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2025年大学软件工程（软件开发）试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共30分）
（总共10题，每题3分，每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案填在括号内）
1. 以下哪种软件开发模型强调软件开发过程的迭代和演进？（ ）
A. 瀑布模型
B. 快速原型模型
C. 敏捷开发模型
D. 螺旋模型
2. 在软件需求分析阶段，主要任务是确定（ ）。
A. 软件的功能和性能
B. 软件的开发方法
C. 软件的测试方案
D. 软件的维护策略
3. 软件设计中划分模块的一个准则是（ ）。
A. 低内聚低耦合
B. 高内聚低耦合
C. 低内聚高耦合
D. 高内聚高耦合
4. 以下不属于面向对象编程特性的是（ ）。
A. 封装
B. 继承
C. 多态
D. 过程化
5. 软件测试的目的是（ ）。
A. 发现软件中的错误
B. 证明软件的正确性
C. 提高软件的性能
D. 优化软件的结构
6. 以下哪种数据库管理系统属于关系型数据库？（ ）
A. MySQL
B. MongoDB
C. Redis
D. Neo4j
7. 在软件开发过程中，配置管理的主要作用是（ ）。
A. 管理项目进度
B. 管理代码版本
C. 管理测试用例
D. 管理项目文档
8. 以下哪种编程语言常用于Web开发后端？（ ）
A. HTML
B. CSS
C. JavaScript
D. Python
9. 软件维护的类型不包括（ ）。
A. 改正性维护
B. 适应性维护
C. 预防性维护
D. 功能性维护
10. 以下哪个工具不属于软件开发中的版本控制系统？（ ）
A. Git
B. SVN
C. Maven
D. Mercurial

第II卷（非选择题 共70分）
（总共4题，每题10分，答题要求：请简要回答问题）
11. 简述敏捷开发模型的特点。
12. 说明软件需求规格说明书应包含的主要内容。
13. 什么是软件的可维护性？影响软件可维护性的因素有哪些？
14. 简述数据库设计的主要步骤。

（总共2题，每题15分，答题要求：结合具体案例进行分析）
15. 请分析一个软件项目中采用瀑布模型可能存在的风险，并提出相应的应对措施。
16. 给出一个简单的Web应用场景，说明如何运用面向对象编程思想进行设计和实现。

（总共1题，每题20分，答题要求：根据给定材料进行分析和解答）
材料：某软件公司承接了一个在线教育平台的开发项目。该平台需要实现课程展示、学生报名、在线学习、作业提交与批改等功能。在项目开发过程中，团队成员对需求理解不一致，导致部分功能开发进度滞后。同时，在测试阶段发现了较多的漏洞。
17. 请分析该项目出现问题的原因，并提出改进建议。

（总共1题，每题20分，答题要求：详细阐述你的观点）
18. 随着人工智能技术的发展，软件工程在未来可能会面临哪些挑战和机遇？请谈谈你的看法。

答案：1. C 2. A 3. B 4. D 5. A 6. A 7. B 8. D 9. D 10. C 11. 敏捷开发模型特点：强调快速响应变化，采用迭代和增量式开发，团队成员紧密协作，注重客户参与，优先交付可运行的软件版本以获取反馈。 12. 软件需求规格说明书主要内容：功能需求，描述软件应具备的功能；性能需求，如响应时间、吞吐量等；外部接口需求，包括与其他系统的接口；可靠性需求，如容错能力；安全性需求，保护数据和用户隐私；运行环境需求，如操作系统、硬件等。 13. 软件可维护性是指软件能够被理解、改正改进和适应变化的容易程度。影响因素：可理解性，代码和文档是否清晰；可测试性，能否方便地进行测试；可修改性，修改代码是否容易；可移植性，能否在不同环境运行；可复用性，代码能否被重复使用。 答案：14. 数据库设计主要步骤：需求分析，了解业务需求确定数据要求；概念结构设计，构建E-R模型等概念模型；逻辑结构设计，将概念模型转换为数据库管理系统支持的数据模型；物理结构设计，确定存储结构和存取方法；数据库实施，建立数据库并加载数据；数据库运行和维护，监控性能并进行调整优化。 15. 采用瀑布模型可能存在的风险：前期需求不明确导致后期返工；阶段间依赖强，一个阶段问题会影响后续阶段；难以应对需求变化。应对措施：加强需求调研和分析，确保需求清晰；建立严格评审机制，及时发现问题；预留一定灵活性，如在适当阶段进行需求变更评估。 16. 例如在线教育平台，可定义课程类，包含课程基本信息、章节等属性和方法；学生类，有学生个人信息、报名课程等功能；作业类，包括题目和提交批改逻辑。通过类的封装、继承和多态，实现各功能模块的独立和协同，便于开发、维护和扩展。 17. 原因：需求理解不一致，缺乏有效沟通和需求确认机制；开发过程缺乏有效管理和协调。改进建议：加强需求调研和沟通，组织相关人员共同明确需求；建立项目管理机制，定期召开会议协调进度；增加测试环节，提前进行单元测试和集成测试。 18. 挑战：人工智能算法复杂性增加软件开发难度；对软件开发人员知识和技能要求提高；可能引发软件伦理和安全问题。机遇：利用人工智能优化软件开发流程，如自动化测试、代码生成；借助人工智能实现智能软件系统，拓展软件应用领域；推动软件工程方法和技术创新，提升软件质量和竞争力。