夜雨聆风
AI时代，测试工程师
如何不被淘汰？
当ChatGPT、DeepSeek、Trae等AI工具快速进入软件研发领域，一个现实问题摆在每一位软件工程专业学生面前：未来企业需要什么样的测试工程师？
根据行业调研数据显示，目前越来越多的软件企业已经开始在需求分析、测试设计、自动化测试、缺陷分析等环节引入AI技术。AI正在改变软件测试工程师的工作方式。未来企业需要的不再只是“会写测试用例的人”，而是：会分析需求、会设计测试方案、会使用AI提升效率、会判断AI结果是否正确、会与AI协同工作的复合型测试人才。
在《测试管理》课程中，阳卫老师和张杲阳老师积极探索AI赋能教学，将AI技术深度融入软件测试全流程实践，帮助学生提前适应未来职场。
从“学测试”到“用AI做测试”
《测试管理》课程围绕企业真实工作流程，构建了完整的软件测试实践链路：
测试需求分析
↓
测试计划制定
↓
测试用例设计
↓
测试执行
↓
缺陷管理
↓
测试报告编写
让学生以项目为载体，体验企业测试工程师的真实工作过程。
AI协同测试需求分析
在项目启动阶段，学生需要阅读需求规格说明书，分析系统功能和业务流程。
课程引入AI辅助需求分析工具，帮助学生快速梳理：功能模块、业务流程、测试范围、测试需求、测试点。但AI给出的结果并不是最终答案，学生需要结合业务场景进行人工审核，发现遗漏与错误，培养独立分析能力。
Trae Skills分析需求文档提取测试点
AI辅助测试计划制定
测试计划是测试工作的“作战方案”，需要确定：测试目标、测试策略、测试环境、测试资源、测试进度等内容。课程中引导学生利用大模型快速生成测试计划框架，再结合项目特点进行优化调整。通过多轮AI协同，学生能够更加深入理解测试计划的设计逻辑。
AI生成测试用例，
但不能直接照搬
测试用例设计是软件测试的重要环节，课程引入AI工作流工具辅助测试用例生成，学生可以利用AI快速生成：正常场景用例、边界值用例 、异常场景用例等。AI学生需要对AI生成的内容进行审核、修改和完善。这一过程中，学生不仅学会使用AI，更学会判断AI。
Coze工作流自动生成测试用例流程
AI辅助自动化测试实践
随着人工智能技术在软件研发领域的广泛应用，自动化测试正从“代码驱动”逐步迈向“自然语言驱动”。《测试管理》课程引入AI自动化测试工具 Midscene.js，让学生体验通过自然语言描述测试场景，由AI自动完成测试脚本生成与执行的新型测试模式。
在课程实践中，学生只需使用自然语言描述测试任务，即可驱动自动化测试流程执行，降低自动化测试的入门门槛。通过实践，学生不仅能够了解AI赋能自动化测试的最新发展趋势，更能够建立“利用AI提升测试效率”的工程思维。
企业级项目管理工具进课堂
除了AI工具外，课程还引入企业常用测试管理平台—禅道（ZenTao）。学生在课程中完成：测试用例管理、缺陷提交、缺陷跟踪、测试报告生成。提前熟悉企业真实工作环境。
禅道测试管理页面
培养学生的不是“使用AI”，
而是“驾驭AI”
课程始终坚持：AI辅助，人工主导，希望学生掌握的不仅仅是工具操作。更重要的是培养：需求分析能力、测试设计能力、问题发现能力、工程实践能力、AI协同能力。AI可以提高效率，但不能代替思考。未来职场竞争中，真正有价值的不是会不会使用AI，而是能否正确利用AI解决实际问题。
面向未来的软件测试人才培养
人工智能正在重塑软件行业。《测试管理》课程将持续推进AI与软件测试教学深度融合，打造“AI协同软件测试”特色教学模式。希望每一位学生都能在课程学习中形成一种新的职业能力：遇到测试任务时，能够主动思考：“我如何利用AI把这项工作做得更快、更好、更专业？”这不仅是一门课程的改革，更是面向未来职业能力培养的一次探索。
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供 稿/ 阳 卫
编 辑/ 徐 小 婷
初 审/ 新媒体中心
终 审/ 计算机学院办公室
