摘要：文章以高校软件工程课程为研究对象,深入分析人工智能技术在教学各环节的应用现状,提出构建智能化教学新模式的策略构想。研究指出,未来应致力于实现技术与教育的深度融合,在规模化培养与个性化教学间找到平衡,构建多元协同的人才培养生态,为软件工程教育变革提供新思路。

关键词：人工智能；软件工程；教学应用

引言：随着人工智能的飞速发展,教育领域与之碰撞出耀眼火花。在软件工程专业教学中,人工智能扮演着日益重要的角色。一方面,软件工程专业在培养具备前沿计算思维和实践创新能力的高层次人才方面责无旁贷。另一方面,软件工程知识更新速度快、实践性强,传统的教学模式难以为继。人工智能为破解“教”与“学”困局带来新的可能,亟需从教育理念、课程体系、教学模式等多维度深入探索其应用路径。

一、人工智能技术应用于软件工程教学的优势分析

（一）提高教学效率和质量

人工智能技术的应用可以显著提高软件工程课程教学的效率和质量。AI技术能够快速、准确地分析处理海量的教学数据,洞察学生学习行为模式和知识掌握情况,为教师提供全面、客观的教学决策依据。基于大数据分析,教师可以精准设定教学目标,优化教学内容设计与呈现方式,因材施教,有的放矢地解决学生的学习难点与疑惑。通过引入智能助教系统,可以在课前、课中、课后全流程赋能,为师生提供个性化的教学服务。学生通过与AI助教的实时互动,获得针对性的学习指导与反馈,加深对知识点的理解。教师则可以将更多精力投入到教学创新和学生个性化指导中[1]。AI技术还可通过智能组卷和作业批改等方式减轻教师负担,利用虚拟仿真和可视化技术创设沉浸式教学场景,多维度提升教学体验。

（二）促进个性化自适应学习

将人工智能技术引入软件工程课程教学,最显著的优势之一在于实现了学习的个性化和自适应性。传统的软件工程教学更多采用“一刀切”的授课模式,忽视了学生在学习基础、接受能力、兴趣爱好等方面的个体差异。人工智能则能够通过对学生历史学习数据和实时行为的动态跟踪分析,精准刻画每位学生的学情特点和认知规律,据此智能推荐个性化学习路径、学习资源与学习任务,因材施教,使不同学生都能获得契合自身特点的学习体验。学生可根据AI规划的个性化学习进度,自主调整学习节奏。当学生遇到困难时,AI系统还可即时诊断并提供有针对性的学习辅导。通过人机协同构建的自适应学习闭环,学生逐步养成自主学习的习惯,获得个性化能力提升,最终实现因材施教、教学相长的理想境界。

（三）丰富教学资源和手段

基于自然语言处理、知识图谱等AI技术,可以对海量软件工程领域文献、案例、课程等学习资源进行智能筛选、语义关联和知识抽取,形成结构化、语义化的学习资源库,教师和学生均可便捷获取感兴趣的学习材料。AI还能根据教学需求,实时生成项目案例、测试题库等教学内容,显著提升备课、习题编写等教学准备工作效率。在教学手段创新方面,人工智能为打造沉浸式、交互式的学习体验提供了更多可能。例如,借助智能课堂助手收集学生实时反馈,教师可以根据学生认知状态动态调整授课;利用虚拟现实和增强现实技术,学生可以在仿真环境中获得身临其境的项目实训;通过与智能学习伙伴对话交流,学生能以更具参与感的方式理解和巩固知识。

二、人工智能在软件工程教学中的应用策略

（一）基于人工智能的个性化学习路径生成

1.知识图谱构建

软件工程课程涉及面广,知识点繁多,人工智能可以通过自然语言处理和知识抽取技术,自动分析课程大纲、教材、案例等学习资源,构建结构化、语义化的软件工程知识图谱。知识图谱中的概念节点代表软件工程的重要知识点,节点间的关联边反映知识点之间的逻辑先后、依赖包含等关系。基于知识图谱,可以可视化呈现软件工程知识体系,帮助学生梳理知识脉络,理清学习重点和难点。同时,知识图谱也是后续个性化学习服务的重要基础。

