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做跨境电商网站,响应式官网模板免费下载,sql数据库环境网站搭建教程,建网站公司在《现代讲软件工程》教学过程中#xff0c;我经常用千帆竞发图来跟踪同学们的进度#xff0c;激发同学们百舸争流 的竞争精神#xff1a; 这是 2025 年秋季在北京中关村学院的《现代软件工程》课上的千帆竞发图#xff1a; https://bbs.zgcai.icu/smart_backend/se2509/ (…在《现代讲软件工程》教学过程中我经常用千帆竞发图来跟踪同学们的进度激发同学们百舸争流的竞争精神这是 2025 年秋季在北京中关村学院的《现代软件工程》课上的千帆竞发图 https://bbs.zgcai.icu/smart_backend/se2509/(这是正在进行中的千帆竞发图的界面开源代码在这里)我们看各个国家在漫长历史长河中的发展也是千帆竞发百舸争流各种故事成为大家茶余饭后的谈资。稍微系统一点我们可以从三个角度 船舱甲板山巅 观察社会的发展和个人在其中能起的作用。今年的软件工程课马上就要结束了学生们的项目历经各种风险也有了满意的发布。我们在课堂上用了很多教学方法我也用这三个角度来总结这些方法的作用和学生的具体收获。1)船舱中的水手首先我们聚焦于‘船舱中的水手’——这是学生扎根项目细节、锤炼工程基本功的阶段。为何重要学生在具体项目细节中奋斗体验代码、调试、沟通、交付的真实压力与温度。这是软件工程实践的基础学生在这里学习将理论知识转化为实际可运行的代码管理技术细节并在时间压力下完成交付任务。教学方法与分析结对编程的 API 驱动编程方法学生两人一组在编写任何实现代码之前必须首先明确约定模块间的接口规范包括数据格式、调用方式、错误处理等。这种“契约先行”的方式强制开发者将隐性的业务逻辑转化为显性的技术约定。在实现阶段无论是人工编写还是借助AI生成代码都必须严格遵循预先定义的接口。价值在AI生成代码普及的当下清晰定义接口契约是防止“人-机-人”协作混乱、确保系统可集成与可维护的关键工程纪律。AI擅长在给定约束下生成实现而明确的接口正是最高效、最必要的约束。这一方法培养了学生在AI辅助下进行精准需求表达和系统设计的能力。感想“结对最值钱的阶段不是两个人一起敲键盘而是一起把 API、边界条件、测试口径说清楚。”—— 田钦中“API驱动与结对编程这是最能暴露人性的环节。两个人对着同一个文档理解能差出十万八千里。由于API定义不清晰导致的联调失败简直是灾难。”—— 何绍斌“结对编程迫使我明确接口和职责更接近真实工程协作环境对工程沟通能力提升明显。”--- 彭怀玉“结对编程中我和搭档都使用AI辅助。Code Review时我们发现彼此生成的代码风格高度相似(都用了AI推荐的工厂模式)。这让我们失去了思维碰撞的价值。”——陈鉴祥(博客链接)pq-问答 当堂测试方法在课堂教学过程中利用 PQ 即时问答app 随机或按计划向学生提问问题覆盖近期讲授的核心概念、技术要点或项目中的典型难题。学生需在规定时间内独立思考并提交答案系统实时反馈结果。这种方式将学习效果的检验从课后移至课中从成本高昂的个人闭卷变为随时可以进行的公开竞技。价值AI能快速提供答案但无法替代对概念的深度理解。当堂测试迫使学生在无外部工具辅助下独立验证理解是抵抗“AI依赖症”、保持工程判断力的必要训练。它确保了基础知识的内化避免学生成为只会操作AI工具的“空心”工程师。感想“当堂测试提供即时反馈比‘回去自己觉得懂了’更可靠。”