Mastering QA in AI: Evaluaite
0 (0 Ratings)

⏱️

Duur

2u50m

Niveau

Beginner

💬

Taal

Nederlands

📜

Certificaat

Ja

AI introduceert risico’s die je met een traditionele goed-of-fout-aanpak niet kunt vangen. Gedrag is niet-deterministisch, context-afhankelijk en verandert over tijd. Als QA-professional of tester heb je een framework nodig dat daarbij past.

Evaluaite is dat framework. Het verbindt concrete AI-risico’s aan kwaliteitsdimensies, maakt ze meetbaar via metrics en thresholds, en past naadloos in bestaande ontwikkelprocessen.

In deze zelfstudie-cursus leer je de kern van Evaluaite kennen en toepassen op je eigen AI-systeem.

🎯

Wat leer je

  • Je begrijpt waarom AI-kwaliteit een andere aanpak vraagt dan traditioneel testen, en wat de gevolgen zijn van een niet-deterministisch systeem voor jouw testwerk.
  • Je kent de acht kwaliteitspijlers van Evaluaite en kunt per pijler de belangrijkste risico's koppelen aan de bijbehorende kwaliteitsdimensie.
  • Je past de Risk Strip toe op een eigen use case en bepaalt in vijf stappen welke risico's relevant zijn en welke pijlers daarop aansluiten.
  • Je vertaalt metrics en thresholds naar concrete beslissingen over acceptatie, monitoring en bijsturing van een AI-systeem.

📚

Curriculum

Module 1 — Waarom dit framework
- AI-gedrag is probabilistisch, niet binair goed/fout - Risico's raken altijd meerdere pijlers

  • Waarom dit framework
    02:00

Module 2 — De 8 pijlers (video ~15 min + korte quiz)
- Alle 8 pijlers diep behandelen in video — kort per pijler: wat meet het, welk risico, welke dimensie - Opdracht: matching-quiz (risico → kwaliteitsdimensie → pijler), bijv. 10 vragen, automatisch nagekeken - Doel: herkenning, niet toepassing — dat komt in module 3

Module 3 — Risk Strip toepassen (video ~10 min + werkblad)
Dit is het kritieke punt voor zelfstudie zonder trainer. Om dit toch goed te laten landen: - Werkblad met een vooraf uitgewerkt voorbeeld (bijv. een RAG-chatbot voor klantenservice) dat de deelnemer eerst doorloopt — ze zien hoe het zou moeten, voordat ze het zelf doen - Daarna vult de deelnemer hetzelfde werkblad in voor hun eigen use case - Zelf-check in plaats van trainer-feedback: een checklist ("heb je per geselecteerd risico een pijler EN een dimensie genoemd?") en evt. 2-3 voorbeeld-uitwerkingen van andere use cases (classificatie, agent, summarization) om tegen te vergelijken - Dit compenseert het ontbreken van directe feedback grotendeels, al blijft live altijd sterker hiervoor

Module 4 — Metrics, thresholds & besluitvorming (video ~10 min + reflectieopdracht)
- Hoe een threshold-overschrijding leidt tot observeren/beoordelen/ingrijpen - Opdracht: bij de 3 risico's die ze in module 3 kozen, laten benoemen welke metric en welke (ruwe) threshold ze zouden hanteren, plus wat de actie is bij overschrijding

Voor wie is deze cursus

  • Testers en QA-professionals met minimaal 1 jaar praktijkervaring.

  • Geen voorkennis van AI of prompt engineering vereist.

👤

Je instructeur

BP
Bas Pouw
Senior Testautomation Engineer
Free
Free access this course