摘 要教育信息化深入推进计算机专业课程体系复杂、学习数据分散传统人工统计与经验判断难以精准掌握学情无法适配个性化教学与精准育人需求。为高效整合学习数据、实现学情动态分析与可视化管理开发计算机专业学习情况分析系统具有现实必要性。本文在梳理归纳国内外学情分析系统相关研究成果后设计并实现了计算机专业的学习情况分析系统。系统以Java为主要开发语言后端基于SpringBoot框架构建前端通过Vue框架实现界面展示采用MySQL数据库存储数据引入协同过滤算法实现个性化学习推荐运用随机森林回归算法预测期末成绩。系统分普通用户与管理员两类角色普通用户可查询管理个人学习信息管理员负责整体学习数据的统一维护与管理。本计算机专业学习情况分析系统可精准分析学生学习状况辅助教学管理为个性化教学提供数据支撑对提升计算机专业教学质量与育人效率具有重要的实践价值。关键词计算机学习情况随机森林SpringBootVueAbstractEducation informatization has been further promoted. The curriculum system of computer major is complex and the learning data are scattered. Traditional manual statistics and empirical judgment are difficult to accurately grasp the learning situation, and can not meet the needs of personalized teaching and precise education. In order to efficiently integrate learning data and realize dynamic analysis and visual management of learning situation, it is necessary to develop a computer professional learning situation analysis system.After summarizing the relevant research results of learning situation analysis system at home and abroad, this paper designs and implements the learning situation analysis system of computer major. The system uses Java as the main development language, and the back end is built based on the springboot framework. The front end displays the interface through the Vue framework, uses MySQL database to store data, introduces collaborative filtering algorithm to realize personalized learning recommendation, and uses random forest regression algorithm to predict the final grade. The system is divided into two roles: ordinary users and administrators. Ordinary users can query and manage personal learning information, and administrators are responsible for the unified maintenance and management of the overall learning data.This computer professional learning situation analysis system can accurately analyze students’ learning situation, assist teaching management, provide data support for personalized teaching, and has important practical value in improving the teaching quality and education efficiency of computer major.Key words: Computer; Learning Situation; Random Forest; SpringBoot;Vue目 录摘 要 IAbstract II1 绪论 11.1 选题背景 11.2 选题意义 11.3 国内外研究现状 11.3.1 国外研究现状 11.3.2 国内研究现状 11.4 主要研究内容和目标 21.4.1 主要研究内容 21.4.2 系统开发目标 21.5 论文组织结构 22 相关开发技术 42.1 核心技术 42.1.1 随机森林回归算法 42.1.2 协同过滤算法 42.1.3 MySQL数据库 52.2 系统框架 52.2.1 SpringBoot框架 52.2.2 Vue框架 53 系统分析 63.1 系统功能性需求 63.1.1 管理员用例分析 63.1.2 用户用例分析 63.2 系统非功能性需求 73.2.1 系统易用性需求 73.2.2 系统安全性需求 73.2.3 系统可靠性需求 74 系统设计 84.1 系统业务流程设计 84.2 系统架构设计 94.3 系统总体功能设计 94.4 核心算法设计 104.4.1 随机森林回归算法设计 104.4.2 协同过滤算法设计 124.5 数据可视化设计 134.5.1 数据采集与整合功能设计 134.5.2 数据预处理功能设计 134.5.3 数据分析及可视化设计 134.6 数据库设计 144.6.1 数据库概念设计 144.6.2 数据库物理设计 175 系统实现 215.1 管理员端功能实现 215.1.1 用户功能实现 215.1.2 学习资源功能实现 215.1.3 学习路径规划功能实现 225.1.4 学习数据功能实现 235.1.5 期末成绩预测功能实现 245.1.6 看板功能实现 255.2 用户端功能实现 265.2.1 学习路径规划功能实现 265.2.2 学习资源功能实现 266 系统测试 286.1 测试目的 286.2 测试方法 286.3 测试环境 286.4 系统功能测试 286.4.1 用户功能测试 286.4.2 学习资源功能测试 296.5 测试总结 317 总结与展望 327.1 总结 327.2 研究与展望 32参考文献 33致 谢 341 绪论1.1 选题背景伴随着高等教育信息化的不断发展计算机专业的课程覆盖面广、实践性强学生的成长过程数据也存在着多元化的、碎片化的特点[1]。