软件工程教学中大数据的应用
计算机软件理论与应用
计算机软件理论与应用计算机软件是指计算机程序和与程序相关的文档、用户数据及其附属品的总称。
它是计算机硬件的高级形式，也是计算机技术发展中最重要的组成部分之一。
计算机软件不仅需要具备可靠性、高效性和安全性等基本特性，还需要具备灵活性、可维护性和可扩展性等更高级的特性。
计算机软件理论计算机软件理论是指计算机软件的形式化方法、理论模型、算法和数学分析等的集合。
计算机软件理论为计算机软件的设计与实现提供了理论基础和方法论。
计算机软件理论主要有以下几个方面：1. 程序设计语言的理论程序设计语言是计算机软件的核心技术之一。
程序设计语言的理论主要研究程序设计语言的语法、语义、语法分析、语义分析和语言翻译等问题。
2. 软件工程理论软件工程是指应用工程化思想、原则和方法来开发、维护和管理软件的学科。
软件工程理论主要研究软件工程的流程、方法和工具等问题。
3. 数据库理论数据库是一种用于存储、组织和管理数据的软件系统。
数据库理论主要研究数据库的结构、设计、管理和查询等问题。
4. 人工智能理论人工智能是指利用计算机模拟人类智能的技术和方法。
人工智能理论主要研究智能算法、知识表示、推理、学习、语言处理和图像处理等问题。
计算机软件应用计算机软件应用是指将计算机软件应用于实际生产和生活中的各个领域。
计算机软件应用的广泛性和深度已经深刻地改变了人们的工作和生活方式。
计算机软件应用主要有以下几个方面：1. 工业控制工业控制是指利用计算机软件对工业生产过程进行监控和控制的技术。
工业控制软件的主要应用领域有化工、制药、电力、环保等行业。
2. 财务管理财务管理软件是指利用计算机软件对企业财务进行管理和记录的工具。
财务管理软件的主要应用领域有会计、金融、税务等行业。
3. 医疗领域计算机软件在医疗领域的应用已经成为现代医学的重要组成部分。
医疗软件的主要应用领域有医学诊断、药物研究、电子病历等方面。
4. 游戏和娱乐游戏和娱乐软件以其丰富多样的内容和优秀的用户体验成为了计算机软件应用领域中的一大热点。
软件工程的知识体系SWEBOK
软件工程的知识体系SWEBOK软件工程的知识体系SWEBOK引言软件工程（Software Engineering）是研究和应用工程原理、方法和工具以开发和维护高质量软件的学科。
在软件工程中，掌握正确的知识体系是非常重要的。
软件工程的知识体系SWEBOK （Software Engineering Body of Knowledge）是国际上公认的软件工程知识框架，它定义了软件工程领域的核心知识和最佳实践。
软件工程的基本概念软件工程的基本概念包括软件生命周期、需求工程、软件设计、软件构建、软件测试、软件维护等。
软件生命周期是软件从规划、开发、部署到维护和退役的整个过程。
需求工程是对用户需求进行分析、规范和管理的过程。
软件设计是根据需求定义软件结构和组件之间的关系。
软件构建是将设计转化为可执行的软件。
软件测试是验证和验证软件的完整性和正确性的过程。
软件维护是对软件进行改进和修复的过程。
软件工程的核心知识领域软件工程的核心知识领域包括需求工程、软件设计、软件构建、软件测试和软件维护。
需求工程包括需求获取、需求分析、需求规范和需求验证。
软件设计包括软件架构设计、软件详细设计和软件用户界面设计。
软件构建包括编码、集成和构建。
软件测试包括单元测试、集成测试、系统测试和验收测试。
软件维护包括缺陷修复、功能增强和性能改进。
软件工程的辅助技术软件工程的辅助技术包括项目管理、配置管理、版本控制、测试管理和质量管理等。
项目管理是对软件项目进行规划、组织和控制的过程。
配置管理是对软件配置项进行管理和控制的过程。
