测试用例自动生成：测试用例对保证软件测试的充分性和可靠性有着重要影响。人工设计测试用例需要测试人员具备丰富的经验，且无法保证测试的充分性；根据测试方法的不同，测试用例自动生成技术可以分为四大类型：随机测试方法，基于搜索的测试方法，模型检测测试方法以及符号执行测试方法，本课题组主要研究基于模型的测试生成方法。

测试用例优先排序：试用例优先排序技术作为一种高效实用的回归测试技术，将测试用例按照某种测试目标进行排序，旨在找出一个好的测试用例执行序列，使潜在发现错误的测试用例能尽早地被执行，以获得更高的测试效率，对于提高缺陷的早期检测速率和降低测试成本有重要的意义。

程序自动化错误定位技术：从源代码分析、变异测试、测试用例优化等多个角度针对基于变异的错误定位和基于程序谱的错误定位等多种自动化错误定位技术进行研究，降低执行开销，提高错误定位精度。

知识图谱与文化遗产数字化保护：研究知识图谱构建和应用技术，包括实体抽取、关系抽取、问答、情感分析和推荐等问题；研究文化遗产数字化保护技术，包括领域知识表示、信息化规范、信息化绩效评估等。

信息技术与教育融合：综合运用源代码分析、爬虫技术和数据可视化技术等，研究编程作业题库建设、智能分配题目、抄袭检查、自动评分、错误分类和错误理解等问题，对编程竞赛进行数据统计和数据分析，利用信息技术改进编程教育的方式方法。