（一）课程开发背景
在当今时代，数字化转型的步伐不断加快，AIGC 技术的爆发式发展更是为各行业带来了前所未有的变革。软件测试作为保障软件质量的关键环节，其行业对于具备 AI 工具应用能力以及跨模态测试思维的复合型人才的需求呈现出急剧增长的态势。职业院校作为培养技术技能人才的主要阵地，肩负着为行业输送高素质人才的重任。然而，传统的软件测试课程存在诸多弊端，如内容滞后于行业发展，无法及时涵盖最新的技术和方法；实践场景单一，难以让学生接触到真实复杂的业务场景，导致学生毕业后难以快速适应工作岗位的需求。
为了应对这些挑战，职业院校迫切需要打破传统软件测试课程的边界，构建一种将 "AI 技术 + 测试工程 + 行业场景" 深度融合的教学体系。通过这种融合，能够让学生在学习过程中充分掌握 AI 技术在软件测试中的应用，了解不同行业的测试需求和特点，提高解决实际问题的能力，从而培养出适应智能时代发展需求的 "测试 + AIGC" 双能力人才。
（二）课程培养目标
1. 知识目标：学生需要深入掌握 AIGC 核心技术原理，包括大模型训练的流程、多模态生成的机制等。理解软件测试与 AIGC 技术融合的内在逻辑，明白如何利用 AIGC 技术提升测试的效率和准确性。同时，熟悉主流 AIGC 测试工具的技术架构，如 GPT-4 在自然语言处理方面的架构优势，以及 Stable Diffusion 在图像生成测试中的架构特点，为实际应用奠定坚实的理论基础。
2. 能力目标：着重培养学生在实际操作中的能力，使其具备熟练运用 AIGC 工具进行测试用例生成的能力，能够根据不同的测试需求，生成全面、有效的测试用例。在缺陷分析方面，能够借助 AIGC 工具快速准确地定位和分析软件中的缺陷，提高缺陷修复的效率。在自动化脚本开发中，运用 AIGC 技术实现脚本的自动生成和优化，提升自动化测试的水平。并且，学生要能够设计跨模态测试方案，针对包含多种数据类型和交互方式的智能软件，解决测试过程中的复杂工程问题。
3. 素养目标：在数据安全意识方面，让学生深刻认识到数据在软件测试中的重要性，了解如何保护测试数据的安全，防止数据泄露。培养学生遵守伦理规范的意识，确保在使用 AIGC 技术进行测试时，不会产生伦理道德问题。同时，强化学生的持续学习能力，使其能够不断跟进 AIGC 技术和软件测试行业的发展动态，持续提升自己的专业素养。激发学生的创新思维，鼓励学生在测试过程中探索新的方法和技术，形成 "技术应用 + 职业规范" 双维度职业素养。
（三）课程定位与特色
本课程定位为软件技术专业的核心课程，在整个专业课程体系中起着承上启下的关键作用。它以《软件测试基础》为先导课程，学生在掌握了软件测试的基本概念、方法和流程的基础上，进一步学习 AIGC 技术在软件测试中的应用。同时，它又与《人工智能应用基础》相互衔接，使学生能够将所学的人工智能基础知识运用到软件测试实践中，构建起完整的知识体系。
本课程构建了 "三融合" 特色：
1. 技术融合：将AIGC 工具全面嵌入软件测试流程的各个环节。在需求分析阶段，利用AIGC 工具对需求文档进行智能分析，提取关键信息，帮助测试人员更好地理解需求；在用例设计阶段，借助 AIGC 工具生成多样化的测试用例，提高用例的覆盖率；在结果验证阶段，通过 AIGC 工具对测试结果进行分析和评估，实现测试流程的智能化升级。
2. 场景融合：积极引入金融、电商等行业的真实测试场景，让学生在实际项目中进行测试操作。通过企业项目工单驱动教学，学生能够深入了解不同行业的业务需求和测试重点，在实践中掌握测试技能。