2.个性化学习内容推荐

有了结构化的软件工程知识图谱之后,人工智能系统可以动态跟踪学生的学习历程和知识掌握情况,据此个性化地推荐学习内容。例如,对于软件设计基础薄弱的学生,系统会重点推送设计原理、设计模式等基础学习资源；而对于对编码实现较感兴趣的学生,系统则会适时推荐软件构建、代码优化等实战类学习材料。

3.个性化学习进度调整

除了个性化的内容推送,人工智能还能根据学生的实际学习进展,动态优化学习任务的时间安排。系统利用机器学习算法,综合分析学生在各知识模块的停留时长、习题完成度、测验得分等数据,判断其对知识点的掌握程度,进而调整后续学习任务的时间分配[2]。如果学生在软件测试这一模块表现出色,学习进度远超预期,系统就会适当减少后面测试相关内容的学习时长。而当学生在需求分析环节遇到困难时,系统会及时检测到问题,增加需求工程的学习时间并提供针对性的学习指导。

（二）人工智能辅助的编程错误检测与纠正

1.静态代码分析

编程语言的语法错误和规范问题,是初学者常常遇到的障碍。人工智能可以利用静态代码分析技术,在学生提交代码的那一刻,快速检查其编写的程序。智能分析工具首先会对代码进行词法分析和语法分析,根据编程语言的语法规则判断代码是否存在拼写错误、缺失括号、变量未声明等低级错误。然后,代码静态分析还会进一步审查程序的逻辑结构,识别可能存在的死循环、资源泄露等问题。

2.动态执行跟踪

某些逻辑性错误很难通过静态分析发现,这时就需要在程序运行时动态跟踪其执行过程。人工智能驱动的智能调试工具可以自动为学生的代码添加断点,记录每个断点的变量状态、函数调用栈等信息。学生运行程序时,调试工具会实时监测程序的执行流,捕捉运行时异常。一旦出现异常,调试器就会暂停程序,生成详细的错误报告,高亮出现错误的代码行,并给出可能的修复建议[3]。例如,当学生编写的软件工程课设项目运行时抛出空指针异常,调试工具会提示学生在异常代码行之前添加非空判断,或者使用try-catch块处理可能出现的异常。可视化的动态跟踪让程序执行对学生完全透明,大大降低了代码调试的难度。

3.智能编程助手

传统的编程工具很少考虑学习者的认知规律和知识基础,由此产生的编程环境对初学者缺乏友好性。利用人工智能技术,特别是自然语言处理和知识工程,可以打造一个交互性更强、更具智能的编程助手,全程陪伴学生进行编码实践。例如,学生在进行软件工程课程设计时,往往会遇到如何组织类的继承关系、设计模式应该如何应用等问题。这时,学生只需用自然语言向智能助手提问,助手就可以根据问题分析学生的开发需求和上下文,给出具有针对性的解答。编程助手的响应可以是对学生问题的直接回答,也可以是相关概念的定义、类似案例的参考代码。智能助手避免学生在遇到问题时东搜西找,大幅提升其编程效率。

（三）AI驱动的代码自动生成与优化

1.代码补全与建议

受限于知识基础和开发经验,很多软件工程专业的学生在编写代码时经常感到无从下手。而人工智能恰好可以从海量优质代码库中学习人类开发者的编码模式,形成对编程语义的深度理解。基于机器学习形成的编程知识,AI可以像人类程序员那样根据上下文进行编码。在具体的教学场景中,智能编程插件可以实时分析学生已敲入的代码,预测其编码意图,自动推荐下一步最可能使用的代码片段,替学生补全条件分支、循环体等代码结构。