版本控制是对软件版本进行管理和控制的过程。
测试管理是对软件测试进行规划、执行和评估的过程。
质量管理是对软件质量进行管理和控制的过程。
软件工程的应用领域软件工程的应用领域广泛，包括软件开发、系统集成、软件测试、软件维护等。
软件开发是开发符合用户需求的软件产品。
系统集成是将不同模块或系统组合在一起以实现特定功能。
软件测试是对软件进行验证和验证的过程。
计算机科学与软件工程应用案例
计算机科学与软件工程应用案例随着计算机科学和软件工程的快速发展，它们在各个领域都得到了广泛的应用。
本文将介绍一些计算机科学与软件工程在不同领域的应用案例，包括医疗健康、智能交通、金融和电子商务等。
一、医疗健康领域计算机科学和软件工程在医疗健康领域的应用案例举足轻重。
例如，医院管理系统通过计算机网络连接医护人员和医疗设备，实现医疗信息的集中管理和实时传输，提高医疗效率和服务质量。
同时，医疗影像处理技术可以通过图像识别和数字化处理，帮助医生准确地做出诊断，提高治疗效果。
另外，人工智能技术在医疗领域也有广泛应用。
例如，智能辅助诊断系统可以通过机器学习和大数据分析技术，帮助医生从海量的病例中找到规律和模式，辅助医生进行诊断和治疗决策，提高诊疗准确性和效率。
此外，虚拟现实技术也被应用于康复训练中，通过模拟真实环境，帮助患者进行康复锻炼。
二、智能交通领域计算机科学和软件工程在智能交通领域的应用案例也非常丰富。
例如，交通管理系统可以通过传感器、摄像头和大数据分析技术，实时监测和管理交通流量，提高交通效率和减少事故发生率。
此外，GPS导航系统和智能交通灯控制也是计算机科学和软件工程的应用典型代表，它们通过精确的导航和自动化的交通信号控制，改善驾驶体验和降低交通拥堵。
另外，无人驾驶技术作为智能交通领域的热门应用，也离不开计算机科学和软件工程的支持。
无人驾驶汽车通过激光雷达、摄像头和传感器等设备，获取路况和环境信息，并通过软件算法进行实时分析和决策，实现自主驾驶。
这一技术的应用不仅提高了行车安全性，还能节省能源和减少交通事故。
三、金融和电子商务领域在金融和电子商务领域，计算机科学和软件工程的应用也非常广泛。
例如，互联网银行和移动支付系统改变了传统的金融服务模式，通过网络和移动设备实现了便捷的金融交易和服务。
这需要先进的网络技术、加密算法和安全防护技术来保障交易的安全性和隐私保护。
电子商务平台也是计算机科学和软件工程的典型应用。
校企共建的大数据技术及应用实训模式探索
实 验 技 术 与 管 理 第39卷 第2期 2022年2月Experimental Technology and Management Vol.39 No.2 Feb. 2022收稿日期: 2021-08-30基金项目: 北京市高等教育学会2021年立项课题（YB202122）；北京信息科技大学2021年度教学改革立项项目（2021JGZD06）；教育部人文社会科学研究青年基金项目 (20YJC630056)；北京市社会科学基金青年项目（20JJC023）；北京信息科技大学“勤信人才”培育计划（QXTCP C202116）；北京市高校教学改革创新项目：基于PBL+TDPCARES-CDIO 指标体系的工程认证形成性评价建设与探索；北京信息科技大学2018年度教学改革立项项目（2018JGZD09）；北京市“一带一路”国家人才培养基地项目（PXM2020-014224-000053）作者简介: 王晓敏（1970—），女，湖北黄冈，硕士，副教授，研究方向为信息系统、软件工程，*************.cn 。
通信作者: 类骁（1986—），男，山东临沂，博士，副教授，研究方向为数据挖掘与分析、数据库设计建模，*****************。
