본 논문은 소프트웨어 테스트 교육의 중요한 부분인 ISTQB(International Software Testing Qualifications Board) 인증 프레임워크에 생성형 인공지능(LLM)을 활용하는 방법을 탐구하고 평가합니다. LLM이 ISTQB 기반 학습을 어떻게 보완할 수 있는지 연구하며, 10년 이상 분량의 28개 샘플 시험과 1,145개 질문으로 구성된 ISTQB 정렬 데이터셋을 생성하고, 도메인 최적화된 프롬프트를 개발하여 LLM의 정확성과 설명 품질을 향상시켰습니다. 또한 최신 LLM을 해당 데이터셋에 대해 체계적으로 평가하고, 소프트웨어 테스트 교육에 LLM을 통합하기 위한 실행 가능한 통찰력과 권장 사항을 제시합니다.
