基于Java的计算机专业课程在线自评自测系统设计与实现
一、项目背景与意义
随着高等教育信息化改革的深入，计算机专业课程教学正面临从“知识传授”向“能力培养”转型的关键时期。传统教学评价模式存在反馈滞后、个性化不足等问题，难以满足学生自主学习与即时评估的需求。本课题旨在设计并实现一个面向计算机专业学生的在线自评自测系统，通过智能化题库管理、自适应测试与即时反馈机制，构建“学-测-评-改”闭环学习生态。
本系统将打破时空限制，使学生能够随时检验知识掌握程度，同时为教师提供精准的教学数据支持。系统的实现将推动计算机专业课程评价体系向过程化、个性化方向发展，对提升教学质量、培养学生自主学习能力具有重要实践价值。
二、系统设计概述
2.1 系统架构设计
系统采用经典的三层B/S架构：
- 表示层：基于HTML5+CSS3+JavaScript构建响应式前端界面，适配PC端与移动端
- 业务逻辑层：使用Spring Boot框架实现核心业务逻辑，包括用户管理、题库管理、测试生成、成绩分析等模块
- 数据持久层：采用MyBatis框架进行数据持久化操作，MySQL数据库存储结构化数据
2.2 核心功能模块
- 用户管理模块：实现学生、教师、管理员三类角色的分级权限管理
- 智能题库模块：支持按课程章节、知识点、难度等级等多维度分类的题目管理
- 自适应测试模块：基于IRT（项目反应理论）算法动态调整题目难度
- 实时评测模块：客观题自动评分，编程题采用沙箱环境执行判题
- 学习分析模块：生成个人知识图谱与错题分析报告
- 系统管理模块：实现数据备份、日志管理、参数配置等功能
2.3 技术选型
- 后端技术栈：Java 11 + Spring Boot 2.7 + MyBatis Plus + Maven
- 前端技术栈：Vue.js 3 + Element Plus + Axios
- 数据库：MySQL 8.0 + Redis缓存
- 开发工具：IntelliJ IDEA + VS Code + Git
- 部署环境：Tomcat 9 + Nginx + CentOS 7
三、创新点与特色
- 智能组卷算法：融合遗传算法与知识点覆盖策略，实现个性化试卷生成
- 编程题在线判题：集成Docker安全沙箱，支持Java/Python/C++多语言代码自动评测
- 学习路径推荐：基于协同过滤算法分析学生薄弱环节，推送针对性练习
- 可视化分析仪表盘：使用ECharts实现学习进度与成绩趋势的多维度可视化
四、实施计划
第一阶段（1-2周）：需求分析与技术调研
- 完成用户需求访谈与竞品分析
- 确定系统技术架构与开发环境
第二阶段（3-6周）：系统设计与数据库建模
- 完成详细设计文档编写
- 建立ER图与数据库表结构
第三阶段（7-14周）：核心功能开发
- 实现用户管理、题库管理、在线测试等基础模块
- 开发智能组卷与自动评阅算法
第四阶段（15-18周）：系统集成与测试
- 进行单元测试、集成测试与性能测试
- 部署测试环境进行用户验收
第五阶段（19-20周）：论文撰写与项目
- 完成毕业设计论文
- 整理项目文档与源码
五、预期成果
- 完整可运行系统：提供部署包与安装文档
- 毕业设计论文：包含系统分析、设计、实现与测试全过程
- 项目源码：符合Java开发规范的开源代码仓库
- 技术文档：包含需求规格说明书、设计文档、API接口文档等
六、
本课题将现代教育理念与信息技术深度融合，通过构建专业化、智能化的在线自评自测平台，有效解决计算机专业课程教学中的评价难题。系统不仅为学生提供便捷的自我检测工具，更为教师教学改进提供数据支撑，最终形成促进教学质量持续提升的良性循环。项目的成功实施将对计算机专业教学改革产生积极推动作用。
备注：
- 源码将遵循MVC设计模式，采用模块化开发方式
- 论文将按照“绪论-需求分析-系统设计-系统实现-系统测试-展望”结构撰写
- 系统服务将采用微服务架构设计，确保可扩展性与可维护性