—— 李荣基“PQ-问答当堂测试 软件 UX 的现场测试等是很棒的策略和用户的直接交流可以帮助开发者走出‘当局者迷’的困境。”—— 姜绍彬“PQ-问答的当堂测试、对软件 UX 的现场测试……把‘好不好用’从主观争论变成现场证据。”--- 赵晨“PQ的当堂测试确实能够极大促进课堂的互动。通过pq-问答可以即时了解自身是否理解了课程所授的内容。”——么琳(博客链接)Alpha 阶段后强制团队人员变动方法在项目完成Alpha版本(MVP)后课程强制要求部分团队成员在团队间进行交换。原有的项目需要接纳新成员而新人也要融入新的项目组接手陌生的代码库。这一过程模拟了真实企业和动荡的创业团队中因人员流动、项目重组带来的交接挑战。价值AI 无法重建已丢失的项目上下文与设计决策。强制换人让学生在疼痛中深刻体会 “代码只是载体可能是负资产可交接的知识(如文档、清晰架构、注释、可以正确运行的测试用例)才是工程资产”这一在AI时代更显珍贵的真理。它强调了工程中“人的协作”与“知识传承”的不可替代性。迫使团队思考在大家忙碌工作中形成的隐性知识怎么传承到全体成员感想“当我被迫去接手别人的代码或者看着别人把我的代码改得面目全非时我才痛彻心扉地理解了什么是‘可维护性’。”—— 何绍斌“Alpha 后强制团队人员变动这一招太狠了。它逼迫团队显性化知识文档、交接、可维护性这非常工程。”—— 李文宇“Alpha 后强制团队人员变动非常真实工程里人员流动是常态强迫团队把‘知识’写下来而不是只存在某个人脑子里。”--- 赵晨“Alpha 阶段后强制换人——是这学期最让我痛苦但也最‘真实’的体验。它完美模拟了真实大厂中人员离职、新人接手的场景。”——姜厚丞(博客链接)Pre-mortem(预先尸检)方法在项目或一个重要迭代开始之前组织全体团队成员进行一场“逆向思维” --- “假设这个项目在未来失败了请列出最可能导致失败的3-5个原因。” 团队成员提出第一感然后集体讨论这些风险的真实性与严重性并制定具体的缓解措施在项目启动之初就将风险防控意识嵌入计划。价值AI加速开发的同时也放大了“试错”的速度与潜在破坏力。Pre-mortem机制迫使团队在编码前系统性、批判性地思考各种失败场景是对抗“快速试错”可能带来的鲁莽与资源浪费的理性前置。它引导学生在利用AI效率的同时不丧失对项目整体风险的控制力。感想“我们在Beta阶段采用了Pre-mortem机制提前识别出数据库迁移可能带来的联调风险。”—— 陈家驹“为了赶 Beta 版本的 Deadline我们不得不写了一些‘临时代码’。我知道这是技术债务书上也说要还。……用 Pre-mortem Postmortem 闭环提前预测失败风险后期复盘教训。”—— 李哲鄅2)甲板的互相观察和比较(三人行)在课程的大部分时间学生都要走出自己具体的编码小环境来到‘甲板’上进行横向观察与比较在‘三人行’中汲取智慧。为何重要三人行必有我师焉。择其善者而从之其不善者而改之。学生跳出自己项目的狭小船舱走到甲板上观察并对比其他船只(团队)的航行状态、技术选型、团队协作模式以及遇到的风浪。通过这种横向比较学生获得相对坐标吸取他人经验教训调整自身航向并在良性的同侪压力与激励中共同前进。一个班级有各种各样的学生打酱油的也不少大家及时看到不善者在各种软件开发环节中犯下的错误这就是非常有价值的学习。教学方法与分析以公开博客来交作业方法课程要求所有阶段性作业、项目反思、技术总结等均以个人博客的形式公开发布在互联网上(如博客园、CSDN、GitHub Pages自己的网站等)。这些博客不仅教师会阅读全班同学乃至校外人员都可以访问、评论。