传统教学管理模式下学情分析依靠教师的经验缺少系统的数据采集和科学的评价手段不能准确地发现学习问题并进行个性化的指导。随着大数据、人工智能技术在教育领域的应用越来越成熟给学习行为分析、成绩预测等提供可行的技术途径。为了适应计算机专业人才的培养需要提高教学管理的效率和准确性建立专门的学习情况分析系统已经成为高校教学改革的现实需要[2]。1.2 选题意义本系统的设计与实现既满足了计算机专业教学的实际需要又给智慧教育的落地提供了一种可行的方案具有较强的实践性和应用性。对学生用户来说可以清楚地看到个人学习数据和薄弱环节实现自主规划和针对性提升对管理员来说可以高效地完成学生信息、成绩数据等统一管理以及智能统计大大简化了教务工作提高了管理效率从教育行业发展来看系统依靠数据分析来实现精准学情研判促使教学方式由传统经验型向数据驱动型转变为因材施教提供支撑有利于优化计算机专业人才培养模式提高整体教学质量[3]。1.3 国内外研究现状1.3.1 国外研究现状国外对于学习分析系统的研究开始的比较早技术体系比较成熟被广泛应用于高校教学和学生管理当中[4]。大多数研究使用大数据分析、机器学习、回归预测、聚类分析等技术用Python、Java等语言搭建平台来完成学习行为建模和学业状态评价[5]。代表性应用有美国Knewton平台智能算法为学习者动态推荐学习内容英国开放大学的OU Analyse系统用数据挖掘技术做学业风险预警Gradescope用人工智能技术实现编程类作业的自动批改和学情统计[6]。国外的研究重视技术同教学环境的深度结合成绩预估、个性化的学习引导等都比较到位但是关于计算机专业的课程体系以及实践能力等方面的深入探讨还需要继续[7]。1.3.2 国内研究现状国内在计算机专业学习情况分析系统方面起步较晚但是发展迅速已经从通用学情分析向专业垂直领域渗透[8]。技术上研究大多使用 SpringBoot、Vue、MySQL 等主流框架来构建系统主体同时将机器学习、协同过滤、随机森林算法、ECharts 数据可视化技术融合起来实现学习行为挖掘、成绩预测、学情可视化[9]。清华大学学堂在线平台依靠多维数据分析支撑个性化学习推荐电子科技大学创建的学生学业画像系统用大数据技术准确预估学业风险科大讯飞等企业开发的AI教学辅助工具被普遍应用于成绩统计和学习行为分析当中[10]。但是目前研究中对于计算机专业特有的课程体系、编程实践过程、项目开发能力等核心环节的专属系统还比较缺乏深度结合专业技术栈和人才培养规律的研究还有待加强[11]。1.4 主要研究内容和目标1.4.1 主要研究内容本课题以计算机专业教学管理痛点为研究对象研究目的就是开发出一套专门的计算机专业学习情况分析系统。系统和计算机专业课程体系、实践教学特点相契合用Java语言实现后端使用的是SpringBoot框架前端界面使用Vue框架实现流畅渲染、交互优化用随机森林算法对学生学业成绩做趋势分析、预测。系统采用B/S架构设计相比目前的同类系统多了四个模块分别是学习资源管理模块、个性化学习路径规划模块、学习数据多维展示模块、期末成绩预测模块。权限上系统分为普通用户和管理员两种学生用户可以方便地查看和自主分析学情数据管理员可以对全量数据进行统一维护和系统功能的深度控制。1.4.2 系统开发目标计算机专业学习情况分析系统开发目标就是依靠成熟的前后端技术以及机器学习算法创建出一个集数据采集、分析、预测、管理于一体的智能化平台。系统致力于精准追踪学生的学习行为和成绩数据生成个性化的学习路径和改进建议帮助教师开展有针对性的教学指导同时实现学习资源的高效管理、学习状况的可视化展示提高计算机专业教学与学习管理的智能化水平为教学决策提供数据支撑最终促进学生专业能力与学习效率的全面提升[12]。1.5 论文组织结构本文围绕计算机专业学习情况分析系统的研发展开共分为七章各章节具体结构如下第一章绪论重点阐述计算机专业学习情况分析系统的研究背景与研究意义明确课题研究的必要性与价值第二章相关技术系统概述研发计算机专业学习情况分析系统所运用的各项核心技术及技术原理第三章系统分析详细阐述计算机专业学习情况分析系统的需求分析、可行性分析等关键内容第四章系统设计具体说明计算机专业学习情况分析系统各核心功能模块的设计思路与实现方案第五章系统实现介绍计算机专业学习情况分析系统管理员端与用户端核心功能的具体实现流程第六章系统测试说明计算机专业学习情况分析系统的测试目的、测试方法及主要模块的测试结果第七章结论与展望总结论文的主要研究工作总结计算机专业学习情况分析系统的研发成果对系统未来的发展方向进行展望。2 相关开发技术2.1 核心技术2.1.1 随机森林回归算法随机森林回归算法属于集成学习的一种它创建多棵决策树然后把它们的预测结果融合起来既可以提高回归精度又具备抗过拟合、高效处理高维数据的明显优点。计算机专业学习情况分析系统中的此算法可以把学生各项课程成绩、编程实践时间、作业完成情况等各方面数据综合起来经由特征重要性分析找出影响学习成效的关键因素并且借助历史数据创建出预测模型从而精确预估期末成绩给系统的个性化引导以及学业危险预警赋予重要的支撑加强学情剖析的科学性[13]。对于回归问题随机森林的预测结果是所有决策树预测值的算术平均如公式2.1所示y1Bb1Bfb(x)#2−1公式2.1 随机森林回归算法公式其中y是最终预测值表示随机森林模型对输入 y的预测输出值。B是决策树的总棵树是随机森林的超参数需要预先设定。fb(x)是b棵决策树对输入x的预测值每棵树是独立训练的决策回归树。