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陈小红

  • 个人资料

    • 部门： 软件工程学院
    • 性别： 女
    • 专业技术职务： 教授
    • 毕业院校： 中国科学院数学与系统科学研究院
    • 学位： 博士
    • 学历： 博士
    • 联系电话： 021-62224892
    • 电子邮箱： xhchen@sei.ecnu.edu.cn
    • 办公地址： 上海市中山北路3663号理科大楼B1104
    • 通讯地址： 上海市中山北路3663号理科大楼B1104
    • 邮编： 200062
    • 传真： 021-62232584

    工作经历

    2010年7月，加入华东师范大学软件学院

    教育经历

    个人简介

    社会兼职

    TOSEM审稿人

    TSE审稿人

    JSS审稿人

    软件学报审稿人

    计算机学报审稿人

    计算机研究与发展审稿人




    研究方向

       大模型时代最有用的方向：智能化需求工程

       关键词包括需求工程，知识工程，形式化方法，信息物理融合系统，安全攸关系统，AI，最终用户编程，

    具体来说，包括：

    （1）基于环境建模的需求工程方法：面向CPS、嵌入式系统、IoT等领域，融合需求工程与知识工程，对需求进行建模、分析与验证的完整方法，系统的工作详见网站http://re4cps.org；涉及的技术包括知识表示、知识推理、需求建模、分析、验证、需求规约等。主要应用于航空、航天、轨道交通等领域。

    （2）AI4RE：利用大模型、知识图谱等赋能需求工程，实现需求工程的自动化。

    （3）RE4AI：利用需求工程的知识为AI系统（多agent系统）进行需求分析与架构设计，是目前最前沿的方向。

    （4）基于AI的软件自动生成技术：主要应用于AIoT和动画生成方向，涉及的技术包括：NLP、骨骼动画、图像处理、知识表示、知识推理、规划，主要研究基于人工智能技术、形式化技术的IoT系统自动生成，以及基于AI的动画自动生成技术。

    （5）最终用户编程技术：基于应用于物联网和动画，帮助不具有编程能力的人进行编程。允许用户通过图像、语音等进行输入，结合动画技术、嵌入式技术，基于数字孪生、元宇宙概念对需求进行解析、分析、确认、生成程序并执行的技术。涉及的技术包括NLP、语音识别、文字纠错、知识图谱、数字孪生、需求分析、动画规划等。

    （6）面向代码自动生成的需求工程技术：即目前最新的spec-driven development中最核心的部分，spec如何撰写？

    （7）面向测试的需求工程：即对现有需求资产的主动式管理，是目前企业面临的关键问题。


     上述方向具有交叉性，欢迎大家一起来探索大模型时代的需求工程！在这里你将学习到最前沿的方向，一起探索未来软件开发的新形态！


      在我们团队里，你将可以学习到很多的知识，只要你有一颗爱学习的心，都可以学到的。

    我们团队基本要求：你对软件比较熟悉（团队软件很强）+你有明确的兴趣和目标（不同的方向要求会不同）。

    我们欢迎从大一到大四的任何同学加入我们的实验室，在项目中成长，孵化各种比赛的项目（我们这些题目非常容易中奖），欢迎大三的同学来实习并顺便一起毕业论文，也欢迎保研和考研的同学早点联系（特别欢迎直博的同学），开始系统的训练，机会永远提供给大家！好的结果永远都需要时间的积累！


      非常欢迎感兴趣的人加入我的团队！与我与我的团队一起成长！有机会得到我的合作者的指导！让我们一起加油！未来肯定会更美好！

     

    主要的合作者包括：

    （1）北京大学 金芝教授 http://www.sei.pku.edu.cn/people/zhijin

    （2）英国开放大学 Yijun Yu教授 http://mcs.open.ac.uk/yy66/index.php 

    （3）法国蔚蓝海岸大学 Frederic Mallet 教授 http://www-sop.inria.fr/members/Frederic.Mallet/ 

    （4）悉尼科技大学 Didar Zowghi教授 https://www.uts.edu.au/staff/didar.zowghi 

     

    招生与培养

           在大模型技术深刻重塑软件工程范式的时代背景下，我们团队聚焦于智能化需求工程这一核心前沿方向，致力于探索未来软件开发的新形态。我们的研究涵盖基于环境建模的需求工程、AI4RE、RE4AI、基于AI的软件自动生成、最终用户编程、面向代码自动生成的需求工程、面向测试的需求工程等多个交叉领域，广泛应用于航空航天、轨道交通、智能物联网、动画生成等关键与新兴场景。

          我们欢迎不同阶段的同学加入，无论是本科生（大一到大四）、硕士研究生（保研/考研），还是博士研究生（含直博），只要你具备扎实的软件基础或强烈的学习意愿，并有明确的兴趣方向，都能在这里找到适合自己的成长路径。