2.性能瓶颈检测

除了代码编写,程序性能优化也是软件工程教学的重要一环。传统的性能评测往往需要学生人工设计测试用例,并对代码进行耗时的插桩。利用AI,性能瓶颈检测可以做到全自动化。例如在学生提交的Web项目代码中,AI工具可以智能生成多种典型业务流程的模拟请求,全方位压测网站性能。通过深入分析网站在不同请求规模、不同业务场景下的响应时延和资源占用,AI即可定位性能短板,找出瓶颈后,优化器还可以进一步给出诸如增加索引等优化建议,引导学生迭代优化系统。

3.代码重构优化

软件工程专业的高年级学生需要掌握面向对象分析与设计等系统性的代码组织方法。代码重构和优化的实战训练,对于学生软件架构能力的养成至关重要。人工智能可以基于机器学习自动评估学生编写的程序,度量其内聚性、耦合性、圈复杂度等一系列代码质量指标,揭示代码的设计缺陷。质量度量发现问题后,AI还可以进一步提供一键重构等智能助手服务。例如,对于学生设计的停车场管理系统,系统检测到其中车辆类和停车卡类的部分业务高度耦合,就会提示学生用访问者模式解耦两个类。在学生同意后,AI自动为其生成访问者模式的代码框架。重构过程高度自动化,学生得以聚焦软件设计本身。

（四）沉浸式软件工程实践学习环境构建

1.虚拟项目场景模拟

真实的软件工程实践离不开对行业场景的深刻理解,单纯的练习代码编写是不够的。人工智能可以模拟对各类行业软件的需求,再现真实的开发环境,让学生在身临其境中强化实践技能。例如在智能教学平台中,学生可以在虚拟的甲方团队、架构师、开发工程师、测试工程师等多重身份间切换[4]。在需求分析阶段,学生扮演的需求工程师要与AI模拟的甲方团队深入沟通,在智能交互中捕捉真实需求,而AI则会适时提出模棱两可的描述,考验学生的需求管控能力。在开发阶段,学生作为工程师要与AI协作攻关难题。若学生的代码存在缺陷,智能测试助手还会适时跟进反馈。沉浸式的角色体验让枯燥的软件工程知识鲜活起来。

2.角色分工与协作

除了行业环境,现代软件工程还对学生的团队协作能力提出了更高要求。传统实践教学资源有限,很难为每个学生创设真实的团队情境。而人工智能则可以扮演项目经理、技术负责人等关键角色,为学生营造真实的团队协同氛围。在虚拟项目中,学生需要与AI模拟的团队成员展开广泛互动。例如,学生需与AI项目经理就开发进度、需求变更等议题展开讨论,在会议桌前锻炼口头表达和会议管理能力。在遇到技术难题时,学生要向AI技术总监寻求架构指导,学会使用UML等工具开展技术方案汇报。学生还要协调AI模拟的开发者共同攻关代码,掌握结对编程、代码审查等技巧。

3.实时反馈与评估

及时的反馈是软件工程实践教学的关键,而过去由于师生比例限制,及时反馈往往难以落实到每一个学生身上。AI则可以利用知识工程和数据挖掘技术,对学生的工程实践表现做到实时跟踪、持续评估。一方面,AI会全程记录学生在虚拟项目中的每一步操作,包括需求分析的深度广度、概要设计的合理性、代码质量、与团队成员的互动频次等全过程数据。数据汇聚后,AI会以软件工程专业的评判标准解析学生表现,诊断学生在系统分析、程序开发、团队协作等各环节可能存在的不足[5]。例如,若发现学生的代码明显偏离需求,AI就会判定需求分析不到位,提醒学生回顾需求并调整实现思路。另一方面,在虚拟实践的每一个关键节点,学生也可以随时从AI处获得阶段性反馈，AI会客观呈现学生的阶段性工作成果,并给出改进意见。