2.1.2 协同过滤算法协同过滤算法属于推荐领域里经常使用的一种个性化推荐算法它依照用户或者资源的历史行为数据找出与之相似的用户或者资源进而达成精准推荐的目标。分为基于用户和基于物品两类前者按照相似用户的喜好来推荐后者按照资源相似度进行推送。该算法不需要使用内容特征只需要交互数据就可以发现潜藏的偏好。计算机专业学习情况分析系统中可以推送学生适合的学习资料、编程习题、学习路径提高学习推荐的针对性、个性化水平。具体公式见公式2.2所示。sim(u,v)i∈I(ru,i−ru)(rv,i−rv)i∈I(ru,i−ru)2i∈I(rv,i−rv)2#2−2公式2.2 协同过滤算法公式其中sim(u,v)是用户u与用户v的相似度。ru,i是用户u对物品i的评分。ru是用户u的平均分计算用户u所有评分的平均值。ru,i−ru 是中心化偏差用实际评分减去用户自己的平均分。2.1.3 MySQL数据库MySQL数据库是一款开源的关系型数据库管理系统轻量高效、稳定性好、易于部署维护可以高效地存储和管理结构化数据。计算机专业学习情况分析系统中它起着核心数据存储的作用可以对学生的各项基本信息、课程成绩、编程实践记录等各类结构化数据进行分类存储使用SQL语句可以快速查询、更新、统计数据依靠事务处理和索引优化保证海量学情数据存取的准确高效给系统数据分析、成绩预测等功能提供坚实的数据支撑[14]。2.2 系统框架2.2.1 SpringBoot框架SpringBoot是基于Java的一种轻量级开发框架依靠自动配置、起步依赖等特点来简化了Spring应用的配置、部署过程降低了开发的复杂度提高了后台开发的效率。该框架为计算机专业学习情况分析系统后台主要使用的开发框架可以迅速建立数据接口对学生的各种学习数据进行增删改查操作可以集成随机森林预测逻辑并内置了嵌入式服务器及监控功能来保证后台运行稳定满足系统多种维度数据处理以及快速功能模块升级的要求[15]。2.2.2 Vue框架Vue是轻量级的前端渐进式JavaScript框架它拥有简洁的API、组件化开发、高效的虚拟DOM等特点可以让用户很快速地创建出交互顺畅的用户界面。计算机专业学习情况分析系统的这个框架完成了前端页面的开发把学习数据可视化图表、成绩查询界面、用户权限操作这些模块拆成了一个个独立的组件从而使得页面可以高效地渲染并且具备良好的复用性使用了双向数据绑定的方式来保证学生的学习数据可以实时更新管理员的操作可以被及时响应这样就明显提升了系统用户的交互体验[16]。3 系统分析3.1 系统功能性需求功能性需求分析就是确定计算机专业学习情况分析系统开发的方向、要实现的功能和期望的页面展示效果。根据前期需求分析结果本系统分为普通用户和管理员两种角色根据不同的角色对不同的功能模块进行权限配置下文将根据不同的用户角色用用例分析的方式对不同的用户角色的具体功能需求进行详细的阐述。3.1.1 管理员用例分析管理员是校内计算机专业学习情况的管理人员也是本系统中拥有最高权限的用户角色。其主要职能是对系统内用户账号信息、各类学习资源等进行添加、编辑、删除等管理操作保证系统资源和数据的规范管理。管理员按照用户的学习数据包括课程选择、作业完成情况等进行期末成绩的预测分析工作为计算机专业的教学管理工作提供数据支持促进教学工作的开展。管理员用例图详见图3-1。图3-1 管理员用例图3.1.2 用户用例分析本系统的基础用户角色为计算机专业在读学生该类用户是系统的主要使用者可以利用本系统完成多项核心学习操作。学生可以浏览系统内所有的计算机专业学习资源查看系统根据自身学习数据生成的个性化学习路径规划明确学习方向。学生可以对学习资源进行评论互动、交流学习经验下载相关学习文件便捷获取学习资料满足日常计算机专业学习的各种需求该类用户对应的用例图如图3-2所示。图3-2 用户用例图3.2 系统非功能性需求3.2.1 系统易用性需求计算机专业学习情况分析系统要具备安全可靠、操作简便、界面友好的主要特点充分契合计算机专业师生的日常使用习惯保证各类用户可以快速熟悉并便捷地使用系统各项功能模块不需要投入大量时间去学习和适应系统从而提高系统实际使用效率改善用户使用体验。3.2.2 系统安全性需求计算机专业学习情况分析系统要保证用户操作页面中数据的安全重点保护用户账号以及各种学习相关数据。系统实行精细化权限控制按照不同的用户角色来划分出相应的操作权限利用权限隔离、访问限制等手段有效地防止数据泄露的风险全面保障系统的稳定运行保证数据存储的安全给计算机专业师生使用系统提供安全保障。3.2.3 系统可靠性需求计算机专业学习情况分析系统的核心专业知识和相关数据都是计算机专业任课教师教学总结和整理出来的。各个功能模块所依靠的数据具有很高的真实性、可靠性可以有效地帮助师生开展学习分析、教学管理工作切实提高计算机专业学习管理的效率和质量给系统的高效运行提供强有力的数据支持。4 系统设计4.1 系统业务流程设计计算机专业学习情况分析系统业务流程主要是用户登录、数据采集、学习分析、功能应用、管理维护。普通用户完成身份验证之后可以进行学习资源查阅、线上学习和成绩查询操作系统会自动采集学习行为和成绩数据经过数据分析处理之后生成学习报告和路径规划管理员则负责用户权限、资源和数据的管理维护形成一个学习、分析、反馈、管理的闭环流程。系统业务流程图如图4-1所示。图4-1 系统业务流程图4.2 系统架构设计计算机专业学习情况分析系统系统架构设计分为展示层、数据层、应用层、访问层四个主要层次。展示层用来呈现简洁友好的交互界面方便计算机专业师生快速熟悉操作系统功能应用层为核心承担数据处理、学习分析、成绩预测等核心业务逻辑数据层存储计算机专业学习数据、用户信息等重要内容保证数据安全有序访问层负责权限验证和请求转发实现各层安全交互四层协同联动保证系统稳定高效运行。系统架构图如图4-2所示。图4-2 系统架构图4.3 系统总体功能设计计算机专业学习情况分析系统根据前期调研整理出的真实用户需求把系统用户分为两类独立角色。根据各个角色实际使用的场景、操作的范围、管理的职责来分配不同的操作权限和专属功能模块达到权限分级管控、权责对应的目的。系统集成学习资源管理、期末成绩预测、学习数据统计分析等主要功能可以满足各个角色的日常使用、数据查看、后台管理等各方面的需求功能齐全、适用性强系统总体功能模块结构如图4-3所示。图4-3 系统功能结构图4.4 核心算法设计4.4.1 随机森林回归算法设计根据公式2.1及相关业务流程随机森林回归算法设计如下1初始化空森林再循环生成M棵决策树每棵树用Bootstrap抽样得到独立样本递归构建回归树并加入森林完成模型训练。