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    硕士培养：项目驱动，快速成长

    对于硕士研究生（含保研、考研），我们注重项目实践与科研能力并重。你将：

    • 深度参与真实科研项目，在需求工程、AI、形式化方法等方向上快速积累工程与科研经验；

    • 依托高水平研究方向孵化竞赛项目（这些方向“容易中奖”），产出高质量毕业论文；

    • 在导师指导下完成从问题分析、方案设计到成果输出的完整闭环，为后续就业或深造打下坚实基础。

    我们特别欢迎大三同学提前进入实验室实习并同步完成毕业设计，也鼓励保研、考研同学尽早联系，提前进入研究状态。

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    博士培养：系统训练，前沿深耕

    我们特别欢迎有志于攻读博士（含直博）的同学加入，从事具有长期价值、系统性与前沿性的研究工作。在博士阶段，你将获得：

    • 前沿研究方向：在需求工程、知识工程、形式化方法、AI与大模型技术的交汇点上开展研究，直面软件工程在复杂系统与智能时代下的核心挑战；

    • 系统化科研训练：从问题发现、理论建模、技术实现到论文写作的全链条能力培养，帮助你建立扎实的科研功底与独立研究能力；

    • 成果导向与高水平发表：团队研究方向具备天然的高质量论文产出潜力，支持你在博士期间完成高质量学术成果；

    • 深度项目支撑：研究方向紧密联系航空、航天、轨道交通等国家关键领域，以及AIoT、动画生成等新兴场景，科研问题真实、数据与平台完备；

    • 导师与合作者资源：获得导师全程指导，并有机会与国内外合作者开展联合研究，拓展学术视野与科研网络。

    我们对博士生的期待：

    • 对软件系统与智能化方法有强烈兴趣，具备较强的自主学习与钻研能力；

    • 有明确的科研目标，愿意在需求工程与人工智能交叉方向上长期深耕；

    • 踏实、自驱、善于沟通，具备良好的工程与逻辑素养。

    我们特别欢迎直博同学尽早联系——博士阶段的成长高度依赖于早期的系统训练与时间积累，好的成果从来都是“早起步、肯坚持”的结果。

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    为什么选择我们？

    • 研究方向前沿且交叉：覆盖需求工程、知识工程、形式化方法、AI、CPS、安全攸关系统、最终用户编程等多个热门与关键领域；

    • 项目资源丰富：研究方向天然适合孵化竞赛项目、发表论文、完成高质量毕业设计；

    • 培养体系完整：无论是硕士还是博士，都能获得系统化的指导与成长支持；

    • 团队氛围开放：我们重视每一位同学的成长，鼓励探索与创新，与你一起在项目中进步。

    如果你对智能化需求工程、未来软件开发形态感兴趣，欢迎加入我们，一起探索大模型时代的新可能。无论你处在哪个阶段，只要有一颗爱学习的心，都能在这里收获成长。

    未来一定会更美好，而我们，期待与你并肩同行。


    开授课程

    《软件需求》


    《面向对象分析与设计》


    《云计算》


    《现代需求工程方法》


    科研项目

    主持的项目有：

      

    l 国家自然科学基金，面上项目，62272166，用户意图驱动的IoT服务逻辑自动生成方法，2022-01至2026-12。

    l  上海市自然科学基金，面上项目，20ZR1416000，移动信息物理融合系统的时空需求可满足性研究，2021-07至2023-6

    l  国防科工局, 基础研究, JSZL2020601B003, 基于XXX的软件可靠性安全性分析验证技术研究，2021-01 至 2023-12，课题负责人

    l  中国儿童动画创想平台，苏州姑苏区科技项目，2022.1-2024.12。

    l  国家自然科学基金委员会，基于环境的信息物理系统时空需求建模方法研究（61202104），2013-01至2015-12

    l  教育部博士点基金，基于环境建模的CPS需求建模方法研究（20120076120016），2012-01至2015-12

     

    参与的项目：

    l  国家自然科学基金委，重大项目，62192731，嵌入式软件智能合成基础理论与方法，2022-01至2026-12。

    l  国家科技部，国家重点研发计划，2018YFB2101300，智慧城市信息物理融合关键技术开发与应用，2019-07至2022-06。

    l  国家自然科学基金重点研发计划项目，2017YFB1001800，可持续演化的智能化软件理论、方法和技术，2018-10至2021-9。 

    l  国防科工局，基础科研重点项目，JCKY2016212B004，网络化嵌入式软件一体化设计与集成验证技术， 2016-01至2018-12。 

    l  国家自然科学基金委员会，面上项目，61472140，信息物理融合系统的随机行为建模与验证方法研究， 2015-01至2018-12。   

    l  国家自然科学基金委员会，重大项目，91418203，不确定环境下可信国产城轨控制系统(iCMTC t)构造关键技术研究，2015-01至2016-12。 

    学术成果


    2026

    1. Zhujun Wu, Xiaohong Chen*, Zhi Jin*, Ming Hu, Dongming Jin，Unlocking the Silent Needs: Business-Logic-Driven Iterative  Requirements Auto-completion，ICSE，accepted