博客内容需要呈现思考过程、决策理由、遇到的问题及解决方案而不仅仅是最终结果。价值当AI能轻易生成“看似深刻”的文本时公开博客迫使学生在同侪的真实经验、挫折与叙事中寻找洞见。它培养了在信息泛滥时代鉴别、比较、整合与批判性吸收真实工程经验的核心能力。同时公开写作也是对个人逻辑表达和责任心的锻炼这些是AI难以替代的。感想“公开博客把‘作业’变成‘可被审视的产物’会自然提高表达的可复用性。”—— 田钦中“博客作业与公开处刑最开始我很抵触觉得写博客是形式主义。但后来发现这其实是一种‘思维的强制显性化’必须把逻辑理顺了才能发出来。”—— 何绍斌“千帆竞发图的阶段轴也把‘课程到底在逼你练什么’讲得很直白。它逼着我把过程写出来起到‘持续复盘’的硬约束。”——申鹏(博客链接)“这是我第一次体验这种‘开源社区’式的作业提交。它的最大价值在于打破了信息孤岛。以往作业只有老师看写得好坏无所谓现在全网公开不仅有同伴压力更有一种‘作品感’。”——么琳(博客链接)“博客、Issue、阶段展示这些看似‘额外工作’的东西在一开始我其实是有些抗拒的。但慢慢地我发现它们的真正作用不是给老师看而是逼迫团队成员把隐性的理解显性化。当问题被写出来、被公开之后就不能再靠‘差不多’来混过去了。”——闫秉政(博客链接)千帆竞发图的进度跟踪方法教师利用可视化工具(如图表、看板)实时展示全班所有团队的项目进度通常包括关键里程碑的完成情况、博客提交状态、代码提交活跃度等可量化指标。这张“航海图”每周更新在课堂上公开呈现形成清晰、直观的横向对比。价值在AI工具可能抹平部分个体生产力差异的表象下千帆图揭示了进度、质量、协作效率、文档完整性等多元维度的真实差异。它激励学生超越“用AI完成功能”的单一目标关注工程过程的系统性优化与团队协作的有效性理解在AI时代“做得快”不如“做得稳”、“做得可持续”。感想“千帆竞发图把进度可视化外界反馈会提前到达而不是期末才发现落后。”—— 田钦中“千帆竞发图于我而言倒是谈不上什么很大的价值但这作为一种反馈机制确实是很棒的设计。”—— 姜绍彬“公开博客作业与千帆竞发图……公开博客使作业不再只是‘交给老师’而是一次对公共空间的表达。”--- 冉梦菲学生自行组队并选择项目方法课程不指定项目题目也不强制分配团队。学生需根据个人兴趣、技术背景和发展方向自行寻找队友并通过集体讨论、市场调研、需求分析共同确定一个想要在学期中实现的软件项目。这个过程完全自主模拟了初创团队或公司内部创新项目立项的真实场景。价值AI降低了实现想法的技术门槛使得“选择做什么”比“能否做出来”更为关键。自主组队选题训练学生在不确定性中定义真实问题、评估可行性、组建互补团队、管理内部期望与冲突。这正是AI时代产品经理、创业者和工程领导者所需的核心能力——在技术可能性爆炸的背景下做出明智的价值选择。感想“自主选择会显著提高责任感(因为项目失败无法甩锅给题目)。”—— 田钦中“学生自行组队并选择项目方式很好但若课程侧重软件某些项目初期就不该被选。……建议可提供一套标准硬件开放API以实现指定功能。”—— 王永伟“项目的一步一步推进让我们更加理解整个软件工程这门课的核心知识这些比单纯的记忆理解更强。”——王亚男(博客链接)学生自己评价其它同学的项目方法在项目展示(如Alpha评审、Beta评审)环节评价者不仅是老师和助教全体学生都参与打分和评价。每位学生需要根据统一的评价标准(如创新性、实用性、完成度、技术难度等)对其他团队的项目进行评分和撰写评语。有时还会组织模拟的“投资会议”让学生扮演投资人角色进行质询。