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課程大綱

一、制訂大綱的依據

本大綱根據2020年計算機應用技術專業教學計劃制訂

二、課程簡介

軟件工程作為一門專業主干課，重點要求學生學習與軟件開發和維護有關的四個方面的主要內容——過程與模型、方法與技術、工具與環境、標準與規范。進而通過課程實踐培養學生運用軟件工程基本原理解決實際問題，并從事復雜軟件項目開發和維護的實踐應用能力與創新能力，努力成為當今信息社會和知識經濟時代所需要的高素質計算機專業人才。

三、課程性質、教育目標

(一)性質：本課程是計算機軟件專業的專業主干課。通過本課程的學習，使學生初步建立工程化意識，學會用工程化思想（包括技術、方法與環境）開發各種軟件，以軟件的生命周期作為主線，掌握軟件工程的基本理論，進一步系統化、工程化，為今后實際工程中能夠進行系統分析與設計奠定良好的基礎。

（二）教育目標：

通過本課程的教學，應使學生達到以下要求：

1.熟練掌握軟件與軟件工程基本概念和基本知識。

2.熟練掌握生存周期與軟件開發模式。

3.掌握結構化程序設計的編程思想。

4.掌握面向對象分析、設計與編碼方法。

5.掌握有關軟件的評審、測試與維護，項目計劃與項目管理方法。

6. 能用軟件工程的方法參與軟件項目的分析、設計、實現和維護。

四、課程教學內容與基本要求（課程教學內容、重難點、基本要求、教法說明）

《軟件工程》的教學分為理論教學和實驗教學兩個環節，本部分為理論教學大綱。

第1章、軟件工程學概述

1、課程教學內容：

1)軟件危機

2)軟件工程

3)軟件生命周期

4)軟件過程。

2、基本要求：產生軟件危機的原因及解決途徑，軟件工程的基本原理，軟件工程方法學，軟件生命周期中各階段的基本任務，軟件過程模型。

3、重點：軟件工程的基本原理，軟件生命周期中各階段的基本任務。

4、難點：各類軟件過程模型的特點及適用范圍。

5、教法說明：通過一些具體的軟件危機事例來充分說明軟件工程的重要性，使學生對本課程產生濃厚的興趣。

第2章、可行性研究

1、課程教學內容：

1)可行性研究的任務

2)可行性研究過程

3)系統流程圖

4)數據流圖

5)數據字典

6)成本/效益分析。

2、基本要求：可行性研究的任務，系統流程圖、數據流圖和數據字典的畫法，成本/效益分析的方法。

3、重點：系統流程圖、數據流圖和數據字典的畫法。

4、難點：數據流圖和數據字典的畫法。

5、教法說明：可用學生比較熟悉的系統來講解數據流圖和數據字典的建立，以合適的項目為分析對象，要求學生建立起數據流圖，作為課后作業，并對學生作業進行分析和討論。

第3章、需求分析

1、課程教學內容：

1)需求分析的任務

2)與用戶溝通獲取需求的方法

3)分析建模與規格說明

4)實體—聯系圖

5)數據規范化

6)狀態轉換圖

7)其他圖形工具

8)驗證軟件需求。

2、基本要求：分析建模、規格說明和數據的規范化，實體-聯系圖、狀態轉換圖和常用圖形工具的使用方法，驗證軟件需求的方法。

3、重點：實體-聯系圖、狀態轉換圖和常用圖形工具的使用方法。

4、難點：狀態轉換圖等常用圖形工具的使用方法。

5、教法說明：可提供一份具體需求分析報告供學生分析和學習。

第4章、形式化說明技術

1、課程教學內容：

1)形式化說明技術概述

2)有窮狀態機

3)Petri網

4)Z語言。

2、基本要求：形式化方法的優缺點，有窮狀態機、Petri網和Z語言三種典型的形式化方法，應用形式化方法的準則。

3、重點：形式化方法的優缺點，應用形式化方法的準則。

4、難點：有窮狀態機、Petri網和Z語言三種典型的形式化方法。

5、教法說明：本章只要求學生簡單了解形式化說明技術的重要性，對幾種技術的詳細內容不做要求，老師了根據個人興趣讓學生自行安排。

第5章、總體設計

1、課程教學內容：

1)設計過程

2)設計原理

3)啟發規則

4)描繪軟件結構的圖形工具

5)面向數據流的設計方法。

2、基本要求：總體設計的過程，軟件設計的概念和原理、啟發式規則，常用圖形工具的使用方法，面向數據流的設計方法。

3、重點：軟件設計的概念和原理、啟發式規則，面向數據流的設計方法。

4、難點：面向數據流的設計方法。

5、教法說明：本章內容非常重要，可讓學生用第三章的需求分析實例進行總體設計。

第6章、詳細設計

1、課程教學內容：

1)結構程序設計

2)人機界面設計

3)過程設計的工具

4)面向數據結構的設計方法

5)程序復雜程度的定量度量。

2、基本要求：結構程序設計的概念，人機界面設計，常用的詳細設計工具使用方法，Jackson程序設計方法，程序復雜程序的定量度量。

3、重點：常用的詳細設計工具，包括流程圖、盒圖、PAD圖、判定樹和判定表的使用方法，Jackson程序設計方法以及程序復雜性定量度量方法McCabe基本思路。

4、難點：Jackson程序設計方法以及程序復雜性定量度量McCabe的方法。

5、教法說明：講解人機界面設計中，可向學生展示不同系統的多種界面；Jackson方法也結合實例進行講解。

第7章、實現

1、課程教學內容：

1)編碼

2)軟件測試基礎，

3)單元測試

