell der zu prüfenden mobilen Anwendung schrittweise aufbauen.
4. Schritt 4: Den vorgesehenen Ablauf mit definierten Positivfällen ausführen und jeden Zustandswechsel protokollieren.
5. Schritt 5: Kontrollierte Negativ-, Abbruch- und Wiederanlauffälle aus Vollständigkeit, Mehrdeutigkeiten, Zustandswechsel und Wiederverwendbarkeit durchführen und Abweichungen klassifizieren.
6. Schritt 6: Als Arbeitsergebnis ein versioniertes Struktur- und Navigationsmodell erstellen, fachlich prüfen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

3. Elementerkennung und Selektorstrategie

Im Mittelpunkt stehen visuelle Merkmale, technische Attribute, Hierarchien, dynamische Inhalte und alternative Identifikatoren. Praktisch wird eine robuste Erkennungsstrategie für stabile und wechselnde Oberflächen umgesetzt und anhand von Trefferquote, Fehlzuordnung, Wiederanlauf und Verhalten bei Layoutänderungen geprüft.

1. Schritt 1: Ausgangslage, Schutz- oder Qualitätsbedarf und konkrete Zielkriterien für Elementerkennung und Selektorstrategie erfassen.
2. Schritt 2: Relevante Objekte, Rollen, Daten, Zustände und Abhängigkeiten anhand von visuelle Merkmale, technische Attribute, Hierarchien, dynamische Inhalte und alternative Identifikatoren strukturiert modellieren.
3. Schritt 3: Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge für eine robuste Erkennungsstrategie für stabile und wechselnde Oberflächen schrittweise aufbauen.
4. Schritt 4: Den vorgesehenen Ablauf mit definierten Positivfällen ausführen und jeden Zustandswechsel protokollieren.
5. Schritt 5: Kontrollierte Negativ-, Abbruch- und Wiederanlauffälle aus Trefferquote, Fehlzuordnung, Wiederanlauf und Verhalten bei Layoutänderungen durchführen und Abweichungen klassifizieren.
6. Schritt 6: Als Arbeitsergebnis einen abgestuften Selektor- und Fallback-Standard erstellen, fachlich prüfen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

4. Generierung von Testabläufen

Im Mittelpunkt stehen fachliche Schritte, Vorbedingungen, Eingabedaten, erwartete Zustände und Negativfälle. Praktisch wird einen aus dem Modell abgeleiteten, prüfbaren Testablauf umgesetzt und anhand von fachliche Plausibilität, Schrittfolge, Abdeckung und Abbruchbedingungen geprüft.

1. Schritt 1: Ausgangslage, Schutz- oder Qualitätsbedarf und konkrete Zielkriterien für Generierung von Testabläufen erfassen.
2. Schritt 2: Relevante Objekte, Rollen, Daten, Zustände und Abhängigkeiten anhand von fachliche Schritte, Vorbedingungen, Eingabedaten, erwartete Zustände und Negativfälle strukturiert modellieren.
3. Schritt 3: Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge für einen aus dem Modell abgeleiteten, prüfbaren Testablauf schrittweise aufbauen.
4. Schritt 4: Den vorgesehenen Ablauf mit definierten Positivfällen ausführen und jeden Zustandswechsel protokollieren.
5. Schritt 5: Kontrollierte Negativ-, Abbruch- und Wiederanlauffälle aus fachliche Plausibilität, Schrittfolge, Abdeckung und Abbruchbedingungen durchführen und Abweichungen klassifizieren.
6. Schritt 6: Als Arbeitsergebnis einen reviewfähigen Testfallkatalog mit Kennzeichnung KI-generierter Bestandteile erstellen, fachlich prüfen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

5. Ausführung auf realen Geräten

Im Mittelpunkt stehen Geräteauswahl, App-Build, Sitzung, Eingaben, Gesten, Wartebedingungen und Rücksetzung. Praktisch wird einen stabilen automatisierten Lauf auf mehreren realen Geräten umgesetzt und anhand von Laufzeit, Flakiness, Geräteabweichungen und technische Fehlerbilder geprüft.