引文格式: 王晓敏，类骁，王磊，等. 校企共建的大数据技术及应用实训模式探索[J]. 实验技术与管理, 2022, 39(2): 129-134.Cite this article: WANG X M, LEI X, WANG L, et al. Exploration of big data technology and application training model under school-enterprise cooperation[J]. Experimental Technology and Management, 2022, 39(2): 129-134. (in Chinese)ISSN 1002-4956 CN11-2034/TDOI: 10.16791/ki.sjg.2022.02.025实验教学研究与改革校企共建的大数据技术及应用实训模式探索王晓敏1，类 骁1，王 磊1，赵晓永1，赵 飞2，武嘉祎1（1. 北京信息科技大学 信息管理学院，北京 100192；2. 北京奥德塔数据科技有限公司，北京 100080）摘 要：高校独立开设大数据类课程面临资源要求高、应用数据集稀缺、专业师资匮乏等诸多问题。
软件工程全套教学课件pptx
目录 CONTENTS
• 软件工程概述 • 软件开发过程与方法 • 需求分析与管理 • 系统设计与实现 • 测试与质量保证 • 项目管理与团队协作 • 软件维护与演化 • 新兴技术在软件工程中的应用
01
软件工程概述
软件工程定义与发展
软件工程的定义
软件工程是一种系统性的方法，用于 开发、运行和维护软件。它涵盖了从 需求分析、设计、编码、测试到维护 的整个软件生命周期。
01
风险识别
通过项目分析、经验借鉴等方法 ，识别潜在的项目风险。
03
风险应对策略
针对不同类型的风险，制定相应 的应对策略，如风险规避、风险
减轻、风险转移等。
02
风险评估
对识别出的风险进行评估，确定 风险等级和影响程度。
04
风险监控
定期监控项目风险状况，及时调 整风险管理策略，确保项目顺利
进行。
07
段都有明确的输入和输出。
螺旋引入风险分析，采用迭代方式逐步开发
和完善软件。
原型模型
03
快速构建软件原型，通过用户反馈不断修改和完善原型，最终
得到符合用户需求的软件产品。
敏捷软件开发方法
01
Scrum
一种轻量级的敏捷开发框架，强 调跨职能团队、迭代开发和持续 反馈。
02
极限编程（XP）
收集需求信息
通过访谈、问卷调查、原型评估等方法，收集详细的 需求信息。
整理需求文档
对收集到的需求信息进行分类、筛选和整理，形成初 步的需求文档。
需求规格说明书编写
明确编写目的
阐述需求规格说明书的目标、范围和读者对象。
详细描述功能需求
采用用例图、流程图等方式，详细描述每个功能 的需求，包括输入、输出、处理逻辑等。
软件工程一级学科简介
软件工程一级学科简介概述软件工程是计算机科学与工程学科的一个重要分支，旨在研究和应用软件开发的原理、方法和技术，以提高软件系统的质量、效率和可靠性。
随着信息技术的快速发展，软件工程在现代社会中起到了至关重要的作用，成为促进科技创新和推动数字化转型的重要基石。
定义软件工程定义为使用系统化、规范化和可供量化度量的方法和工具来开发和维护软件的工程学科。
它涵盖了软件开发的各个阶段，包括需求分析、系统设计、编码实现、测试验证和运维管理等。
软件工程旨在确保软件质量、提高开发效率、降低维护成本，以满足现代社会对大规模、高可靠性、高性能软件系统的需求。
主要内容软件工程一级学科包含了一系列重要的研究内容和技术方法，其中主要包括以下几个方面：需求工程：需求工程是软件工程的起点，它旨在从用户和系统利益相关者的需求中，明确和建立起一个准确、完整、一致的需求规约。
