AIGC

选题契机 随着教育信息化的深入推进，小学教育也面临着智能化改革的需求。传统的试卷分析依赖人工评阅，效率低、准确度有限，无法及时为学生提供反馈。与此同时，教师在试卷批改后也需要花费大量时间进行数据整理与分析，影响教学质量和效率。 针对这一问题，设计一套基于SpringBoot与Vue的AIGC小学试卷智能分析系统，可以利用人工智能技术，自动分析试卷数据，提供即时反馈和分析结果。系统将采用通义千问API，结合Kotlin的SpringBoot后端技术，实现高效的数据处理与分析功能。用户可通过直观的可视化界面查看学生的学习情况、题目难度分析等，从而优化教学策略。 主要模块 试卷数据上传与解析：支持教师上传试卷，系统自动解析试卷内容，包括题目、选项及答案。 智能评估系统：利用通义千问API进行试卷的智能评估，分析学生答题情况，识别知识盲点。 数据存储与管理：将学生的答题记录和分析结果存储在数据库中，方便后续查询和分析。 可视化分析平台：提供数据可视化界面，教师可以直观查看学生的学习状态和试卷分析结果。 学习建议生成：根据学生的表现，系统自动生成个性化的学习建议，帮助学生提升学习效果。 历史数据查询：支持教师查询历史试卷数据和学生表现，进行长期分析与评估。 用户管理系统：提供教师与学生的权限管理，确保数据安全与隐私保护。 技术选型 硬件与软件 后端： Kotlin SpringBoot： 优势：简洁的语法、强大的功能，适合快速构建后端服务。 特点：高效的API开发和数据库交互。 前端： Vue.js： 优势：灵活的前端框架，易于构建响应式用户界面。 特点：组件化开发，提高维护性。 数据库： MySQL： 优势：广泛应用的关系型数据库，稳定性高。 特点：支持复杂查询，适合存储结构化数据。 API与服务 通义千问API： 优势：强大的人工智能分析能力，适合教育领域的需求。 特点：提供智能评估与反馈功能。 安全与权限管理 JWT 认证： 优势：轻量化的认证机制，保护用户数据安全。 特点：支持跨平台的安全访问控制。 容器化与部署 Docker： 优势：容器化部署，简化环境配置与维护。 特点：确保开发与生产环境一致，提升系统的稳定性。