人工智能與軟件工程相結合的實驗案例設計

薛桂香，張滿囤，吳鴻韜

（河北工業大學人工智能與數據科學學院，天津 300401）

0 引言

2021年12月，《“十四五”國家信息化規劃》要求開展教育社會實驗，研究人工智能對教育模式和教育對象的影響。人工智能技術全面深入應用于教育行業，引發人才培養目標、教育教學模式、教育治理模式等一系列變革。我校軟件工程專業面向京津冀的軟件、大數據、人工智能等產業發展需求，堅持“厚實基礎、深化專業、注重理論、突出實踐”的人才培養理念，面向IT、金融、通信、教育等服務行業和國家機關，培養適應社會主義現代化建設和未來社會與科技發展需要，德智體美勞全面發展、嚴謹務實和開拓創新，具有人文科學素養、社會責任感和職業道德，自主學習能力和國際視野，較強專業能力和基本工程素養，能夠解決軟件工程及相關領域復雜工程問題的應用型高級軟件工程技術和軟件管理人才。《軟件工程》課程作為計算機科學與技術、軟件工程、人工智能、大數據、物聯網等計算機相關專業的專業基礎課，受眾面廣，具有綜合性強、實踐性強的特點，對于學生創新能力、實踐能力、分析問題與解決問題能力、團隊協作能力等的培養至關重要。因此，針對性地研究結合人工智能對當前軟件工程實驗課程的優化，以提高學生分析和解決問題的能力，期望培養更符合當前人工智能浪潮所需的軟件創新型和應用型人才。

1 軟件工程實驗課程改革研究現狀

人工智能和欽件工程的交叉是近年來研究較多的一個方向。軟件工程專業的專業性是比較強的，整體的知識結構也比較集中，主要圍繞軟件開發、設計、測試、管理等內容來展開，重視學生落地應用能力的培養。人工智能主要圍繞自然語言處理、計算機視覺、機器學習、自動推理、知識表示、機器人學等方面來展開，雖然也比較重視編程語言的學習，但是更注重的是如何通過編程語言來完成算法實現、訓練、驗證和應用。互聯網各行各業都是密切相關的，人工智能的研究最終還是產品實現的，人工智能和軟件工程合作空間很大。目前軟件工程專業畢業生主要以就業和考研兩個方向為主，結合社會軟件人才需要和人工智能的發展現狀，對高校軟件工程實驗進行與時俱進的改革是十分必要的。

針對軟件工程實驗實訓的教學改革，許多研究者進行了相關探索。毛新軍等[1]提出了以學生-互聯網社區-群體智慧為中心的、基于互聯網群智的實踐改革方法，強調了以規模、質量和創新等為核心的學生工程能力和素養的培養。張賢坤等[2]構建了“產教深度融合，校企協同育人”的軟件工程專業實踐能力培養體系。李保環等[3]針對新工科背景下軟件工程專業實驗實訓環節存在的教師工程實踐經驗不足、教學內容局限、效果評價單一的問題，提出了加強師資隊伍建設、校企合作、項目驅動式教學、學科競賽和科技創新活動等改革措施。吳磊等[4]采用學科競賽驅動產學協同的軟件工程課程改革方法，從案例精選、分組模式、過程管理、考核及評價等全過程進行改革，輔之以產學合作平臺等的支持。林廣艷等[5]從軟件工程系統能力培養的角度，提出了軟件工程漸進式實踐課程體系。郭永平等[6]提出了沉浸式軟件工程專業實訓課程設計方案，模擬真實項目實訓環節。人工智能時代，很多學者意識到了軟件工程與人工智能結合的重要性，進行了積極的探索[7]。楊波等[8]針對軟件工程教學過程中存在的重理論、輕實踐問題，提出了將軟件工程理論與人工智能實驗有效結合的教學理念。李波等[9]提出了基于產學合作、協同育人、實習實訓、雙創教育的“多主體—多途徑—多階段”實驗實踐教學模式。

2 軟件工程實驗題目的設置探索

圖1 系統數據顯示

依托學院建立的產教融合平臺以及產學研合作基地，提煉出適合本科生做的具有實際工程需求背景的實驗題目，企業導師和學校導師雙師指導，并鼓勵實驗題目進一步延伸到畢業設計題目。通過校企合作，在專業共建、課程共建、導師互通、協同創新等方向展開深入實踐，助力專業知識與生產需求的緊密結合，既開闊了學生眼界，提供了學生工程實踐能力，也為企業培養需要的人才，部分優秀的學生在軟件工程課程結束的大三暑假就被企業預先選定為實習生。

采用項目驅動實驗設計原則，根據真實需求場景構建軟件工程實驗題目，在實驗內容中融入人工智能的應用，模擬真實項目完整開發過程，提高學生的分析問題和解決問題的能力以及工程實踐能力。實驗題目的來源主要有五個方面：學生參加的科技創新比賽的題目，教師團隊科研項目題目，合作企業提供的工程項目題目，校內老師提出的學科交叉類題目，學生日常熟悉的場景的題目等等。這些題目都有明確的需求來源，學生可以進行完整的需求調研、可行性分析、需求分析、架構設計、詳細設計、系統開發實現、系統測試、系統驗收階段，體會需求變更過程和項目管理過程，以及團隊協助和質量管理過程的方法和重要性。