需求工程的关键是需求获取、需求分析和需求规约等环节，通过使用合适的工具和技术，确保软件系统能够完整、正确地满足用户的需求。
软件设计：软件设计是根据需求规约，对软件系统的结构和组织进行设计。
它包括系统设计和详细设计两个层次。
系统设计主要关注整个系统的结构和模块之间的关系，详细设计则关注于具体模块的实现和接口设计等。
软件设计需要考虑系统的可靠性、可维护性和可扩展性等方面。
编码实现：编码实现是将设计好的软件进行实际的编码和开发工作。
它使用各种编程语言和开发工具，将设计好的系统模块转化为可执行的程序，并在此过程中进行代码调试和错误修复等操作。
编码实现需要灵活运用各种编程技术和规范，以确保软件代码的质量和可读性。
测试验证：测试验证是软件工程中一个重要的环节，旨在验证软件系统的功能、性能和稳定性等方面的要求。
测试验证分为单元测试、集成测试、系统测试和验收测试等不同层次，其中包括了测试用例设计、测试执行和测试结果评估等过程。
通过有效的测试验证，可以发现并解决软件中存在的问题，保障软件的质量和可靠性。
什么是软件工程
什么是软件工程软件工程是一门研究如何规范、设计、开发和维护高质量软件系统的学科。
它涵盖了软件开发的全过程，旨在提高软件系统的可靠性、可维护性和可扩展性，以满足用户需求。
本文将从软件工程的起源、定义和原则、开发过程和方法以及软件工程的应用等方面进行探讨。
一、起源和定义软件工程诞生于20世纪60年代，当时软件开发过程中出现了严重的问题，包括低质量的软件、超出预算和进度延误等。
为了解决这些问题，人们开始研究如何以工程化的方式来开发软件。
软件工程的定义是对软件开发过程的工程化管理，旨在提高软件的质量和效率。
二、软件工程的原则软件工程依据一系列原则来指导软件开发和管理。
以下为常见的软件工程原则：1. 把软件视为工程：将软件开发过程看作是一种工程活动，注重规范、过程和管理。
2. 用底线思维：从整体上考虑软件系统的需求，以满足用户的基本功能为核心，避免过度复杂和冗余。
3. 风险管理：识别和评估软件开发过程中的风险，并采取相应的措施进行管理和控制。
4. 阶段化开发：将软件开发过程划分为多个阶段，每个阶段都有明确的目标和交付物。
5. 严格控制变更：对软件需求和设计的变更进行严格控制，避免频繁的变更导致开发过程失控。
三、软件开发过程软件工程采用一系列步骤来指导软件开发过程，常见的软件开发过程模型包括瀑布模型、敏捷开发和迭代增量模型等。
1. 瀑布模型：将软件开发过程划分为需求分析、设计、编码、测试和维护等阶段，各阶段按照顺序执行，每个阶段的输出作为下一个阶段的输入。
2. 敏捷开发：强调快速适应需求变化和持续交付价值，采用迭代和增量的方式进行开发，开发团队与用户密切合作，灵活应对需求变更。
3. 迭代增量模型：将软件开发过程划分为多个迭代，每个迭代都包括需求分析、设计、编码、测试和发布等阶段，每个迭代都会增加系统的功能和性能。
四、软件工程的应用软件工程在各个行业都有广泛的应用，在以下几个方面具有重要意义：1. 企业应用：企业采用不同的软件系统来管理业务流程，如人力资源管理、财务管理、供应链管理等，软件工程确保这些系统的可靠性和高效性。
大数据相关专业有哪些
大数据相关专业有哪些大数据是一个涉及数据收集、处理、分析和解释的领域，它在商业、科学、工程等多个领域中都发挥着重要作用。
随着大数据技术的发展，许多高等教育机构都开设了相关专业，以满足市场对大数据专业人才的需求。
以下是一些与大数据相关的专业：1. 数据科学与大数据技术数据科学与大数据技术专业专注于培养能够使用统计学、计算机科学和应用数学等方法来分析和解释大规模数据集的专家。