相关伪代码如下图4-1所示。表4-1 训练阶段构建表伪代码 注释forest [] 创建一个空列表用于存储所有训练好的决策树for t 1 to M: 循环 M 次每次构建一棵决策树M 是超参数通常取 100-500D_t BootstrapSample(D) 通过有放回采样生成一个大小为 n 的新数据集每棵树使用不同的训练子集tree BuildTree(D_t, m) 递归构建一棵回归树m 是每个节点随机选择的特征数forest.append(tree) 将构建好的树存入森林列表2单棵回归树递归建立过程随机选取一个特征以最小均方误差作为分裂节点直到达到终止条件为止。相关伪代码设计图4-2。表4-2 核心递归构建表伪代码 注释if |D| min_samples_split: 如果当前节点样本数太少如少于 2 个无法继续分裂return Node(type“leaf”, valueavg(y)) 创建叶节点预测值为当前节点所有样本 y 的平均值if 所有 y 值相同: 如果所有目标值完全相同再分裂也无法降低误差if current_depth max_depth: 达到预设的最大深度停止分裂防止过拟合selected random_sample(all_features, m) 从全部 d 个特征中随机无放回选择 m 个回归任务通常取 m d/3for each feature j in selected: 遍历每个被选中的特征for each threshold in values: 遍历该特征在 D 中的所有取值作为候选阈值D_left 特征 ≤ 阈值的样本 左子集小于等于阈值的样本D_right 特征 阈值的样本 右子集大于阈值的样本if D_left 空 or D_right 空: 如果某一侧为空该分裂无效跳过mse (nL/n)*MSE_left (nR/n)*MSE_right 计算分裂后的加权均方误差if mse best_mse: 如果当前分裂的 MSE 比之前最好的还小best_feature, best_threshold j, threshold 更新最佳分裂方案if best_feature is None: 如果所有候选分裂都无效例如所有样本特征值相同return Node(type“leaf”, valueavg(y)) 被迫创建叶节点D_left, D_right 按最佳分裂划分 用找到的最佳特征和阈值划分数据left_child BuildTree(D_left, m) 递归构建左子树right_child BuildTree(D_right, m) 递归构建右子树return Node(type“internal”, …) 返回内部节点存储分裂信息及左右子树引用3遍历森林中每一个决策树从根节点按照特征阈值向下遍历到叶节点汇总所有树的预测值并取均值得到最终期末成绩预测结果。相关伪代码如下图4-3所示。表4-3 预测部分构建表伪代码 注释predictions [] 存储每棵树的预测结果for each tree in forest: 遍历森林中的每一棵树while node.type “internal”: 只要当前节点不是叶节点就继续向下if x[node.feature] node.threshold: 根据节点存储的特征和阈值判断方向续表4-3 预测部分构建表伪代码 注释node node.left 或 node.right 进入左子树或右子树predictions.append(node.value) 到达叶节点存储该树的预测值叶节点中的均值return sum(predictions)/len(predictions) 返回所有树预测值的算术平均4.4.2 协同过滤算法设计根据公式2.2及相关业务流程协同过滤算法设计如下1训练阶段的表为协同过滤算法相似度计算伪代码遍历所有的用户对用皮尔逊相关系数计算用户之间的相似度构建用户相似度矩阵为后面的推荐提供依据。详细见表4-4所示。表4-4 训练阶段构建表伪代码 注释S n_users × n_users 的零矩阵 创建用户-用户相似度方阵初始全为 0for u 1 to n_users 外层循环遍历每个用户作为目标用户for v 1 to n_users 内层循环遍历每个用户作为对比用户if u v: S[u][v]1.0 自己与自己的相似度为 1I_uv 找到 u 和 v 共同评分的物品集合 取两个用户评分记录的交集if |I_uv| 0: S[u][v]0 无共同评分物品无法计算相似度r_u_bar mean(R[u][i] for i in I_uv) 计算用户 u 在共同物品上的平均分diff_u R[u][i] - r_u_bar 用户 u 对物品 i 的评分偏离自身均值的程度numerator diff_u * diff_v 分子两个用户偏差的乘积和协方差denom_u diff_u * diff_u 用户 u 偏差的平方和S[u][v] numerator / (sqrt(denom_u)*sqrt(denom_v)) 皮尔逊相关系数公式2预测阶段的伪代码如下表所示根据用户相似度来筛选邻居然后加权计算目标用户对物品的预测评分从而实现个性化推荐。详细见表4-5所示。表4-5 预测阶段构建表伪代码 注释candidates [] 存储满足条件的候选用户if R[v][i] 不为空 and v ! u 用户 v 必须对目标物品 i 有过评分且不是 u续表4-5 预测阶段构建表伪代码 注释candidates.append((S[u][v], v)) 存入 (相似度, 用户ID) 元组candidates.sort(reverseTrue) 按相似度从高到低排序neighbors candidates[0:K] 选取前 K 个作为邻居if len(neighbors) 0 没有邻居时返回默认值r_u_bar mean(R[u][j] …) 用户 u 对所有物品的平均评分numerator sim * (R[v][i] - r_v_bar) 加权偏差和r_hat r_u_bar numerator/denominator 预测公式用户均值 加权偏差平均4.5 数据可视化设计4.5.1 数据采集与整合功能设计计算机专业学习情况分析系统数据采集与整合功能主要是对多维度的学习有关数据进行采集可以对学生的学号、姓名、班级、学号等基本信息以及学生选修的课程名称、课程编号、学号等课程相关信息、学生参加过的作业名称、教师、日期、得分、考试成绩、课程编号、学号等学生考试信息、学习态度、学习方法、课程进度跟踪等学习过程信息和行为进行采集并实现手动录入和批量导入两种方式。