    2. Yue Fang, Zhi Jin*, Jie An*, Hongshen Chen, Xiaohong Chen, Naijun Zhan. RESTL: Reinforcement Learning Guided by Multi-Aspect Rewards for Signal Temporal Logic Transformation., AAAI 2026

    3. Yike Huang, Ming Hu, Xiaohong Chen*, Zhi Jin*, Shuyuan Xiao, Modeling Like Peeling an Onion: Layerwise Analysis-Driven Automatic Behavioral Model Generation, ICSE, accepted

    2025年

    4. Xiaohong Chen, Shi Chen, Zhi Jin, Han Bian, Zihan Chen, Haotian Li: Expressing the Needs in Smart Home: What Is the End Users' Favorite Way. ACM Trans. Comput. Hum. Interact. 32(2): 16:1-16:38 (2025)

    5. Xiaohong Chen, Shi Chen, Zhi Jin, Zihan Chen, Mingsong Chen: What You See Is What You Get: Prototype Generation for IoT End-User Programming. IEEE Trans. Software Eng. 51(7): 1996-2014 (2025)

    6. 黄益柯, 阮锟, 陈小红, 金芝. 机载系统软件需求的建模与分时组合验证方法. 计算机研究与发展, 2025, 62(9): 2362-2381. 

    7. 李靓果, 薛志一, 陈小红, 张民,  陈良育,  李萍萍, 姜婷婷, 结合大语言模型和领域知识库的证券规则规约方法，软件学报，2025, 36(10):4671-4694.

    8.    陈小红，刘少彬，金芝, 嵌入式系统的需求描述综述，软件学报， 2025, 36(1): 27-46.

    9. 杨晓,王小齐，陈小红,金芝，复杂嵌入式系统需求一致性的组合验证方法，软件学报,2025, 36(4):1413-1434. 

    10. Tong Xu, Zheng Zhou, Xiaohong Chen, Zhiyi Xue, Yi Zhao, Min Zhang, Zhi Jin ，Requirements Dependency Driven Test Case Generation: An Automotive Industry Practice,  RE 2025: 400-404

    11. Jingkai Lin, Yixing Luo, Xiaohong Chen, Bin Gu, Zhi Jin, Automatic Generation of Structured Requirements for Aerospace Embedded Systems Using LLMs, 2025 IEEE 33rd International Requirements Engineering Conference Workshops (REW). IEEE, 2025: 181-188.

    12. Yue Fang, Zhi Jin, Jie An, Hongshen Chen, Xiaohong Chen, Naijun Zhan: Enhancing Transformation from Natural Language to Signal Temporal Logic Using LLMs with Diverse External Knowledge. ACL (Findings) 2025: 10446-10458

    2024年

    1. Zhiyi Xue, Liangguo Li, Senyue Tian, Xiaohong Chen*, Pingping Li, Liangyu Chen, Tingting Jiang, Min Zhang: LLM4Fin: Fully Automating LLM-Powered Test Case Generation for FinTech Software Acceptance Testing. ISSTA 2024: 1643-1655.   

    2. Xiaohong Chen, Zhi Jin, Min Zhang, Frédéric Mallet, Xiaoshan Liu, Tingliang Zhou: A Scalable Approach to Detecting Safety Requirements Inconsistencies for Railway Systems. IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 25(8): 8375-8386 (2024).

    3. Liangyu Chen; Chen Wang; Cheng Chen; Caidie Huang; Xiaohong Chen; Min Zhang. TapChecker: A Lightweight SMT-Based Conflict Analysis for Trigger-Action Programming, IEEE Internet Things J. 11(12): 21411-21426 (2024)   

    4. Zhiyi Xue, Liangguo Li, Senyue Tian, Xiaohong Chen*, Pingping Li, Liangyu Chen, Tingting Jiang, Min Zhang: Domain Knowledge is All You Need: A Field Deployment of LLM-Powered Test Case Generation in FinTech Domain. ICSE Companion 2024: 314-315.   

    5. Shi Chen, Xiaohong Chen*, Zhi Jin, Tingliang Zhou, Building Device Models Using LLMs for Requirements Simulation in Smart Homes, REW2024: 176-183.  

    6. Yike Huang, Xiaohong Chen, Zhi Jin, Tingliang Zhou, Enabling Efficient Real-Time Requirements Inconsistency Detection for Safety-Critical Systems, REW2024: 222-229.    

    7. Chunhui Wang, Jiaqi Zhao, Xiaohong Chen, Zhi Jin. Generating Requirements Documents for EmbeddedSystems: A Device Knowledge-Guided Approach, REW2024: 200-205.   

    8. 王小齐,陈小红,金芝,顾斌,綦艳霞.基于投影的嵌入式系统需求分析方法.软件学报, 2024,35(12):5397-5418   

    9. 靳东明, 金芝, 陈小红, 王春晖. ChatModeler：基于大语言模型的人机协作迭代式需求获取和建模方法. 计算机研究与发展, 2024, 61(2): 338-350. 




    荣誉及奖励