课程通常包括数据挖掘、机器学习、数据可视化、分布式计算和云计算等。
2. 商业分析商业分析专业侧重于教授学生如何利用数据分析来支持商业决策。
课程内容可能包括市场分析、消费者行为分析、财务分析和供应链管理等。
3. 信息管理与信息系统信息管理与信息系统专业培养学生在组织内部管理信息系统的能力，包括数据存储、检索和安全。
学生将学习数据库管理、系统分析和设计、以及数据治理等课程。
4. 计算机科学与技术计算机科学与技术专业提供了坚实的编程和算法基础，这对于处理和分析大数据至关重要。
课程可能包括数据结构、算法、操作系统、网络和软件工程等。
5. 统计学统计学专业为学生提供了数据分析和解释的理论和方法。
课程内容可能包括概率论、回归分析、时间序列分析和抽样调查等。
6. 人工智能人工智能专业专注于开发智能系统和算法，这些系统和算法能够模拟人类智能行为。
大数据是人工智能领域的一个重要组成部分，因为大量的数据是训练智能系统的基础。
7. 软件工程软件工程专业培养学生设计、开发和维护软件系统的能力。
在大数据的背景下，软件工程师需要开发能够处理和分析大量数据的软件工具。
8. 网络工程网络工程专业专注于网络的设计、实施和管理。
在大数据领域，网络工程师需要确保数据传输的效率和安全性，尤其是在数据量巨大的情况下。
9. 云计算云计算专业教授学生如何利用云服务来存储、处理和分析数据。
云计算为大数据提供了一个灵活、可扩展的平台，使得数据的处理和分析更加高效。
10. 数据库管理数据库管理专业专注于数据库的设计、实施和维护。
计算机软件工程管理和应用的论文(3篇合集)
计算机软件工程管理和应用的论文(3篇合集) 计算机软件工程管理和应用的论文(篇1) 在当今信息化社会中，计算机软件工程已成为推动社会发展的重要力量。
软件工程管理作为其中的关键环节，对于确保软件质量和推进软件工程的发展具有重要意义。
本文将探讨计算机软件工程管理的相关内容，并分析其在实践中的应用。
一、计算机软件工程管理的主要内容人员管理：人员是软件工程管理的核心。
人员管理涉及招聘和培训开发人员、分配任务和管理项目、评估员工绩效等。
有效的人员管理能够提高员工的工作效率和质量，从而确保软件项目的成功实施。
需求管理：明确和掌握客户需求是软件工程的重要环节。
需求管理包括收集、分析和整理客户需求，制定需求规格说明书，确保开发人员对客户需求有充分理解。
进度管理：进度管理旨在确保项目按时完成。
这包括制定进度计划、监控项目进度、调整进度计划等。
通过合理的进度管理，可以避免项目延误，确保项目按计划进行。
质量管理：质量管理是软件工程管理的关键部分。
它涉及制定质量标准、检查和评估软件质量、采取纠正措施等。
通过建立完善的质量管理体系，可以提高软件质量，降低错误率，提高用户满意度。
风险管理：风险管理是预防和应对潜在风险的关键措施。
它包括风险识别、风险评估、风险应对等环节。
通过实施风险管理，可以降低软件开发过程中的风险，确保项目的顺利进行。
二、计算机软件工程管理的实践应用健全管理制度：建立完善的软件工程管理制度是实践应用的基础。
企业应制定详细的规章制度，明确各级职责，确保各项管理工作有序进行。
同时，要建立有效的沟通机制，加强团队协作，提高工作效率。
持续改进：随着技术的不断进步和市场的变化，软件工程管理需要持续改进。
企业应关注业界动态，学习先进的管理理念和技术，结合自身实际情况进行调整和优化。
通过不断改进，提高软件产品的竞争力，满足市场需求。
强化人员培训：人员素质是影响软件工程管理质量的关键因素。
企业应重视员工培训，提高开发和管理人员的技能水平。
人工智能时代的软件工程研究