系统会清洗采集来的原始数据去除重复的数据并且使数据具有统一的标准格式再结合数据将它们联系起来从而排除掉那些不符合要求的数据然后形成一个结构化的学习数据仓库以此为基础来开展成绩预测学习分析以及资源对接这些关键应用功能的研究工作进而保证整个过程的科学性以及系统稳定性得到加强。4.5.2 数据预处理功能设计计算机专业学习情况分析系统数据预处理功能也就是对采集到的原始学习数据进行规范化处理也就是数据清洗、去重、缺失值填补、异常值探测和修正、格式统一、维度转换等等。系统可以自动去重、过滤掉无效数据、纠正错误分数和课程状态将评分、完成度、课程条目、课程状态等数据做标准化处理并归一化处理使之后的成绩预测、学习分析、数据分析功能有更好的数据输入基础从而使得整个系统的数据质量更好、分析更加可靠。4.5.3 数据分析及可视化设计计算机专业学习情况分析系统数据分析与可视化模块可以对课程成绩、作业完成率、学习时长、学习路径等各种各样的数据进行统计分析、趋势比较、异常发现可以计算出个人以及班级的整体学习指标。系统使用折线图、柱状图、饼图、雷达图等图形形式来展示数据并且具备实时查看、筛选、对比的功能便于管理员对学生的整体学习情况做出判断也便于用户对自身的学习情况进行了解从而为教学的调整和个性化学习提供直观的数据支撑。4.6 数据库设计数据库设计是计算机专业学习情况分析系统开发的基础也是各个功能模块实现数据存储、交互、处理的基础。系统实体规范定义、数据表之间关系是否合理都会影响到数据读写的速度、操作是否顺畅科学合理的库表结构设计可以给系统的开发、长期稳定运行、功能可靠提供强有力的保证。4.6.1 数据库概念设计数据库概念设计常用实体属性图来实现可视化建模计算机专业学习情况分析系统包含用户信息、学习学情、教学资源等许多业务数据数据种类繁多实体之间的联系也很复杂。因此本次数据库概念设计主要是对系统内重要的、关键的核心实体进行梳理分析确定各个实体的属性以及相互之间的关系从而完成整个数据业务模型的搭建。1为了直观地展示用户信息实体的字段构成和属性定义本文绘制了用户信息实体属性图该图完整地列出了用户账号、个人信息等相关的属性清楚地表明了各个属性的名称和类型完整地展示了该实体的结构设计具体内容如图4-6所示。图4-6 用户信息实体属性图2为了清楚地展示学习资源实体的字段构成和属性定义本文绘制出对应的实体属性图该图完整地标注出了资源编号、名称、发布时间、资源文件等关键属性明确了各个属性的数据类型和约束规则完整地展示了该实体的结构设计具体图示如下图4-7所示。图4-7 学习资源实体属性图3为了清楚地展示学习路径规划实体的字段组成、属性定义以及约束关系本文绘制出对应实体属性图该图包含了路径编号、目标、学习天数、封面图、辅导建议、学习顺序等主要属性直观地呈现了实体结构的设计具体图示见图4-8。图4-8 学习路径规划实体属性图4为了直观地展示学习数据实体的属性构成、字段类型以及结构关系本文绘制出对应实体属性图该图包含数据编号、用户标识、课程信息、成绩、完成情况等主要属性清楚地体现出实体设计的细节图4-9为图示。图4-9 学习数据实体属性图5为了清楚地展示期末成绩预测实体的字段构成、属性定义和数据约束本文绘制出对应的实体属性图该图包含了作业完成率、作业平均得分、期末成绩预测等主要属性直观地呈现了实体结构的设计图4-10为图示。图4-10 期末成绩预测实体属性图8本系统按照整体业务逻辑和数据关联关系设计出相应的总体实体-关系模型清楚地表现出各个实体的属性、主键约束以及实体之间的联系完整地反映系统数据结构和存储逻辑系统实体联系图如图4-11所示。图4-11 系统实体联系图4.6.2 数据库物理设计在完成数据库概念结构设计之后就进入了数据库物理设计阶段。根据项目实际需要以及开发环境的综合情况可知本计算机专业学习情况分析系统最后使用了MySQL作为后台数据库。数据库物理设计的科学性和规范性会直接影响到系统的数据读取速度和运行稳定度也会影响用户的使用体验而这是系统开发过程中不可或缺的一部分工作对数据的存储结构、查询效率等等起决定性的作用。1用户信息表是系统用户基础数据的统一存储和管理表主要存储用户账号、性别、年龄、身份类型等主要标识以及个人资料完整包含用户注册和身份校验所需要的基础字段该表具体的字段定义、类型以及约束等详细结构如表4-6所示。表4-6 用户信息表序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 yonghuzhanghao varchar 30 否 用户账号4 mima varchar 30 否 密码5 yonghuxingming varchar 30 否 用户姓名6 xingbie varchar 30 否 性别7 nianling varchar 30 否 年龄8 touxiang longtext 否 头像9 yonghushouji varchar 30 否 用户手机2学习资源表用来统一管理系统内计算机专业相关学习资料主要存储资源名称、适用难度、上传时间、简介等关键信息负责承载各类学习资源的基础数据为资源展示、检索、下载和管理模块提供数据支持该表详细的字段定义和结构规范如表4-7所示。表4-7 学习资源表序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 ziyuanmingcheng varchar 30 否 资源名称4 fengmiantupian longtext 否 封面图片5 ziyuanjieshao longtext 否 资源介绍6 nandu varchar 30 否 难度7 fabushijian date 否 发布时间8 ziyuanfenlei varchar 30 否 资源分类9 ziyuanwenjian longtext 否 资源文件10 thumbsupnum int 11 否 赞11 crazilynum int 11 否 踩12 clicktime datetime 否 最近点击时间13 clicknum int 11 否 点击次数14 discussnum int 11 否 评论数15 storeupnum int 11 否 收藏数3学习路径规划表用来系统地存储和管理个性化学习方案数据主要记录学习目标、学习顺序、学习天数、辅导建议等主要字段为前台展示、路径推荐、管理模块提供稳定的数据支撑该表完整的字段结构、类型、约束说明如表4-8所示。