3. 评价融合：建立全面的 "技术技能 + 职业素养 + 创新能力" 三维评价体系。在技术技能方面，考核学生对 AIGC 工具的应用能力、测试用例设计能力等；在职业素养方面，评估学生的数据安全意识、团队协作能力等；在创新能力方面，考察学生在测试过程中提出新方法、新思路的能力。同时，对接工信部 AIGC 应用工程师职业认证标准，使学生在学习过程中能够朝着行业认可的标准努力，提高就业竞争力。
1. 基础理论模块
在 AIGC 技术原理方面，生成对抗网络（GAN）作为一种开创性的技术，由生成器和判别器组成，二者通过不断博弈来提升生成数据的质量。以图像生成领域为例，生成器努力生成逼真的图像，判别器则全力区分真实图像与生成图像，在这个过程中，生成器逐渐能够生成以假乱真的图像，如在人脸合成中，GAN 生成的人脸图像几乎可以达到与真实照片难以区分的程度 。扩散模型则通过正向逐步添加噪声和反向去噪的过程来生成数据，其生成的数据质量高且训练过程相对稳定，在高分辨率图像生成中表现出色，像 Stable Diffusion 等模型能够根据文本描述生成高质量的图像，从简单的提示词就能创作出精美的艺术作品。大语言模型（LLM）通过大规模预训练学习文本数据分布，具备强大的语言理解和生成能力，它能够处理复杂的自然语言任务，如文本生成、问答系统、代码编写等，在代码生成方面，能够根据需求快速生成高质量的代码框架。在不同的应用场景中，文本生成技术适用于新闻写作、智能客服等领域，图像生成技术在游戏、影视特效制作中发挥重要作用，代码生成技术则助力软件开发效率的提升。
在软件测试智能化转型上，AIGC 在测试数据生成中，能够通过学习大量的历史数据和业务规则，快速生成多样化的测试数据，覆盖各种边界情况和异常场景，从而提高测试的全面性。在缺陷预测方面，利用机器学习算法对代码的历史缺陷数据、代码结构等进行分析，预测可能出现缺陷的模块和位置，提前进行重点测试，降低软件缺陷带来的风险。在自动化脚本生成中，基于自然语言处理技术，将测试人员的自然语言描述转化为自动化测试脚本，大大提高了脚本编写的效率。在智能测试工具链的选型上，需要考虑工具与现有开发和测试环境的兼容性，如是否能与主流的开发语言和测试框架无缝集成；工具的功能是否满足项目的测试需求，包括测试用例生成的多样性、缺陷检测的准确性等；工具的可扩展性，是否能够随着项目的发展和技术的更新进行功能扩展。
2. 技术核心模块
在多模态测试技术上，针对智能客服这类 AIGC 产品，需要设计跨文本和语音模态的测试用例。在文本方面，要测试客服对各种问题的理解和回答的准确性、连贯性，包括常见问题、模糊问题、复杂问题等。在语音方面，要测试语音识别的准确率、语音合成的自然度以及语音交互的流畅性。对于 AI 绘画产品，除了要关注图像生成的质量、风格是否符合预期外，还要检查生成的图像是否存在侵权、违反道德规范等问题。在多维度质量评估指标上，文本连贯性可以通过计算文本中句子之间的语义相似度、逻辑关系等来衡量；图像生成合规性可以通过与合规图像库进行对比、检测图像中的敏感信息等方式来评估。
3. 项目实战模块
在综合项目实战中，以企业真实的智能文案生成工具为对象，学生首先要进行需求分析，了解工具的功能需求、性能需求、用户需求等，明确测试的重点和范围。然后制定详细的测试计划，包括测试进度安排、测试资源分配、测试风险评估等。在自动化测试脚本开发阶段，运用所学的 AIGC 测试工具和技术，生成高效的测试脚本，对文案生成的准确性、多样性、合规性等进行全面测试。最后，在发现缺陷后，要撰写详细的缺陷报告，包括缺陷的描述、重现步骤、严重程度等，为开发人员修复缺陷提供有力的支持。通过这样的全流程实训，学生能够全面提升自己的测试能力和解决实际问题的能力。