人工智能时代的软件工程研究随着信息技术的不断发展，人工智能的应用越来越广泛。
而在人工智能时代中，软件工程的研究与开发也将面临全新的挑战。
本文将从软件工程中的人工智能应用、人工智能对软件工程的影响以及未来软件工程的发展方向等方面进行探讨。
一、人工智能在软件工程中的应用人工智能在软件工程中的应用包括但不限于以下几个方面：1. 软件测试软件测试是软件开发过程中的关键步骤，目的是为了发现软件中的漏洞、错误和缺陷等问题。
传统的软件测试方法主要依靠手动操作和经验判断，不仅耗时耗力，而且效率不高。
而基于人工智能的软件测试则可以有效解决这些问题。
利用人工智能技术可以自动化生成测试用例、识别程序中的错误和缺陷、进行回归测试等操作，大大提高了软件测试的效率和准确性。
2. 软件开发软件开发是软件工程中的核心活动之一，也是最具挑战性的部分。
人工智能技术可以应用于软件需求分析、设计、开发和部署等环节，为软件开发提供更全面、更高效、更准确的解决方案。
3. 软件维护一旦软件开发完成，其后续的维护和迭代工作也非常重要。
传统的软件维护方式往往是手动操作和经验判断，效率低下且容易出错。
而基于人工智能的软件维护将极大地改善这个问题。
利用人工智能技术可以自动化分析现有软件中的问题、按照优先级进行排列、快速解决软件中的漏洞和难点等问题。
二、人工智能对软件工程的影响人工智能技术对软件工程的影响主要表现在以下几个方面：1. 软件工程方法论的变革随着人工智能技术的不断发展，软件工程方法论也将随之发生变革。
传统的软件开发方法论注重人的主观经验和判断，而人工智能技术可以通过数据分析和机器学习等技术实现自动化和智能化的软件开发。
这将大大提高软件开发的效率和质量。
2. 软件工程人员的角色发生变化随着人工智能技术的应用，软件工程人员的角色也将发生变化。
传统的软件开发需要很多软件开发人员进行手动操作和经验判断，而基于人工智能的软件开发将大大减少人员的参与度，使得软件开发人员更多地变成管理者和监督者的角色。
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软件工程教学中大数据的应用
摘要：
“互联网+”应用于教育领域所产生的表征教育治理者、参与者、
以及教育环境的数据日渐增加，面向教育领域的大数据分析发现及应
用对于提升教育教学质量尤为重要。本文针对大数据的不同采集方式，
对其特点及特性实行分析。结合教育领域中参与者的实际需求，描述
了教育大数据在其中的应用。
关键词：
互联网+；多源教育数据；软件工程；教学模式
随着大数据技术正在广泛应用于各行各业，“互联网+”与教育
的结合所产生的大数据将会对教育领域各个参与者产生深刻影响。通
过对教育大数据的特点及特性实行分析，构建多源教育数据的分析及
处理方法已经成为影响教育进展战略的科学力量。鉴于教育领域本身
的特点，教育大数据来源广泛、采集形式各异，表现出不同的特征及
应用模式。与传统领域的大数据相比，教育大数据本身表现高度的复
杂性1。与传统领域的大数据应用相比，教育大数据的应用需要高度的
制造性。教育领域的数据应用是以培养人才为其主要目的，所以，针
对大数据的应用不但要切实可行，还需要从根本上洞察教育问题产生
的原因。
一、教育大数据的特点及特性分析
1.1“互联网+”环境下的教育大数据分类
随着感知、计算、通信、操纵等技术的进展，“互联网+”环境
下的教育数据包括由不同的感知设备采集到的教育环境数据、通过定
期采集存储的基础信息数据、以及在线的教育资源数据等。
1.教育环境数据
智慧校园作为“互联网+”的典型应用之一2，通过智慧校园的信
息化平台，能够采集到各种类型的数据。GPS定位、情境感知、移动通
信等技术使得各种教与学行为的日志信息更加丰富，不但仅能够记录