表4-8 学习路径规划序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 mubiao varchar 30 否 目标4 xuexijihua longtext 否 学习计划5 xuexishunxu varchar 30 否 学习顺序6 tuijianziyuan longtext 否 推荐资源7 fudaojianyi varchar 30 否 辅导建议8 fengmiantu longtext 否 封面图9 xuexitianshu varchar 30 否 学习天数10 nandaodengji varchar 30 否 难度等级11 thumbsupnum int 11 否 赞续表4-8 学习路径规划序号 列名 数据类型 长度 主键 说明12 crazilynum int 11 否 踩13 clicktime datetime 否 最近点击时间14 clicknum int 11 否 点击次数15 discussnum int 11 否 评论数16 storeupnum int 11 否 收藏数4学习数据表用来系统地记录和管理用户全过程的学习行为数据主要存储学习时长、资源访问频率、作业完成率、作业得分等关键指标为学情分析、成绩预测、可视化展示模块提供原始数据支持该表具体的字段构成、类型和约束规范如表4-9所示。表4-9 学习数据表序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 xueshengid varchar 30 否 学生ID4 nianji varchar 30 否 年级5 xueke varchar 30 否 学科6 xuexishizhang double 否 学习时长7 meirizongxuexishizhang double 否 每日总学习时长8 fangwenpinlv double 否 访问频率9 kechengxuanze varchar 30 否 课程选择10 zuoyewanchengqingkuang varchar 30 否 作业完成情况11 zuoyewanchenglv double 否 作业完成率12 zuoyepingjundefen double 否 作业平均得分13 pingshikaoshichengji double 否 平时考试成绩14 qimokaoshichengji double 否 期末考试成绩15 jiaoshiid varchar 30 否 教师ID16 jiaoxueneirong varchar 30 否 教学内容17 jiaoxuefangfa varchar 30 否 教学方法18 jiaoxueziyuanleixing varchar 30 否 教学资源类型19 xuexipianhao varchar 30 否 学习偏好续表4-9 学习数据表序号 列名 数据类型 长度 主键 说明20 xuexijindu double 否 学习进度21 xuexishebei varchar 30 否 学习设备22 xuexishiduan varchar 30 否 学习时段23 xuexiziyuanshiyongshizhang double 否 学习资源使用时长24 hudongcanyudu double 否 互动参与度期末成绩预测表用来承载系统成绩预测相关的核心业务数据主要存储学生所选课程、作业完成率、平时成绩等重要字段为期末成绩预测计算、结果查询、统计分析提供数据支持该表完整的字段定义、类型、约束详情见表4-10。表4-10 期末成绩预测序号 列名 数据类型 长度 主键 说明1 id bigint 20 是 主键2 addtime timestamp 否 创建时间3 xueshengid varchar 30 否 学生ID4 kechengxuanze varchar 30 否 课程选择5 zuoyewanchenglv double 否 作业完成率6 zuoyepingjundefen double 否 作业平均得分7 qimokaoshichengji double 否 期末考试成绩5 系统实现5.1 管理员端功能实现5.1.1 用户功能实现系统用户管理功能中管理员拥有全部用户信息的管理权限可以对用户的账号、密码、性别、年龄等基础信息进行添加录入。对于系统中已经注册并且正常使用的用户账号管理员可以根据后台管理的需求对账号信息进行编辑修改也可以执行账号注销、删除等管理操作实现用户全生命周期管理。该模块的界面展示和操作效果如图5-1所示。图5-1 用户功能效果图在用户功能核心代码里包含有密码加密的重要实现部分使用MD5算法把密码加密存储捕捉用户明文密码→执行MD5哈希运算→产生固定的加密字符串→存储到用户信息表里防止明文密码泄露。该核心代码的截图如图5-2所示。图5-2 用户功能实现核心代码截图5.1.2 学习资源功能实现本系统学习路径规划模块使用的是权限分离的思想对管理端、用户端的权限做明确的规定。管理员属于管理角色可以新增学习目标、辅导建议、学习时长、学习顺序等核心内容还可以对已有的路径信息进行编辑、修改和更新维护保证学习方案的时效性、合理性。该模块完整的界面效果及操作交互展示如图5-3所示。图5-3 学习资源功能效果图学习资源功能的核心代码中主要是实现了资源数据的新增逻辑后端接收到前端传递过来的资源名称、难度、文件路径等参数之后先对数据进行合法性校验再实例化资源数据模型并赋值最后调用Save方法将校验通过的资源数据持久化存入数据库完成添加操作。该核心代码截图如图5-4所示。图5-4 学习资源功能实现核心代码截图5.1.3 学习路径规划功能实现本系统学习路径规划模块用到的权限分隔方式是对各个角色所能够操作的空间做出严格限制的。管理员对本模块有管理权限可以新增学习目标、辅导建议、学习时长、学习顺序等重要信息也可以对已发布的路径信息进行编辑、修改、更新等维护操作保证学习方案的规范使用。