1. Schritt 1: Ausgangslage, Schutz- oder Qualitätsbedarf und konkrete Zielkriterien für Ausführung auf realen Geräten erfassen.
2. Schritt 2: Relevante Objekte, Rollen, Daten, Zustände und Abhängigkeiten anhand von Geräteauswahl, App-Build, Sitzung, Eingaben, Gesten, Wartebedingungen und Rücksetzung strukturiert modellieren.
3. Schritt 3: Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge für einen stabilen automatisierten Lauf auf mehreren realen Geräten schrittweise aufbauen.
4. Schritt 4: Den vorgesehenen Ablauf mit definierten Positivfällen ausführen und jeden Zustandswechsel protokollieren.
5. Schritt 5: Kontrollierte Negativ-, Abbruch- und Wiederanlauffälle aus Laufzeit, Flakiness, Geräteabweichungen und technische Fehlerbilder durchführen und Abweichungen klassifizieren.
6. Schritt 6: Als Arbeitsergebnis eine reproduzierbare Ausführungskonfiguration erstellen, fachlich prüfen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

6. Review, Governance und kontinuierliche Verbesserung

Im Mittelpunkt stehen Freigaben, Rollen, Protokollierung, Modelländerungen, Qualitätskennzahlen und Lernschleifen. Praktisch wird einen kontrollierten Review- und Änderungsprozess umgesetzt und anhand von Auditierbarkeit, Verantwortlichkeit, Modellalterung und Nutzenkennzahlen geprüft.

1. Schritt 1: Ausgangslage, Schutz- oder Qualitätsbedarf und konkrete Zielkriterien für Review, Governance und kontinuierliche Verbesserung erfassen.
2. Schritt 2: Relevante Objekte, Rollen, Daten, Zustände und Abhängigkeiten anhand von Freigaben, Rollen, Protokollierung, Modelländerungen, Qualitätskennzahlen und Lernschleifen strukturiert modellieren.
3. Schritt 3: Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge für einen kontrollierten Review- und Änderungsprozess schrittweise aufbauen.
4. Schritt 4: Den vorgesehenen Ablauf mit definierten Positivfällen ausführen und jeden Zustandswechsel protokollieren.
5. Schritt 5: Kontrollierte Negativ-, Abbruch- und Wiederanlauffälle aus Auditierbarkeit, Verantwortlichkeit, Modellalterung und Nutzenkennzahlen durchführen und Abweichungen klassifizieren.
6. Schritt 6: Als Arbeitsergebnis einen Governance- und Pflegeleitfaden für den Regelbetrieb erstellen, fachlich prüfen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Aufbau eines Strukturmodells für eine mehrstufige mobile Beispielanwendung.
• Vergleich mehrerer Elementerkennungsstrategien bei absichtlich veränderten Oberflächen.
• Generierung, Review und kontrollierte Ausführung eines positiven und eines negativen Testpfads.
• Erstellung eines Freigabe- und Pflegeprozesses für KI-gestützte Testartefakte.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Testautomation, Quality Engineering, Testarchitektur, Produktteams und technische Testleitung.

Voraussetzungen: Grundlagen in mobilen Testverfahren, Testfallentwurf und mindestens einem Automatisierungswerkzeug; Programmierkenntnisse sind hilfreich.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurationsschritte, praktische Übungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung enthält Ausgangswerte, Arbeitsschritte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen. Die Übungsartefakte bilden zusammen einen unmittelbar nutzbaren Projekt- oder Betriebsstandard. Zwei Seminartage sind erforderlich, um 6 Fachblöcke und 4 Übungen einschließlich Konfiguration, Negativtests, Auswertung und Dokumentation in belastbarer Tiefe umzusetzen.