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开题报告内容
研究背景
随着人工智能技术的飞速发展，智能机器人已经渗透到我们生活的方方面面，从工业制造到家庭服务，再到教育领域，它们正逐步改变着人类的工作与学习方式。在教育领域，传统的教学模式面临着诸多挑战，如个性化教学不足、答疑效率低下等问题。在此背景下，基于智能机器人的智能答疑系统应运而生。该系统旨在利用自然语言处理、机器学习等先进技术，模拟人类教师与学生的交互过程，实现高效、精准的答疑服务，从而有效提升学生的学习体验和效果。
研究意义
智能答疑系统的研究与应用，对于推动教育现代化、促进教育公平具有重要意义。首先，该系统能够打破时间、空间的限制，为学生提供24小时不间断的答疑服务，尤其对于偏远地区或学习时间受限的学生而言，更是极大地拓宽了获取知识的渠道。其次，通过智能分析学生的学习行为和疑问，系统能够个性化地推送学习资源，实现因材施教，提高学习效率。此外，智能答疑系统还能有效减轻教师的工作负担，使教师有更多时间专注于教学设计与学生情感交流，促进师生关系的和谐发展。
研究目的
本研究的主要目的是设计并实现一个基于智能机器人的智能答疑系统，该系统需具备高度智能化、个性化及可扩展性等特点。通过集成先进的自然语言处理技术，使系统能够准确理解学生的问题，并给出恰当、详细的解答。同时，结合用户画像技术，系统能够根据学生的历史学习数据和当前学习状态，提供个性化的学习建议和资源推送。此外，系统还需具备良好的用户界面和交互体验，确保学生能够轻松上手，享受智能学习的乐趣。
研究内容
本研究内容主要围绕智能答疑系统的核心功能模块展开，包括用户模块、教师模块及智能答疑引擎等。用户模块负责学生用户的注册、登录、提问、查看答案及学习记录等功能，确保学生能够便捷地使用系统。教师模块则提供教师审核答案、管理题库、分析学生学习情况等功能，帮助教师更好地掌握学生的学习动态。智能答疑引擎是整个系统的核心，它通过自然语言处理技术理解学生提问，利用知识图谱和机器学习算法快速检索并生成解答，同时根据学生的学习历史和当前问题，进行个性化推荐。此外，系统还将考虑引入情感分析技术，以更好地理解和回应学生的情感需求，提升用户体验。
进度安排：
2023-09-27-- 2023-10-19:些业设计(论文)选题，文献查阅、系统调研，开题答辩。
2023-10-20-- 2023-11-30:中英文文献阅读，外文翻译，系统需求分析，系统开发技术研究。2023-12-01-2024-01-14:开发毕设系统，撰写毕业论文，毕业论文中期检查。
2024-01-15-- 2024-03-31:修改优化毕设系统，撰写毕业论文。
2024-04-09-- 2024-05-21:毕业论文修改、查重、定稿，毕业论文答辩。
参考文献：
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以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要本源码参考请在文末进行获取！！
系统部署环境：
数据库：MySQL 5.7
开发工具：Eclipse或IntelliJ IDEA
运行环境和构建工具：Tomcat 7.0、JDK 1.8、Maven 3.3.9
前端技术：HTML、CSS、JavaScript (JS)、Vue.js:
后端技术：Java、Spring、MyBatis、springboot Maven
开发流程：
- 环境搭建
- 安装JDK 1.8，配置环境变量。
- 安装Maven 3.3.9，用于依赖管理和项目构建。
- 安装Tomcat 7.0，作为应用服务器。
- 安装Eclipse或IntelliJ IDEA作为开发IDE。
- 数据库设计
- 使用MySQL 5.7设计数据库模型。
- 创建数据库表，定义索引以优化查询。
- 编写SQL脚本，用于数据库的初始化和迁移。
- 项目初始化
- 使用Maven创建项目骨架，定义项目结构和依赖。
- 配置pom.xml文件，添加所需的依赖库。
- 后端开发
- 初始化Spring Boot项目，配置应用属性。
- 集成Spring框架，实现依赖注入和事务管理。
- 使用MyBatis作为ORM工具，编写数据访问对象（Mapper）。
- 开发业务逻辑层（Service）和控制层（Controller）
- 前端开发
- 设计前端页面布局，编写HTML和CSS。
- 使用JavaScript或Vue.js实现前端逻辑和动态效果。
- 集成Vue.js框架，构建单页应用（SPA）。
程序界面：