此模块的界面展示及交互效果如图5-5所示。图5-5 学习路径规划功能效果图学习路径规划功能的核心代码是后台详情查询的关键实现后端接收到前端传入的路径ID之后调用Info方法从数据库中获取该学习路径的所有详情数据封装数据并格式化后返回给前端实现页面详情展示的功能。该功能核心代码截图如图5-6所示。图5-6 学习路径规划功能实现核心代码截图5.1.4 学习数据功能实现本系统学习数据模块在实现过程中给管理员赋予了专属的数据管理权限可以对学习数据集进行批量导入以及文件上传。管理员可以对页面上呈现的学习时长、访问记录、完成情况等各类数据进行实时浏览查看对异常或者需要更新的数据进行编辑、修正、更新维护从而达到学习数据统一规范、动态管控的目的。该模块功能界面效果如图5-7所示。图5-7 学习数据功能效果图学习数据功能主要使用Vue框架来实现页面数据导入逻辑将上传组件绑定到导入事件上当用户上传数据集文件时对数据集进行格式解析和校验合法的数据集渲染到页面上并提交到后端完成数据导入的全过程。该核心代码清楚地表现出了Vue页面交互逻辑如图5-8所示。图5-8学习数据功能实现核心代码截图5.1.5 期末成绩预测功能实现管理员输入学生学号、所选课程、作业完成率、作业平均分等重要的特征数据之后调用模块内部的预测计算逻辑预测出学生期末成绩并给出结果给教学评价提供数据支持。整个模块流程完整、交互清晰界面展示及操作效果如图5-9所示。图5-9 期末成绩预测功能效果图期末成绩预测功能的主要代码就是实现用随机森林回归算法进行预测的逻辑先对录入的学生ID、作业完成率等数据进行预处理和特征提取再调用训练好的随机森林回归模型进行推理计算最后输出期末成绩预测结果并返回前端。图5-10为代码截图。图5-10 期末超级预测功能实现核心代码截图5.1.6 看板功能实现看板模块的功能实现主要就是管理员可以浏览和分析用户计算机专业相关学习数据即课程词云、学习时长统计、作业完成情况等。管理员在看板页面上输入选择的课程、作业完成率等关键信息之后就可以对用户的期末成绩进行预测计算。该模块完整的界面效果和功能布局可以参照图5-11所示的效果示意图。图5-11 看板功能效果图看板功能页面使用Vue框架开发用组件化思维把页面模块分成了数据绑定和视图从而完成了课程词云、学习数据可视化、成绩预测交互功能的编码工作。该功能的主要代码是Vue组件的定义、数据渲染、事件绑定等主要逻辑具体的代码实现截图如图5-12所示。图5-12 看板功能实现核心代码截图5.2 用户端功能实现5.2.1 学习路径规划功能实现本系统学习路径规划模块用以实现权限分离即管理员的操作权限与一般用户不一样。普通用户登录系统前端之后可以看到计算机专业所有的学习路径规划内容包括学习目标、学习顺序、时长安排、辅导建议等可以发表评论、交流互动、进行相关的辅助操作提高学习体验和交互性。该模块用户端功能界面及交互效果如图5-13所示。图5-13 学习路径规划功能效果图学习路径规划前台详情功能的核心代码中主要是调用了Detail方法前端传入学习路径唯一标识后发起接口请求后端通过Detail方法查询该路径的全部详情数据并返回前端接收数据后完成页面渲染展示学习目标、时长等全部信息。核心代码截图如下图5-14所示。图5-14 学习路径规划功能实现核心代码截图5.2.2 学习资源功能实现本系统学习资源模块使用权限分层的方式进行功能实现对不同的用户所具有的操作权限作出规定。普通用户在系统前台有相应的使用权限可以浏览学习资源列表、查看学习资源详情、发表评论、下载学习资源文件等满足自主学习和资料获取的需求。该模块前台交互效果及功能展示如图5-15所示。图5-15 学习资源功能效果图学习资源功能核心代码使用Vue框架来实现前台页面的效果采用组件拆分的方式将资源列表、详情、下载等模块进行封装绑定数据和视图来实现页面的渲染挂载评论、下载等交互事件来实现页面的动态展示和操作响应。该Vue实现的主要代码截图如图5-16所示。图5-16 学习资源功能实现核心代码截图6 系统测试6.1 测试目的在计算机专业学习情况分析系统各个功能模块的完整研发过程中为了保证系统在实际投入使用时运行稳定、业务逻辑准确无误系统测试工作起着非常关键的作用。测试人员依照测试方案里所规定的全部测试项目从诸多方面出发对已然搭建好的各个功能模块展开全面检验以此来充分知晓系统的各个方面功能是否齐备用户操作是否便捷并且对系统的需要是否契合有所无有偏差之处进行检测进而针对代码中存在的潜在隐患以及逻辑错误开展详细排查。测试系统可以在发现问题之后进行修改、优化从而改善各个用户所使用的操作流程并且最大限度的减少出现未知风险为系统的持续稳定运行起到支撑作用。6.2 测试方法针对计算机专业学习情况分析系统已经开发出的功能模块按照测试关注点的不同可以分为白盒测试和黑盒测试其中黑盒测试是目前工程中应用最广泛的方式按照是否执行程序的不同可以分为静态测试和动态测试两类方法。6.3 测试环境计算机专业学习情况分析系统的测试环境配置如下网络环境采用局域网和因特网相结合的方式兼顾内网访问稳定性与外网访问兼容性操作系统支持Windows 7、Windows 10等主流桌面版本保证不同终端都能正常运行浏览器兼容IE8、Chrome、FireFox等常用产品验证页面展示和交互的一致性服务器环境使用Tomcat 7作为应用容器支持系统后台服务的运行数据库使用MySQL 5.7关系型数据库完成数据存储和读写测试可以全面支持系统功能和兼容性验证工作。6.4 系统功能测试本节根据计算机专业学习情况分析系统所采用的测试方法为黑盒测试法主要对系统部分已实现的功能和容易出错的环节进行测试验证功能逻辑相近的环节不再重复阐述。本次测试所使用的功能模块有用户功能、学习资源功能、期末成绩预测等功能。6.4.1 用户功能测试计算机专业学习情况分析系统用户功能模块中管理员具有完整的用户信息管理权限可以对用户账号、密码、性别等基础信息进行录入和新增。管理员根据管理需求可以对系统内已注册的有效账号进行信息修改、账号删除等操作实现账号全生命周期管理。本模块测试核心主要对管理员对用户信息的添加、编辑、删除操作进行测试具体的测试用例如表6-1所示。