王曙燕

个人简介

王曙燕，二级教授，女，1964年4月出生，民盟盟员，陕西省“特支计划”教学名师，计算机软件与理论专业博士，可信软件研究方向学术带头人，硕士研究生导师。1986年7月毕业于西北大学计算机科学系，2006年7月获工学博士学位。现担任中国计算机学会软件工程专业委员会委员，中国计算机学会教育专业委员会委员，陕西省计算机教育学会副理事长。主讲的“数据结构与算法”、“编译技术”等课程在中国大学MOOC、学堂在线上线。在国内较早将群体智能算法应用于软件测试技术并开展研究，2013年撰写了国内首部《计算智能与组合软件测试优化》方面的专著，近期开展教育大数据的分析和挖掘及人工智能相关技术研究。主持并完成国家自然科学基金项目、陕西省工业攻关项目、中航工业西安飞机设计研究所横向项目等项目16项。多年来，在核心期刊及其它学术期刊上发表学术论文50多篇，出版专著2部、教材及译著15部， 获授权国家发明专利15项，获软件著作权8项。2013年赴加拿大渥太华大学作为访问学者；2005年赴加拿大参加IEEE ICMA国际学术会议并发表演讲；2007年赴德国莱比锡电信学院进行教师交流。

研究方向

智能信息处理、大数据分析、软件测试

教学方向

数据结构、编译原理

教学奖励

1、王曙燕，2023年，“数据结构”获第二批国家一流本科课程（第1）

2、王曙燕，2023年，陕西省优秀教材一等奖（第1）

3、王曙燕，2022年，陕西省教学成果特等奖（第2）

4、王曙燕，2019年，陕西省教学成果一等奖（第1）

5、王曙燕，2019年，西安邮电大学“十佳导师”

科研奖励

1、2019，陕西省科学技术三等奖，“演化软件可靠性测试与评估关键技术”（第1），陕西省人民政府

2、2015，陕西省科学技术三等奖，“基于群体智能的组合软件测试关键技术及应用”（第1），陕西省人民政府

3、2012，陕西省科学技术三等奖，“基于windows的软件测试平台” （第1），陕西省人民政府

科研项目

1、王曙燕，2023/01-2024/12，融合知识追踪模型的智能学习路径规划关键技术研究，陕西省工业攻关项目

2、王曙燕，2022/01-2023/12，开封迪尔空分大脑数据智能平台（第一阶段），横向项目

3、王曙燕，2018/01-2020/12，基于搜索的程序并行测试数据优化关键技术，陕西省工业攻关项目

4、王曙燕，2013/01-2015/12，型号设计软件固化及有效控制技术研究与应用，中航西安飞机设计研究所

5、王曙燕，2013/01-2015/12，基于错误注入测试的软件可靠性评估模型研究，陕西省自然科学基础研究计划

出版专著及教材

1、王曙燕，2013/08，计算智能与组合软件测试优化，科学出版社

2、王曙燕，2017/06，群体智能优化算法及其应用，科学出版社

3、王曙燕，2022/06，《C语言程序设计》慕课版，西安电子科技大学出版社

4、王曙燕，2019/08，数据结构与算法，高等教育出版社

5、王曙燕，2022/06，Python语言程序设计（第2版），清华大学出版社

发表论文

1、Wang S, Wu W, Zhang Y. MOOC Resources Recommendation Based on Heterogeneous Information Network[M]//Advances in Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery: Proceedings of the ICNC-FSKD 2022. Cham: Springer International Publishing, 2023:1219-1227.

2、Wang S, Wu W, Sun J. A Method for Test Cases Reduction inWeb Application Testing Based on User Session[C]//2018 International Conference on Networking and Network Applications (NaNA). IEEE, 2018: 378-383.

3、Wang S, Feng Q, Sun J. Deep Learning Sentiment Analysis for MOOC Course Reviews[C]//Advances in Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery: Proceedings of the ICNC-FSKD 2021 17. Springer International Publishing, 2022: 838-848.
    4、Wang S, Li Y. Learning preference recommendation with heterogeneous graph neural networks in MOOC[C]//2021 4th international conference on artificial intelligence and pattern recognition. 2021: 629-635.

 5、王曙燕,郭睿涵,孙家泽.基于图对比学习的MOOC推荐方法[J].计算机工程,2023,49(01):57-64+72.

联系方式

电子邮箱：wsylxj@126.com