（一）师资团队建设
1. 双师型教学团队
为了实现理论与实践的深度融合，打造一支高水平的双师型教学团队至关重要。团队由高校骨干教师与企业技术专家共同组成，高校骨干教师均具备软件测试工程师认证，拥有扎实的理论基础和丰富的教学经验，能够系统地传授软件测试的基本概念、原理和方法 。企业技术专家则具有丰富的 AIGC 产品测试经验，他们来自软件行业的一线，熟悉最新的行业动态和技术发展趋势，能够为学生带来最真实的项目案例和实践经验。
在教学安排上，企业导师承担 30% 的实践课程教学，他们会定期走进课堂，分享行业前沿技术与实战经验。以 AIGC 图像生成工具测试为例，企业导师可以详细介绍在实际项目中如何对图像生成的质量、风格一致性、版权合规性等方面进行测试，以及在测试过程中遇到的各种问题和解决方案。通过这些分享，学生能够深入了解行业的实际需求和挑战，掌握最新的测试技术和方法，提高自己的实践能力。
2. 教师能力提升
为了确保教师的教学内容始终与行业技术同步迭代，建立 "技术研修 + 项目实践" 机制是关键。学校积极支持教师参与 AIGC 技术认证培训，通过专业的培训课程，教师可以深入学习 AIGC 技术的核心原理、应用场景和测试方法，提升自己的技术水平。同时，鼓励教师深入企业参与真实项目测试，在实践中积累经验，了解行业的最新需求和技术发展趋势。
（二）教学资源开发
1. 立体化教材体系
为了满足学生的学习需求，编写软件测试与 AIGC 应用实战活页式教材是重要举措。这种教材具有很强的灵活性和开放性，能够根据行业的发展和教学的实际需求进行及时更新和调整。教材中嵌入了企业测试工单、工具操作录屏、行业标准文档等数字化资源，使教材内容更加丰富和生动。
以企业测试工单为例，教材中可以收录来自不同企业的 AIGC 产品测试工单，包括需求分析工单、用例设计工单、测试执行工单等，让学生通过实际的工单了解企业的测试流程和规范。工具操作录屏则可以详细展示主流 AIGC 测试工具的使用方法和操作技巧，帮助学生更好地掌握工具的应用。行业标准文档的嵌入，如软件测试行业的国家标准、行业规范等，能够让学生了解行业的标准和要求，培养学生的职业素养。
配套开发虚拟仿真教学案例库也是教学资源开发的重要内容。通过虚拟仿真技术，创建高度逼真的 AIGC 测试场景，让学生在虚拟环境中进行测试实践。例如，模拟一个智能客服系统的测试场景，学生可以在虚拟环境中对客服系统的功能、性能、安全性等方面进行测试，提高自己的实践能力和解决问题的能力。同时，虚拟仿真教学案例库还可以提供丰富的测试数据和测试用例，供学生进行练习和实践，加深学生对知识的理解和掌握。
2. 校企共建资源库
与企业合作共建 AIGC 测试工具使用手册、典型行业测试方案库、缺陷分析知识库，是实现教学资源动态更新的有效途径。
AIGC 测试工具使用手册可以详细介绍各种 AIGC 测试工具的功能、使用方法和注意事项，帮助学生快速掌握工具的应用。典型行业测试方案库则收录了金融、电商、医疗等不同行业的 AIGC 产品测试方案，让学生了解不同行业的测试需求和特点，掌握针对不同行业的测试方法和策略。缺陷分析知识库中包含了大量的软件缺陷案例和分析报告，学生可以通过学习这些案例，了解软件缺陷的类型、产生原因和解决方法，提高自己的缺陷分析能力。
