关于邹欣老师《现代软件工程》课程的五个问题

问题一 这门课程与科研的关系

现代科学研究，尤其是在计算机科学、计算生物学、计算社会科学等领域，越来越依赖于复杂、可维护、可复现的软件工具和数据处理流程。传统的科研代码往往是“一次性”的，缺乏工程化规范，导致研究成果难以被同行验证和复现，这已成为学术界一个显著的问题。

• 课程所传授的软件工程核心思想（如版本控制、单元测试、持续集成、模块化设计、文档规范）如何直接应用于科研工作的开发，以提升其可靠性、可维护性和可复现性？

问题二 学习这门课程能否有效提升科研效率

科研工作者常常面临时间紧、任务重的压力，而低效的代码管理、频繁出现的Bug以及混乱的项目结构会严重拖慢研究进度。

• 课程的哪些具体技术或方法（如Git进行版本控制、自动化测试、持续集成工具、高效的调试技巧）能够最直接地减少科研过程中的时间浪费？

• 实施这些软件工程实践在初期可能会增加一些学习和设置成本。从整个科研生命周期（如长达数年的博士课题或长期研究项目）来看，这些投入如何带来远超成本的效率回报？

• 科研方向经常需要调整。本课程所强调的敏捷开发、迭代式开发等理念，如何帮助研究者更灵活地应对实验方案的变更和代码结构的重构？

问题三 这门课程与科研团队管理的关系

现代科研往往由团队协作完成，如何管理团队中的代码、任务分工和协作流程，是确保项目顺利推进的关键。混乱的协作会导致代码冲突、职责不清和进度延误。

• 课程中关于团队项目的实践部分，如何指导学生建立代码规范、提交信息规范、代码审查流程？

• 课程是否会引入类似看板、冲刺等敏捷项目管理工具，这些工具如何帮助科研团队负责人（如导师或博士后）清晰地跟踪项目进展、分配任务？

• 一个课题组人员流动较大，如何利用软件工程管理工具做知识传承？

问题四 这门课程将如何利用AI代码辅助工具

AI代码辅助工具正在深刻改变软件开发的范式。它们既能提升效率，也可能带来新的问题（幻觉，可信度，安全）

• 课程是否会正式地将AI编程工具纳入教学大纲？是作为提高生产力的工具进行演示，还是会有专门的模块来教授如何高效、正确地使用这些工具？

• 除了代码生成，课程是否会探讨AI在生成测试用例、代码重构、文档生成、漏洞检测等软件工程其他环节的应用

问题五 这门课程与创业的关系

• 本课程所讲授的软件工程方法如何填补科研思维与产品思维之间的鸿沟，为技术创业奠定坚实的基础？