价值AI能生成酷炫的demo但难以评估其真实用户价值、市场可行性及团队执行力。互评训练学生像投资者、用户或同行专家一样思考学会用客观证据(如用户数据、逻辑推演)而非主观感觉(如“看起来酷”)来评判项目。这是对抗AI“虚假繁荣”、培养批判性思维和商业敏锐度的有效训练。感想“天使投资评审这个环节把不管不顾的技术自嗨直接打回原形。它强迫我们从‘Maker(制造者)’视角切换到‘Stakeholder(利益相关者)’视角。技术再强讲不出商业价值和用户痛点就是一堆废代码。”—— 何绍斌“用‘天使投资’的方法来评选成功的团队项目我其实是不太认可投票的方式的因为这种方式的前提是大家真的能够客观做出评价……”—— 姜绍彬3)山巅的远眺和对行业、自我职业发展的思考最后学生们时不时要登上‘山巅’以更宏观的视角审视行业趋势、伦理责任与个人职业发展。为何重要引导学生登上思想的“山巅”超越当下课程项目的具体细节以更宏观、更长远的视角审视软件工程学科的本质、AI技术浪潮带来的范式变革、软件工程师的伦理责任以及个人在技术行业中的职业定位与发展路径 - 在这个国家级的AI学院我应该打磨什么样的技能这是从“工匠”到 “架构师” 和 “领军人物”的升华。教学方法与分析天使投资评选方法课程引入模拟的“天使投资”环节要求每个项目团队不仅展示技术实现更要像创业公司一样进行“路演”(Pitch)。评审标准严格参照真实投资逻辑重点考察需求(Need)是否真实迫切、做法(Approach)是否巧妙可行、好处(Benefit)是否足够显著、竞争(Competitors)是否分析透彻、交付(Delivery)是否证据确凿(即NABCD模型)。评委由有丰富经验的工程师、产品经理老师和学生共同担任从“是否值得投资”的资本市场视角进行评判。价值当技术实现成本因AI而趋近于零时资本与市场关注的焦点彻底转向了可验证的价值创造、清晰的商业模式和可持续的竞争优势。天使投资模拟训练学生在AI生产力过剩的背景下为他们手中强大的技术方案注入坚实的商业逻辑、用户洞察与市场证据避免陷入“为了技术而技术”的陷阱。感想“天使投资环节把评价从‘技术难不难’拉回到‘产品值不值、风险控不控、证据够不够’。”—— 田钦中“它把评价从‘技术难不难’拉回到‘产品值不值、风险控不控、证据够不够’逼迫团队讲清价值主张、用户与增长假设而不是只堆功能。”—— 费俊杰“天使投资式评选成功团队项目……把‘价值叙事’拉进来不仅要能做还要能讲清楚为什么值得做。”--- 赵晨“天使投资评选是一个神来之笔。它把评分标准从‘代码写得难不难’变成了‘产品是否有市场价值’。这迫使我们从技术思维转向产品思维。”——么琳(博客链接)用户采访视频 NPS 打分方法课程强制要求每个项目团队必须找到至少3-5名真实的目标用户(不能是团队成员或亲友)对他们进行产品使用的采访并录制视频。在采访中用户需要现场使用产品完成核心任务并当场给出NPS(净推荐值)分数同时说出喜欢和不喜欢的点。这些视频需要公开展示作为项目价值的核心证据。价值AI可以模拟用户行为、生成用户反馈但无法替代真实人类在使用产品时的情感变化、挫折体验和不可预测的行为。公开的、未加修饰的用户反馈与 NPS 分数提供了无法辩驳的、来自系统外部的“现实锚点”。它迫使学生和团队在AI可以构建的无数种“可能性世界”之外必须牢牢抓住“用户真实世界”的约束与朴素需求这是产品成功的终极试金石。感想“用户采访视频 NPS 是最震撼的现实检验。”—— 李哲鄅“对软件 UX 的现场测试UX 现场测试把‘用户体验’从口号变成可观察的具体现象(流程、认知阻力、反馈等)。”