3 人工智能結合的軟件工程實驗案例設計

下面以“基于深度學習的多品質清潔能源耦合蓄能供熱系統”實驗題目為例，介紹實驗案例。

3.1 案例背景

在“節能減排”和“智能化現代服務業”的大背景之下，傳統高能耗服務行業智能化節能升級改造成為必然趨勢。通過清潔能源技術及“互聯網+服務業”的方式提升高能耗服務業實力與水平，提高服務質量、實現降本增效，在整個服務業智能化過程當中具有重要意義。為解決我國北方冬季供暖能耗大，大氣污染嚴重等問題，本系統以清潔高效供暖和降低成本為目標，利用國家峰谷電政策，在夜間雙蓄電價時段，將電能轉換成熱能，將熱能存儲于高密度相變儲能設備中，同時利用基于深度學習模型并結合氣象數據和太陽熱負荷歷史數據進而預測未來1～2天的太陽輻射強度，最終計算出集熱量，待白天用相變供熱與太陽能集熱協同給建筑供暖。實現了將谷價電、太陽能集熱、相變儲熱與太陽能輻射預測相結合智能化清潔供暖模式。

3.2 案例功能設計

本項目基于敏捷過程模型，采用PYTHON語言開發實現，既實現了基于web網站的用戶操作功能，又實現了基于人工智能的預測算法。

本系統主要由蓄熱模塊、太陽能集熱器、電鍋爐和云平臺組成。蓄熱模塊、太陽能集熱器、電鍋爐等硬件設備由實驗室提供，學生主要負責云平臺的設計與實現。

云平臺功能如下：

（1）用戶功能。可視化模塊，監測系統運行狀況。云平臺保存由硬件傳輸的溫度、濕度、風速、風向等實時數據和歷史數據，并對用戶指定時間段的數據進行可視化展示和查詢、統計分析、導入導出等。

（2）管理員功能。實現數據的備份、日志管理、用戶管理、權限管理等功能。

（3）通訊模塊。通訊模塊主要實現的是本系統與自控服務器（第三方接口）之間的通訊，所有操作都是通過GET/POST方式完成。其中主要分為：①周期登錄獲取對方token碼。Token碼是與對方服務器交互的重要憑證（令牌），對方服務設置每一個token碼的有效期限是兩個小時，所以系統默認定時每兩個小時獲取一次新的token碼，并保存在數據表中以便其他操作使用。當用戶在通訊登錄頁面完成賬號密碼驗證后即可開啟周期獲取 token碼的操作。②周期讀取采樣監控數據以及氣象站數據。當獲取到token碼之后即可開啟數據的讀取操作，在頁面上可以設置讀取周期（默認60s），讀取的數據保存在對應的采樣監控數據表和氣象站數據表中，并且將讀取的數據實時顯示在首頁。③其他。除此之外，還提供包括獲取項目歷史數據，批量下載歷史數據，上傳算法數據，獲取算法數據，遠程定時控制等總共十種通信接口。

（4）預測模塊。①基于卡爾曼濾波器的數據平滑預處理。在實踐中，通過系統傳感器采集到的數據存在一定量的異常值和噪聲。在含有不確定信息的動態系統中，卡爾曼濾波器總能根據上一時間步的預測和當前狀態指出當前的真實發生情況。因此，在數據輸入預測模型之前，利用卡爾曼濾波器對數據進行平滑處理，進而增強數據的穩定性提升預測精度。②基于深度學習TPA-GRU模型的太陽輻射預測算法實現。利用基于時間模式注意力機制長短期記憶深度神經網絡絡（TPA-GRU）的太陽能輻射預測模型、歷史數據和天氣預報來預測1～2天的太陽輻射強度，從而計算出未來1～2天太陽能集熱所產生的熱量，實現夜間谷價電與低品位太陽能最優化地協同作用，形成較小耗電量和最大化利用可再生能源的蓄供熱機制，促進冬季公共辦公建筑節能和清潔供暖。

3.3 實驗案例管理

本題目是依托學校天津市重點實驗室的研究內容，屬于交叉學科題目，供熱領域老師提出了題目需求和實驗環境，根據興趣自愿選擇這個題目的學生結組，5人一組，分角色完成這個項目。在項目進行過程中由供熱領域的老師、軟件工程老師和人工智能老師組成指導小組共同指導。

實驗完成后，又把該題目進一步豐富，作為了畢設題目；同時組隊參加了節能減排大賽、“互聯網+”大賽等比賽，也獲得了不錯的成績。

經過本實驗的鍛煉，學生不僅掌握了軟件工程的工程方法，也鍛煉了人工智能的建模能力，為學生后續的考研和就業打下了良好的基礎。

4 總結

針對當前存在的問題，結合新工科對人工智能方向軟件工程人才的需求，我們開展了軟件工程實驗的教學改革，加強理論與實踐的結合，基于項目驅動的實驗設計，模擬真實需求場景構建人工智能方向軟件工程實驗案例，在實驗過程中產教融合，協同育人，帶領學生積極參加相關競賽和行業項目，通過競賽和實際行業項目，調動學生的積極性和主觀能動性，提高學生運用軟件工程工具分析和解決問題的能力，期望培養更符合當前人工智能時代軟件工程浪潮所需的創新型和應用型人才。