通过教学平台实现资源动态更新，能够确保学生始终接触到最新的行业知识和技术。当企业在 AIGC 测试方面有新的技术、方法或案例时，能够及时更新到资源库中，教师和学生可以通过教学平台随时获取这些最新资源，使教学内容始终保持时效性和实用性。同时，教学平台还可以提供互动交流功能，教师和学生可以在平台上分享自己的学习心得和体会，共同探讨问题，促进教学相长。
（三）课时分配与进度规划
在基础理论模块的 20 个理论课时中，会深入讲解 AIGC 技术原理，如生成对抗网络（GAN）中生成器和判别器的工作机制，在图像生成任务中，生成器如何通过不断学习来生成逼真的图像，判别器又怎样辨别生成图像与真实图像的差异，以及大语言模型（LLM）在自然语言处理任务中的应用，像 GPT-4 如何理解和生成自然语言等内容。软件测试智能化转型部分，会剖析 AIGC 在测试数据生成、缺陷预测、自动化脚本生成等方面的应用原理，如在测试数据生成中，AIGC 如何通过学习大量历史数据和业务规则来生成多样化的测试数据。10 个实践课时则安排学生进行基础的实验操作，如使用简单的 AIGC 工具进行文本生成测试，初步了解 AIGC 工具的使用方法，同时引导学生思考在这个过程中如何保障数据安全，避免数据泄露，培养学生的数据安全意识，让学生明白在使用 AIGC 技术时，要遵循技术伦理规范，不进行非法的数据获取和使用。
技术核心模块的 16 个理论课时聚焦于 AIGC 测试工具实操和多模态测试技术。多模态测试技术方面，深入分析针对智能客服、AI 绘画等 AIGC 产品的多模态测试要点，如智能客服的跨文本和语音模态测试，要从文本理解、回答准确性、语音识别准确率、语音合成自然度等多个维度进行测试。24 个实践课时让学生在实际操作中熟练掌握这些工具和技术。在这个过程中，强调工具应用规范，让学生养成良好的操作习惯，同时培养学生的问题解决能力，当遇到测试工具运行异常、测试结果不符合预期等问题时，能够通过分析和排查来解决问题。
项目实战模块的 8 个理论课时用于项目案例分析和项目规划讲解。以金融领域的智能风控系统测试和电商领域的商品推荐算法测试等典型案例为基础，分析项目的测试需求、测试重点和难点，以及如何制定合理的测试计划。32 个实践课时让学生分组进行综合项目实战，如以企业真实的智能文案生成工具为测试对象，从需求分析、测试计划制定、自动化测试脚本开发到缺陷报告撰写，全流程参与项目测试。在这个过程中，注重培养学生的团队协作能力，让学生学会在团队中分工合作，共同完成项目任务，同时强化学生的职业规范意识，要求学生按照企业的测试规范和流程进行操作，保证测试工作的质量和效率。
综合考核模块的 8 个实践课时主要用于学生的项目成果展示和答辩。学生需要将自己在项目实战中的成果进行整理和展示，包括测试方案、测试报告、自动化测试脚本等，通过展示和答辩，考察学生的创新思维能力，看学生是否能够在测试过程中提出新颖的测试方法和思路，同时评估学生的成果展示能力，如展示内容的逻辑性、表达的清晰性等。
（一）技术迭代与课程升级
紧跟 AIGC 技术发展趋势，动态更新教学内容是确保课程时效性和实用性的关键。随着 GPT-4o 等模型的推出，其强大的多模态处理能力为软件测试带来了新的机遇和挑战。在教学中引入 GPT-4o 多模态测试场景，能够让学生接触到最前沿的测试技术，了解如何对文本、图像、音频等多种数据类型进行综合测试。