—— 田钦中“UX 测试对 MyMind 的启发非常大很多‘在我电脑上没问题’的地方会暴露出真实的可用性缺陷。”--- 彭怀玉“课程方法中最震撼的现实检验是用户采访视频 NPS打分。用户在公开视频中的真实反馈直接戳破团队的想象中的酷炫。”——李哲鄅(博客链接)提出5个问题 → 期末自答 新问题方法在学期初阅读教材《构建之法》后每位学生必须提出5个自己最困惑或最感兴趣的、关于软件工程本质或实践的问题。在整个学期中这些问题如同一张“认知地图”引导学生带着疑问去实践、观察和听课。在期末总结中学生需要系统地回答这5个问题并基于一学期的新认知再提出3-5个新的、更深层次的问题形成“提问-探索-解答-再提问”的螺旋式上升学习闭环。价值AI能高效解答已知问题但无法替代人类发现和定义新问题的能力。这一方法训练学生从被动的知识消费者转变为主动的问题探索者和知识建构者。它培养了在技术快速更迭的AI时代保持思维敏锐、敢于质疑、并能够持续重构和升级自身认知框架的“元学习”能力这是应对高度不确定未来的核心素养。感想“学期初那六个问题现在有的可以回答成‘规则’有的只能回答成‘下一轮需要什么证据’。”—— 田钦中“回头看第一篇博客里的五个问题并没有被‘彻底解答’但它们确实把我带进了一个需要持续提问、持续修正、持续承担责任的工程世界。”—— 宋尚文“学期初我提出的问题现在大多能给出‘可落地的答案’而不是停留在概念层面。”--- 张平路它没有教我如何把程序写出来而是让我开始理解如何让软件真正活下来。这可能正是软件工程课程最重要、也最不容易被量化的价值。—— 马坚个性化自我总结、量化总结方法课程提供一份结构化的软件工程师能力自我评价表包含多个维度(如“AI原生架构与沟通设计”、“智能开发与人机协同”、“工程领导与系统权衡”等)每个维度下分设若干考察点并定义了从1到5的等级描述。学生在学期初和学期末分别对照此表进行自我评分。期末总结时需要详细说明在自认为提升最大的几个维度上评分的具体变化并用本学期项目中的具体行为和成果作为证据来支撑这一评价。价值在AI工具可能模糊个人能力边界、甚至造成“能力幻觉”的时代系统性的、基于证据的自我评估帮助学生建立清晰、客观的个人能力坐标系。它引导学生识别哪些是AI可以增强的能力(如代码生成)哪些是AI难以替代、需要重点发展的核心能力(如系统权衡、架构设计、工程领导力、伦理判断)。从而学生能在“人机协同”的未来职业图谱中更精准地定位和规划自己的独特价值与成长路径。感想“我选三项变化最明显的第二维(AI原生架构)从2到3第五维(智能开发)从2到3第六维(工程领导)从12到23。”—— 田钦中“对照能力维度表我觉得自己在课前/课后变化最剧烈的三个方面是第五维智能开发与人机协同……第三维云原生与约束工程化……第二维AI原生架构与沟通设计……”—— 何绍斌“基于‘软件工程师能力自我评价表’的快速自评我提升最大的部分……需求澄清与范围控制(提升最大)。”--- 赵晨“根据《软件工程师能力自我评价表》我快速评估提升最大的两个维度AI原生架构与沟通设计从2分到4分工程领导与系统权衡从1分到3分。”——陈鉴祥(博客链接)AI 的总结《现代软件工程》课程通过船舱训练夯实工程基本功通过甲板比较激发集体智慧与竞争意识通过山巅远眺引导学生思考行业本质与个人成长。这三种视角贯穿始终共同构建了一个从“写代码”到“交付价值”、从“个人奋斗”到“系统思考”的完整成长路径尤其在AI时代为学生提供了超越工具使用的深层工程素养与职业发展视野。既然你看到了这里这是几年前的千帆竞发图的一个例子有些同学因为不按时交作业获得负分他们的学习小帆船沉到了水平面下。