三、人工智能赋能软件工程课程教学的应用展望

（一）技术、伦理与教育深度融合的应用场景

人工智能作为一项变革性技术,其在软件工程教育中的应用绝非只是单纯地“嫁接”或“添加”,而应该追求与教育的深度融合。这种融合首先意味着要在技术应用的同时,坚持以人为本、以育人为根本目标。无论是个性化教学设计还是智能编程助手,技术都不应该代替老师,而是要成为放大优秀教师力量的得力助手。技术应该充分融入教学全过程和各环节,让教师从重复、低效的教学事务中解放出来,将更多时间精力投入因材施教和师生互动中。同时,在软件工程领域将人工智能技术引入课堂,也应成为加强学生职业伦理教育,提升其对技术社会影响认知的重要契机。教师应在AI应用实践中引导学生反思人工智能的伦理风险,增强其对算法偏见、数据隐私等问题的敏感度,强调以伦理为先的工程价值观。

（二）规模化和个性化有机结合的发展路径

当前,高校软件工程专业面临生源规模不断扩大的新形势,但教育资源却难以同步增长。如何在规模化培养的同时确保教育质量,成为摆在教育工作者面前的严峻挑战。而人工智能恰好为破解这一难题带来了新的思路。一方面,AI可以通过知识图谱构建、智能助教系统搭建等技术应用,让优质的软件工程学习资源惠及更广泛的学生群体。学生可以随时随地获取个性化的学习支持,部分标准化的教学任务如作业批改也可通过AI自动化完成,从而显著提升单位教学成本下的人才培养规模。另一方面,AI技术的应用也为实现因材施教、个性化培养带来了新的可能。通过学习过程数据的累积分析,AI可以比以往任何时候都更加全面、更加客观地洞察每一位学生的学习特点。进而,学习资源、学习节奏、实践项目都可根据学生的个性化需求量身定制。

（三）多元主体协同创新的人才培养生态

人工智能重塑软件工程人才培养,不仅意味着教学手段的革新,更意味着人才培养生态的重构。过去,高校、教师、学生之间往往存在明显的信息不对称,教学过程缺乏持续、紧密的协同。而如今,人工智能正逐步打破这种壁垒,促进多方主体基于数据的协同创新。例如,软件工程教学过程中积累的海量学习数据,可以反哺到教学环节的各个决策中,让院校管理者洞察人才培养的宏观脉络,优化专业设置、课程体系。一线教师也可以通过数据实时把控教学反馈,因势利导开展教研,在集体智慧中磨砺教学技艺、创新教学方法。而学生更是在数据驱动下“翻身做主人”,有了表达个性化学习需求的渠道。此外,人工智能还让行业企业以虚拟教学项目等创新方式参与人才培养,让学生通过与业界专家、工程师的交互建立行业认知。多元主体携手打造开放、协同、持续迭代的软件工程人才培养生态,将成为人工智能时代的教育新范式。

四、结语

综上所述,人工智能正在为软件工程教育插上腾飞的翅膀。教学理念、教学模式、教学评价、人才培养生态,无一不在智能技术的浪潮中悄然发生革命性的变化。与此同时,我们也应看到,真正实现人工智能与教育的融合共生绝非一蹴而就。对教师而言,要主动拥抱前沿科技,在人机协作中突破“技术焦虑”,提升引领智能时代教学的能力。对学生而言,要在享受智能化学习便利的同时,强化独立思考、开放创新的意识,做智能技术的主人而非奴隶。对教育管理和政策制定者而言,要着眼长远,超越功利,加强顶层设计,为人工智能在软件工程乃至更广领域的教育应用保驾护航。

参考文献：

[1]熊懿.人工智能技术在软件工程中的应用研究[J].移动信息,2025,47(02):311-313.

[2]胡远涛.人工智能在计算机应用软件开发中的应用探索[J].信息记录材料,2025,26(02):81-83.

[3]肖成龙,王珊珊.生成式人工智能在软件设计模式课程教学中的应用[J].计算机教育,2024,(11):161-166.

[4]胡安媛,孔祥泽. 生成式人工智能在软件设计模式课程教学中的应用[J]. 电脑应用文粹,2024(10):157-159.

[5]鄞少薇.探索人工智能在软件工程课程设计中的应用研究[J].信息技术时代, 2023(6):13-15