4)集成測試

5)確認測試

6)白盒測試技術

7)黑盒測試技術

8)調試

9)軟件可靠性。

2、基本要求：軟件測試的有關的基本概念和步驟，單元測試、集成測試和確認測試的方法，白盒測試和黑盒測試技術，軟件調試技術和軟件可靠性估算方法。

3、重點：單元測試、集成測試和確認測試的方法，白盒測試和黑盒測試技術。

4、難點：白盒測試和黑盒測試技術的測試用例設計。

5、教法說明：介紹一些與軟件測試技術相關的背景知識，特別是涉及到的一些數學知識。

第8章、維護

1、課程教學內容：軟件維護的定義，軟件維護的特點，軟件維護過程，軟件的可維護性，預防性維護，軟件再工程過程。

2、基本要求：軟件維護的定義、特點及軟件再工程過程，軟件維護的過程，軟件可維護性的概念以及決定軟件可維護性的因素。

3、重點：軟件維護的過程，軟件的可維護性。

4、難點：軟件維護的過程。

5、教法說明：應用實例來說明軟件維護的重要性，并與學生討論。

第9章、面向對象方法學引論

1、課程教學內容：

1)面向對象方法學概述

2)面向對象的概念

3)面向對象建模

4)對象模型

5)動態模型

6)功能模型

7)3種模型之間的關系。

2、基本要求：面向對象方法學要點、優點、噴泉模型，面向對象的基本概念，對象模型，動態模型，功能模型。

3、重點：對象模型，功能模型。

4、難點：三種模型的功能和關系。

5、教法說明：將結構化分析的案例和習題改用面向對象方法進行分析，讓學生對這兩種方法進行對比。

第10章、面向對象分析

1、課程教學內容：

1)面向對象分析的基本過程

2)需求陳述

3)建立對象模型

4)建立動態模型

5)建立功能模型

6)定義服務。

2、基本要求：面向對象分析的基本過程，需求陳述，建立對象模型、功能模型和動態模型。

3、重點：建立對象模型、功能模型和動態模型的方法。

4、難點：動態模型的建立。

5、教法說明：要求學生結合具體案例，完成一個綜合作業，以熟悉面向對象分析的思想。

第11章、面向對象設計

1、課程教學內容：

1)面向對象設計的準則

2)啟發規則

3)軟件重用

4)系統分解

5)設計問題子系統

6)設計人機交互子系統

7)設計任務管理子系統

8)設計數據管理子系統

9)設計類中的服務

10)設計關聯

11)設計優化

2、基本要求：面向對象設計準則，軟件重用的基本思想，問題域、人機交互、任務管理和數據管理的設計策略。

3、重點：面向對象設計準則，軟件重用的基本思想。

4、難點：設計優化。

5、教法說明：注意將面向對象設計準則和啟發規則與結構化方法進行比較。

第12章、面向對象實現

1、課程教學內容：

1)程序設計語言

2)程序設計風格

3)測試策略

4)設計測試用例

2、基本要求：面向對象語言的優點和技術特點，面向對象程序設計遵循的新準則。

3、重點：面向對象程序設計語言的特點。

4、難點：測試策略。

5、教法說明：與結構化方法進行比較。

第13章、軟件項目管理

1、課程教學內容：

1)估算軟件規模

2)工作量估算

3)進度計劃

4)人員組織

5)質量保證

6)軟件配置管理。

2、基本要求：人員組織和能力成熟度模型，軟件規模和工作量的估算方法，進度計劃和質量保證技術。

3、重點：軟件規模和工作量的估算方法，軟件配置管理過程。

4、難點：軟件規模和工作量的估算方法及其對CMM的深刻理解。

5、教法說明：結合具體案例進行講述，并在課堂上進行討論。

五、學時（理論和實踐）分配表

序號教學內容課時分配

理論教學實踐教學考核權重

1軟件工程學概述6010

2可行性研究415

3需求分析4215

4形式化說明技術5215

5總體設計6410

6詳細設計6410

7實現6415

8維護65

9面向對象方法學引論12

10面向對象分析12

11面向對象設計12

12面向對象實現12

13軟件項目管理47

六、學習教學場地、設施要求（課程中的實踐部分）

序號項目（實驗）名稱學習教學場地、設施要求

1項目立項和可行性分析教室

2需求分析與建模

3總體設計與詳細設計

4程序設計語言的選擇和編程

5測試

6項目管理

。

七、考核及評分辦法

本課程擬采取結構評分方式，總成績=平時成績 + 期末考試成績。

平時成績=作業成績＋實驗成績；平時成績占總成績的30%，其中作業成績占總成績的10%，實驗成績占總成績的20％，期末考試根據教學大綱統一命題，占總成績的70%。

八、學習資源的選用

建議教材

張海藩，軟件工程導論(第六版)，清華出版社，2018.2

教學參考書

1 蔡敏等，UML基礎和Rose建模教程，人民郵電出版社，2016年

2 李芷，軟件工程方法與實踐，電子工業出版社，2014年

3 鄭人杰，實用軟件工程(第二版)，清華大學出版社，2007年

大綱執筆人： 李海良

制定日期： 2023年2月

李老師

李海良簡介