表6-1 用户功能测试用例表编号 测试功能 操作 预期结果 实际结果1 用户信息的添加 管理员在用户管理页面新增一条记录用户账号 001、姓名 “张三”、性别男、年龄 22、初始密码 123456保存后用账号 001 / 密码 123456 在前台登录 使用新添加的用户账号001的账号信息可以在前台成功进行登录且可以成功进行功能的使用 实际结果与预期结果一致使用新添加的用户账号001的账号信息可以在前台成功进行登录且可以成功进行功能的使用2 用户信息的修改 管理员将用户账号001的密码由123456改成12345使用原先的账号密码信息在前台进行登录 使用用户账号001原先的密码无法进行登录页面提示“账号或密码错误” 实际结果与预期结果一致使用用户账号1原先的密码无法进行登录页面提示“账号或密码错误”3 用户信息的删除 管理员在用户列表中选中用户账号 001执行删除操作返回用户管理页面刷新查看 管理员无法在用户功能查看到用户账号001的相关账号信息 实际结果与预期结果一致管理员无法在用户功能查看到用户账号001的相关账号信息6.4.2 学习资源功能测试本系统的学习资源模块用权限分层的方式把管理员和普通用户分开。管理员可以对计算机专业相关学习资源进行新增、编辑、删除等全流程的管理操作普通用户只能在前台进行资源浏览、详情查阅、评论互动、文件下载。该模块测试主要验证管理员资源管理、用户资源查看和下载功能是否正常具体测试用例如表6-2所示。表6-2 学习资源测试用例表编号 测试功能 操作 预期结果 实际结果1 学习资源的添加 管理员新增资源名称 “Java 基础教程”、分类编程语言、难度中等、上传配套 PDF用户 001 前台查看资源列表 用户 001 可在前台看到 “Java 基础教程”封面、简介、分类显示正常。 实际结果与预期结果一致用户001可以在前台查看到管理员添加的资源名称001的学习资源信息2 学习资源的点击下载 用户 001 进入 “Java 基础教程” 详情页点击下载按钮保存到本地并打开 用户001在本地电脑可以查看到刚刚下载的资源名称001的学习资源 与预期结果一致用户001在本地电脑可以查看到刚刚下载的资源名称001的学习资源3 学习资源的评论 用户002在 “Java 基础教程” 详情页发表评论“内容清晰适合入门”管理员在后台查看用户002的评论信息 管理员在后台查看到用户002对资源名称1的评论信息 实际结果与预期结果一致管理员在后台查看到用户002对资源名称1的评论信息系统期末成绩预测模块的设计当中管理员能够输入学生的ID、所选课程、作业完成率以及作业平均分等重要的数据然后利用模块逻辑来对学生最终的成绩进行预测并计算。期末成绩预测功能测试主要是验证根据已有数据对用户的期末成绩进行预测其次验证能否进行正常的修改、删除等操作。期末成绩预测功能测试用例表如表6-3所示。表6-3 期末成绩预测功能测试用例表编号 测试功能 操作 预期结果 实际结果1 期末成绩预测的查看 管理员在看板输入学生 ID为001、课程 Java 程序设计、作业完成率 90%、作业平均分 85点击预测进入成绩预测列表查看 管理员在期末成绩预测界面可以查看到学生ID为001的期末成绩预测信息 实际结果与预期结果一致管理员在期末成绩预测界面可以查看到学生ID为001的期末成绩预测信息2 期末成绩预测的删除 管理员将学生ID为001的期末成绩预测信息进行删除返回期末成绩预测功能界面进行查看 管理员在期末成绩预测功能界面无法查看到学生ID为001的期末成绩预测信息 实际结果与预期结果一致管理员在期末成绩预测功能界面无法查看到学生ID为001的期末成绩预测信息6.5 测试总结本次对计算机专业学习情况分析系统已经实现的所有功能进行了系统的测试结果表明各项功能均能正常运行达到设计和需求的预期目标。经过本次全模块测试发现编码过程再严格但是系统也存在潜在的缺陷和疏漏只有用规范、细致的测试方法才能发现并定位隐藏的问题从而更体现软件测试对软件开发过程的作用。此次测试也使我认识到系统开发是一项非常严谨的工程每一个环节都不能马虎对待必须严格把关。7 总结与展望7.1 总结本文根据高校和教学场景下计算机专业的学生学习情况从整体架构、功能模块、数据库结构、核心业务流程等几个方面对平台的功能规划、数据库设计、关键模块的实现思路进行详细的说明。依靠目前成熟的稳定的计算机技术完成了系统整体的设计与开发实现了学生信息管理、学习数据采集、成绩统计分析、学习状况评估、数据可视化展示等功能规范了计算机专业学习数据的采集、处理、分析流程提高了教学管理、学情分析的效率为教学决策、个性化辅导、教学质量优化提供可靠的数据支撑和系统化工具。7.2 研究与展望本文主要从三个方面着手即对比同类学情分析平台结合目标高校教学管理、学情监测实际需求完成适配模块设计及关键技术落地用大量用例图拆解分析各个角色的业务用例准确把握用户需求夯实系统开发基础论证选型系统架构确定以Java为后端语言、SpringBoot框架实现业务功能、Vue框架开发前端页面。完整的开发测试流程使本人的专业能力得到提高认识更加深刻掌握了许多核心技能。目前系统已经完成整体开发并稳定运行各项核心功能都可以正常使用基本满足高校计算机专业学情分析、数据管理、教学辅助的实际需要。由于开发周期以及自身的研发技术能力等原因目前系统在交互细节、数据挖掘程度、并发处理性能等各方面都存在很多待优化的地方。后期可以加入学习行为预测、个性化学习推荐、多维数据可视化报表、移动端适配等功能模块使用更先进的算法以及更安全的安全机制来对用户的权限进行更有效的控制、加密数据、防范异常情况的发生。平台不断更新优化更能满足教学的各种情况也更有利于服务于更多的师生。参考文献[1]郭洋. 基于深度学习的文献资源知识图谱构建与智能咨询系统设计[J].科技与创新,2025,(18):59-6165.[2]蔡学森,李小彬,戴金波,等. 多模态交互式语言学习系统的设计与实现[J].现代信息科技,2025,9(18):82-8693.[3]付萌萌,郝宇刚,袁晓安,等. 基于AI大规模智能问答系统的构建与应用研究[J].自动化与仪器仪表,2025,(09):177-181.[4]Z.Y.Liu,S.K.Ren,H.Zhang,等. 基于多参数MRI的机器学习系统用于预测髓母细胞瘤分子亚型与预后[J].国际医学放射学杂志,2025,48(05):620.[5]贡丽霞,杨剑,封丽,等. 基于PHP和多模态学习的数学智能学习系统设计研究[J].互联网周刊,2025,(17):40-43.[6]Wu Y ,Cong M ,Lu Q , et al. 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