王曙燕

个人简介

王曙燕,二级教授,女,19644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。19867月毕业于西北大学计算机科学系,20067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,2022/06Python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


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