Técnicas de testing de caja negra

Curso de iniciación al testing orientado a perfiles técnicos y analistas que necesitan diseñar casos de prueba a partir de requisitos funcionales sin acceso al código fuente. El alumno aprende a distinguir el testing de caja negra del de caja blanca, derivar clases de equivalencia válidas e inválidas a partir de condiciones de negocio, aplicar el análisis de valores límite para detectar defectos en los extremos de los rangos, y combinar condiciones complejas con grafos causa-efecto y error guessing. Al finalizar, el participante será capaz de diseñar un conjunto mínimo de casos de prueba bien justificado para una funcionalidad definida por requisitos.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Identificar las características del testing de caja negra y diferenciar clases válidas e inválidas a partir de un conjunto de requisitos
• Aplicar la técnica de partición de equivalencia para reducir casos de prueba sin perder cobertura relevante
• Aplicar el análisis de valores límite para seleccionar datos de prueba en los extremos de rangos
• Aplicar grafos causa-efecto y error guessing para combinar condiciones y anticipar fallos

1. Fundamentos del testing de caja negra Qué es el testing de caja negra y qué lo distingue del de caja blanca; perspectiva funcional frente a perspectiva estructural; casos de prueba derivados de requisitos, especificaciones o documentación; cuándo cada enfoque aporta más valor; errores frecuentes al confundir ambas perspectivas
2. Partición de equivalencia Qué es una clase de equivalencia y por qué reduce el espacio de prueba; identificar clases válidas e inválidas para condiciones numéricas, de cadena y de estado; seleccionar un valor representativo por clase; justificar que la reducción mantiene la cobertura relevante
3. Análisis de valores límite (BVA) Por qué los valores en los extremos de un rango son especialmente propensos a defectos; identificar los límites para rangos cerrados y abiertos; derivar el conjunto mínimo de casos de prueba combinando partición de equivalencia y BVA; ejemplos con rangos numéricos y condiciones de longitud
4. Grafos causa-efecto y error guessing Modelar relaciones entre condiciones de entrada y resultados con grafos causa-efecto; simplificar escenarios complejos con tablas de decisión; aplicar error guessing basado en experiencia y conocimiento del dominio; anticipar fallos probables en condiciones de frontera y casos extremos

• No se requiere software específico para este curso
• Acceso a un editor de texto o hoja de cálculo para documentar los casos de prueba
• Requisitos de práctica proporcionados por el docente (especificaciones de ejemplo)

Ninguno requerido. Se recomienda haber trabajado con requisitos funcionales o especificaciones de usuario (historias de usuario, criterios de aceptación) en cualquier formato, aunque sea básico. No es necesario saber programar ni tener experiencia previa en testing.