李海良，，暨南大學副教授，碩士生導師，九三學社社員，中山大學工學博士香港城市大學訪問學者，廣東工業大學校外合作研究生導師。研究方向為深度學習、圖像識別、智慧綜合能源和能源大數據。在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems和Information fusion等TOP期刊第一作者發表SCI論文6篇，主持省級課題2項，參與國家自然科學基金1項。長期擔任IEEE Internet of Things Journal、International Journal of Communication Systems、IET Computer Vision、IET Image Processing和 IET Radar, Sonar & Navigation等SCI期刊審稿人。曾獲得第六屆全國電子信息科學博士生論壇論文成果匯報二等獎（2017），第七屆全國電子信息科學博士生論壇論文成果匯報三等獎（2016），2020年12月在INSCRYPT 2020 國際會議擔任Session chair。

2018年獲得中山大學工學博士學位，2019年至2021年在暨南大學網絡安全學院做博后，合作導師為密碼學與信息安全領域專家、國家杰青翁健教授。

擅長操作系統和數據庫的安全配置，針對注入式、篡改、偽造、流量分析以及竊聽等主流攻擊方式有深入研究，在人工智能領域，針對對抗樣本攻擊與防御方面發表多篇SCI論文。

曾參與基于聯邦學習的廣東海關數據隱私保護系統的研發工作，參與暨南大學與金山毒霸的校園網攻防安全軟件的研發工作

參與基于視頻圖像安全的珠海電力局電纜防外破項目

參與東軟集團社保系統和醫院管理系統的研發工作

曾經為廣東移動、深圳市電力局、肇慶學院、嶺南師范學院、華南農業大學、東莞城市學院、電子科技大學中山學院以及鄭州航空工業管理學院等知名企業院校提供培訓服務，積累了大量的行業培訓項目經驗。

擅長主講課程：

《人工智能》《計算機網絡》《網絡與信息安全》《軟件工程》《物聯網》《大數據和數據科學》 《網絡安全》 《互聯網與人工智能》 《網絡信息安全與數據安全》 《 高級計算機系統結構》 《物聯網技術》 《 云計算與大數據算法設計》 《軟件工程》 《 研究方法論》 《物聯網技術與發展趨勢 《網絡空間安全前沿問題研究》 《智能人機交互》 《高級人工智能》 《大數據科學應用》 《信息安全》 《高級軟件工程》 《高級算法設計與分析》

獲獎經歷：

2015年8月 第六屆全國電子信息科學博士生論壇論文成果匯報二等獎

2016年8月 第七屆全國電子信息科學博士生論壇論文成果匯報三等獎

2020年12月 INSCRYPT 2020 Session chair

學習經歷

2014年9月-2018年6月，中山大學，信息與通信工程，博士研究生

2017年7月-2017年9月，香港城市大學，訪問學者

工作經歷

2019年2月至2021年2月，暨南大學信息科學技術學院，博士后

研究方向

基于注意力機制的神經網絡，智慧綜合能源和能源大數據。

主要論文

1. Hailiang Li, Jian Weng*,Adaptive Dropout Method Based on Biological Principles，IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，vol.32,no.9, pp.4267-4276, Sept. 2021,JCR1區,IF:10.451,TOP期刊

2. Hailiang Li, Jian Weng*, A Defense Method Based on Attention Mechanism Against Traffic sign Adversarial samples,Information Fusion,Volume 76, 2021, Pages 55-65,JCR1區，IF:12.975，TOP期刊

3. Hailiang Li, et al,A Semi-automated Annotation Algorithm Based on Weakly Supervised Learning for Medical Images，Biocybernetics and Biomedical Engineering 40 (2020) pp. 787-802, SCI索引，第一作者，影響因子：4.314

4. Hailiang Li, et al,An improved deep learning approach for detection of thyroid papillary cancer in ultrasound images，Scientific Reprots,(2018) 8:6600，SCI索引，第一作者，影響因子：4.379

5.張宇,李海良*.基于RSA的圖像可識別對抗攻擊方法[J].網絡與信息安全學報,2021,7(05):40-48.通信作者，中國科技核心期刊

承擔課題

1. 基于注意力機制的安全性圖像識別模型研究與應用，2021廣東省普通高校特色創新項目，主持，17.12萬元，項目編號：2021KTSCX006；

2. 基于 AIOT 的多維視覺下電力施工人員工作監控與管理系統，廣東省科技創新戰略專項資金，主持，2萬元，項目編號：PDJH2021b0058；

社會職務

廣東工業大學，校外合作碩士生導師

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