Sora 视频生成测试也是课程升级的重要方向。Sora 能够根据文本提示生成高分辨率短视频，其在视频生成的真实感、细节表现上具有标志性价值。将 Sora 视频生成测试引入课程，学生可以学习如何对视频生成模型的准确性、连贯性、视觉细节等方面进行测试，如测试 Sora 生成的视频是否能够准确地呈现文本描述的场景，视频中的人物动作是否自然流畅，画面的色彩和光影效果是否逼真等。通过这些前沿技术场景的引入，能够拓宽学生的技术视野，培养学生的创新思维和实践能力。
探索 "大模型 + 软件测试" 的深度融合应用也是课程发展的重要趋势。基于 LLM 的测试需求自动解析，能够让测试人员更快速、准确地理解软件的需求，从而制定更有效的测试计划。通过这些深度融合应用的探索，能够提升学生在智能测试领域的核心竞争力，使学生更好地适应未来软件测试行业的发展需求。
（二）产教融合深化路径
1. 实训基地共建：与企业共建 "AIGC 测试工程师实训基地"，是实现人才培养与企业需求无缝对接的重要举措。通过共建实训基地，能够将企业的真实项目流水引入教学中，让学生在实践中学习和成长。学生可以参与到企业的 AIGC 产品测试项目中，了解企业的测试流程和规范，掌握最新的测试技术和方法。
在实训基地中，企业可以为学生提供专业的导师指导，帮助学生解决在实践中遇到的问题。导师可以分享自己在项目中的经验和心得，引导学生思考和探索，培养学生的实践能力和解决问题的能力。同时，实训基地还可以为学生提供先进的测试设备和工具，让学生能够接触到最前沿的测试技术和设备，提高学生的实践操作水平。通过 "招生 - 培养 - 就业" 全链条对接，学生从入学开始就能够明确自己的职业方向，在学习过程中不断积累实践经验，毕业后能够直接进入企业工作，实现从校园到职场的顺利过渡。
2. 1+X 证书融通：对接 "软件测试职业技能等级证书（中级）" 与 "AIGC 应用开发职业技能等级证书"，构建 "课证融合" 课程体系，是提升学生就业竞争力的有效途径。软件测试职业技能等级证书（中级）主要考察学生在软件测试方面的基本技能和知识，包括测试用例设计、测试执行、缺陷管理等方面的能力。AIGC 应用开发职业技能等级证书则侧重于考察学生在 AIGC 技术应用开发方面的能力，如 AIGC 模型的训练、优化、应用等方面的技能。
将这两个证书的考核内容融入课程体系中，能够使课程内容更加丰富和全面，满足企业对人才的多元化需求。在课程教学中，教师可以根据证书的考核标准和要求，设计相应的教学内容和实践项目，让学生在学习过程中掌握证书所要求的技能和知识。
（三）社会服务能力拓展
面向中小企业开展 AIGC 测试技术培训，是职业院校发挥社会服务功能的重要体现。中小企业在数字化转型过程中，往往面临着技术人才短缺、测试能力不足等问题。职业院校通过开发 "智能测试工具快速入门""AIGC 产品质量保障 " 等微课程，能够为中小企业提供针对性的技术培训，帮助中小企业提升测试团队的技术水平，解决实际问题。
通过开展这些培训，职业院校能够为中小企业提供技术支持，助力传统企业测试团队技术转型，促进中小企业的发展。同时，这也能够提升职业院校的社会影响力，打造职业教育服务产业升级的特色名片，为职业教育的发展创造良好的社会环境。通过以上体系化设计，本课程致力于培养既懂软件测试核心技术，又能熟练运用 AIGC 工具解决实际问题的 "新工科" 技能人才，为智能时代软件产业发展提供可持续的人力资源支撑。
厂商：唯众 官网www.whwzzc.com
官方通讯：13037102709 辜先生（备注B站）
官方通讯：15994264690 冉先生（备注B站）
