导航

  • 个人资料
  • 个人概况
  • 研究方向
  • 招生与培养
  • 开授课程
  • 科研项目
  • 学术成果
  • 荣誉及奖励
头像

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： 021-62232970
    • 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B1105
    • 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：智能化需求工程与软件工程

       关键词包括需求工程，知识工程，形式化方法，AI，本体，智能体

    具体来说，包括：

    （1）AI4RE：利用大模型、知识图谱、方法论等赋能需求工程，实现需求工程的自动化和智能化。

    （2）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。

    （3）基于AI的软件自动生成技术：利用大语言模型及其他人工智能技术，实现从需求规约到可执行代码的端到端自动生成,即项目级代码生成。 

    （4）需求变更驱动的软件演化智能体：包括需求协商智能体、需求澄清与补全智能体、需求变更智能体、需求变更驱动设计演化智能体、需求变更驱动的代码变更生成智能体、需求变更驱动的测试用例演化智能体。

    （5）领域知识本体自动构建：贯通需求-设计-代码-测试全链路的动态本体。


     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和软件工程！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：软件工程基本功（代码能力强）+AI基础知识+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、考研、直博的同学早点联系，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！让我们一起加油！未来肯定会更美好！

     


     

    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。我们的研究涵盖以下五个核心方向：

    1. AI4RE：利用大模型、知识图谱、方法论等赋能需求工程，实现需求工程的自动化和智能化；

    2. RE4AI：利用需求工程的知识为AI系统（多智能体系统）进行需求分析与架构设计；

    3. 基于AI的软件自动生成技术：从需求规约到可执行代码的端到端自动生成，即项目级代码生成；

    4. 需求变更驱动的软件演化智能体：涵盖需求协商、澄清与补全、变更管理，以及变更驱动的设计与代码演化、测试用例演化等全流程智能体；

    5. 领域知识本体自动构建：贯通需求-设计-代码-测试全链路的动态本体。

    上述方向广泛应用于航空航天、轨道交通、安全攸关系统、智能物联网等关键与新兴场景。

    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。

    ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------


    博士后招聘：下一代智能无人系统与软件自动化博士后

    （重点方向：软件工厂 · 算法工厂 · 智能体工厂 · 无人机集群）


    我们期待博士后在上述方向中选定核心课题，并承担以下职责：

    1. 独立研究：在导师团队支持下，开展前沿课题研究，在顶级期刊/会议（如ICSE、FSE、ASE、ISSTA、ACL、EMNLP等）上发表高水平论文；

    2. 系统架构：主导“软件工厂/算法工厂/智能体工厂”关键组件的架构设计与原型系统开发；

    3. 项目攻关：参与国家自然科学基金、工信部、企业等项目，将研究成果落地于航空航天、安全攸关系统等真实场景；

    4. 团队协作：协助指导硕博研究生，参与实验室建设与学术交流。


    应聘条件（博士后）：

    1. 背景：软件工程、自动化、控制科学、人工智能、计算机科学等相关领域博士学位。

    2. 硬实力：精通某种代码，熟悉大模型微调（LoRA/RLHF）；或精通熟悉无人机/机器人实物、具身智能等。

    3. 软实力：具备良好的科研写作能力，在ICSE、TSE、RE、FSE、ASE、ICRA、ACL、EMNLP等顶级会议/期刊发表过论文者优先。

    4. 加分项：有构建过多智能体协作框架或知识图谱自动构建工具者优先。

    5. 获得博士学位不超过3年，年龄一般不超过35周岁（符合国家博士后政策要求）。

    加分项

    • 有大模型驱动的代码生成工具、多智能体协作框架或知识图谱构建系统的开发经验；

    • 有安全攸关系统（如航空航天、轨道交通）或无人系统（无人机/机器人）相关项目经验；

    • 有工业级系统开发经历。

    素质要求

    • 对“大模型如何重塑软件工程”有强烈兴趣与独立思考；

    • 自驱力强，具备独立发现问题、定义问题、解决问题的能力；

    • 善于沟通，具备团队合作精神。


    本招聘长期有效，直至找到志同道合的你。我们期待与你一起，把复杂的智能变简单，把简单的智能变量产。


    如果你不仅满足于发表论文，更渴望亲手构建大模型时代的软件开发新形态——让AI不仅理解需求、生成代码，更能驱动多智能体协作、适应复杂动态环境——这里将是你施展才华的最佳平台。


    ----------------------------------------------------------------------------------------------------------

    学生培养：系统训练，前沿深耕，基础夯实，快速培养

    • 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；

    • 能力快速培养：注重在真实项目中夯实解决实际问题的基本功——从需求分析、方案设计、技术选型到系统实现与调试，通过高密度的项目实战与团队内部的经验传承，快速培养你分析复杂问题、设计可行方案、落地工程成果的核心能力，实现工程能力与科研素养的同步提升；

    • 成果导向与高水平发表：团队研究方向和项目选题具备高质量论文产出潜力。依托团队内部的经验传承与阶段性反馈机制，帮助你快速掌握论文选题、实验设计、写作打磨与投稿返修的全流程技巧，支持你在学期间完成高水平学术成果；

    • 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等新兴场景，科研问题真实、数据与平台完备，深度参与真实项目，积累经验；

    • 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。



    我们对学生的期待：

    • 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、钻研能力与动手能力；

    • 有明确的目标，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。

    我们特别欢迎同学尽早联系——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。

    ---------------------------------------------------------------

    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

    目前正在做的项目：

    • 国家自然科学基金，重点项目，92582203，基于领域软件资产的需求驱动智能化软件高可信构造与演化，2026-01至2029-12。

    •  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。

    •  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。

    • 企业项目：北汽项目


    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

     

    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