什么人在什么时间什么地点做了什么，还能够采集到行为发生时周边
的环境信息、个人体征信息、情绪状态等。
2.静态基础信息数据
基本信息数据主要包括教师和学生的个人信息、课程信息、成绩
信息、习题信息、行为信息等。基础信息主要通过定期的采集实现数
据的定期更新和维护。此类信息是实行以数据为中心的教育教学模式
探究和发现的最基本的原料，涉及学籍、人事、资产等信息具有高度
的隐私性和保密性，属于国家重点保护的教育数据之一1。
3.在线的教育资源数据
随着移动与开放教育浪潮的兴起，在线教学资源数据包括课件、
微课、微视频、精品课程、教学论坛、试题试卷等3。
1.2“互联网+”环境下的教育大数据特点随着采集方式的变革，
“互联网+”环境下的教育大数据具有如下特点：
1.海量性
与传统的领域相似，随着学生规模的增加，课程类型的多样化，
“互联网+”环境下的教育数据包括由不同的移动设备所采集的教育治
理操纵数据、静态的人才培养相关数据、以及监控学生实时状态的数
据等。
2.时空相关性
在时间上，根据产生的时间不同，教育数据具有时间相关的变化
和分析。所以，在实行教育数据的分析和应用时，一方面需要考虑时
间和空间两个维度的数据演化特性；另一方面，还需要充分利用时间
和空间不同维度之间的数据关联关系。
3.多尺度与多粒度
除了利用教育数据除了要考虑时间和空间等维度之外，还需要考
虑数据尺度和数据粒度对于数据特性的影响。在规模的尺度上，能够
分为专业、年级、学院、学校等；在时间尺度上，能够分为月、学期、
学年、届等。
4.异构与相关
教育数据无论是从结构上、组织方式上、维度尺度与粒度上都会
存有巨大差异，即数据的异构性。教育数据的来源各不相同，教育系
统内容各个对象之间紧密相关，表征教育系统状态的数据源之间也紧
密相联。
二、教育大数据在软件工程专业教育教学中的应用
为充分发挥多源数据的作用，从数据和特征等多个层次对多源异
构信息实行深度融合，挖掘大数据内在的演化趋势和潜在模式，将其
用于课程教学、决策者服务、个性化学习等应用中。如图1所示，为
了构建面向软件工程课程教学应用，首先，需要对多源异构的教育数
据实行分析处理；其次，结合数据挖掘、机器学习等相关理论基础，
构建多源异构教育数据的清洗及发现方法，探究适合于具体应用的分
析模型及方法；最后，结合领域知识，结合所构建的分析模型，通过
对数据的分析发现，为教师、学生、决策者等提供满足其个性化需求
的服务。
2.1面向学生的应用
根据学生的学习情况，以及课程涉及到的知识等情况向学生推举
适合的课程。通过多源数据的协同分析及用户建模，为学生提供满足
其个性化需求的服务。
2.2面向教师及决策者的应用
通过对教育大数据的分析及处理，教师根据学生学习情况的反馈
实行有针对性的备课。通过对学生及教师信息的相关统计分析、挖掘
发现，为教育治理者及决策者提供依据2。
三、总结
“互联网+”的应用为面向信息物理融合的多源数据协同分析制
造了条件。本文从“互联网+”环境下的教育大数据的分析及特点的角
度实行了分析，并简单介绍了教育大数据的分析及发现方法，分别从
学生、教师、决策者的角度对教育大数据在软件工程课程教学中的应
用实行了描述。
参考文献：
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战［J］.现代远程教育研究,2016年1期,50-61.
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［4］毕天睿,王昕.数据驱动决策支持系统在高校教育质量治理
中的应用［J］.中国教育信息化,2016.03,60-62.
软件工程教学中大数据的应用