[Paper] 与行业合作的在线多机构研究级软件工程课程教学——经验报告

Source: arXiv - 2512.01523v1

概览

本文报告了一项开创性的实验，在两所大学之间联合开设了研究生层次的“软件工程中的人工智能”课程，并有行业专业人士积极参与。作者利用后 COVID 时代对全线上教学的舒适度，展示了即使缺乏深厚专业知识的机构，也能够提供前沿、研究导向的课程，同时让学生直接接触真实世界的挑战。

关键贡献

• 可复制的多机构、研究水平教学模型，在全线上环境中结合学术资源和行业专长。
• 将 AI 驱动的 SE 主题（如自动化测试、缺陷预测、代码合成）与行业案例研究和实时工具演示相融合的课程设计。
• 结构化的行业‑教师合作框架，包括客座讲座安排、导师循环和联合评估量规。
• 学生成果的实证证据，涵盖参与度指标、项目质量和感知学习收益。
• 针对其他小型或资源受限系部的指南和最佳实践建议，帮助其启动类似课程。

方法论

1. 课程共同设计 – 两所大学的教师就学习目标、每周主题和评估标准达成一致。邀请行业合作伙伴共同编写与其当前研发重点相匹配的模块。
2. 交付平台 – 单一学习管理系统（LMS）托管录制讲座、实时问答环节以及协作工作空间（GitHub 仓库、Slack 频道）。
3. 教学角色
   • 学术负责人：策划理论内容、批改作业、确保学术严谨性。
   • 行业导师：展示真实案例、提供工具演示，并提供项目指导。
4. 学生项目 – 团队完成一个学期的研究导向项目，选取行业合作伙伴积压中的问题。项目由学术和行业导师共同迭代审阅。
5. 数据收集 – 作者收集了定量数据（出勤率、作业分数、项目成绩）和定性反馈（调查、焦点小组），来源于学生、教师和行业导师。

结果与发现

这些结果表明，学术‑行业混合的线上模型能够在保持高学术标准的同时，提供切实的行业相关性。

实际意义

• 对大学而言 – 小型或专业化系部现在可以“借用”外部专长，扩展研究生课程体系，而无需新聘教师。
• 对行业而言 – 企业可提前获取前沿研究，能够在有动力的学生中试点新工具，并识别潜在招聘对象。
• 对开发者与技术专业人士而言 – 该课程模式提供了一个模板，可通过大学合作的 MOOC 或内部培训项目，将理论与实时行业案例相结合，实现团队技能提升。
• 对课程设计者而言 – 结构化的导师循环（学术 → 行业 → 学生）可适用于其他应用计算机科学领域，如网络安全、数据工程或量子计算。

局限性与未来工作

• 资源协调 – 跨机构和行业合作伙伴的日程同步具有挑战性；需要专职项目经理。
• 评估对齐 – 在学术严谨性与行业驱动交付物之间取得平衡需要反复调整量规。
• 超出两所机构的可扩展性 – 本研究仅涉及两所大学；扩展到更大联盟可能带来额外的后勤负担。
• 未来方向 – 作者计划尝试异步微学习模块、AI 生成代码的自动评分，以及对校友职业发展进行纵向追踪，以量化长期影响。

作者

• Pankaj Jalore
• Y. Raghu Reddy
• Vasudeva Varma

论文信息

• arXiv ID: 2512.01523v1
• 分类: cs.SE, cs.AI
• 出版时间: 2025 年 12 月 1 日
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