基于flask+vue框架的学分预警系统[开题+论文+程序]-计算机毕设

标签：vue flask 学业学生 2024 Python 学分 2023 开题

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

系统程序文件列表

开题报告内容

研究背景

随着高等教育规模的不断扩大与学分制的深入实施，学生个性化学习需求日益增长，但同时也带来了学业管理上的新挑战。传统的人工管理方式在监控学生学分完成情况、及时发现学业风险方面显得力不从心。部分学生因选课不当、成绩不佳或未按时完成必修课程而面临学业危机，这不仅影响了学生的个人发展，也给高校的教学管理带来了巨大压力。因此，开发一套高效、智能的学分预警系统，以科技手段辅助教学管理，成为当前高等教育领域亟待解决的问题。

研究意义

学分预警系统的研发，对于提升高校教学质量、促进学生全面发展具有重要意义。首先，它能够实时监控学生的学分积累和课程完成情况，及时预警学业风险，帮助学生及时调整学习计划，避免学业危机。其次，系统能够减轻教师和管理人员的工作负担，提高教学管理效率，使教师有更多精力专注于教学与科研。同时，该系统还能促进教育资源的优化配置，通过数据分析为教学决策提供依据，推动高校教育管理的现代化进程。

研究目的

本研究旨在设计并实现一套全面、智能的学分预警系统，该系统应涵盖教师、学生、选修课程、选课信息、成绩信息、必修课程、学分信息及预警信息等核心功能模块。通过集成先进的信息技术和管理理念，实现对学生学业情况的全面监控与精准预警，为学生提供个性化的学习指导，为教师和管理人员提供高效的教学管理工具，最终促进高校教育质量的整体提升和学生学业成功率的增加。

研究内容

本研究将围绕学分预警系统的核心功能展开，具体包括以下几个方面：一是构建学生信息管理模块，实现对学生基本信息、选课信息及成绩信息的集成管理；二是开发课程管理模块，包括必修课程与选修课程的设置、课程信息维护等；三是设计学分计算与评估模块，根据学生选课情况及成绩自动计算学分，并依据预设标准评估学生学业状况；四是实现预警机制，通过数据分析识别学业风险，如学分不足、成绩下滑等，并自动生成预警信息通知学生及相关教师；五是开发用户界面，确保教师、学生均能通过友好的界面便捷地访问系统各项功能。通过上述内容的研究与实现，构建一套功能完善、操作简便的学分预警系统。

进度安排：

2023年10月1日——2023年10月31日完成选题，收集资料，需求分析

2023年11月1日——2023年12月28日关键技术分析，总体设计

2024年1月3日——2024年2月28日详细设计与实现、撰写论文初稿

2024年3月1日——2024年3月15日系统测试与运行，撰写论文二稿

2024年3月16日——2024年4月1日性能分析并按要求修改论文，完成终稿

2024年4月初系统能正常运行，论文终稿完成，准备答辩

参考文献：

[1] 张珩. "Python的计算机软件应用技术探讨"[J]. 电脑知识与技术, 2020, 16(32): 96-97+102.

[2] 虞菊花, 乔虹. "基于Python的Web页面自动登录工具设计与实现"[J]. 安徽电子信息职业技术学院学报, 2023, 22 (03): 19-22+28.

[3] 曾浩. "基于Python的Web开发框架研究"[J]. 广西轻工业, 2011, 27(08): 124-125+176.

[4] 王春明. "基于Unittest的Python测试系统"[J]. 数字通信世界, 2023, (03): 66-69.

[5] Guttu Sai Abhishek, Harshad Ingole et al. "SPEAR: Semi-supervised Data Programming in Python." Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (2021).

[6] 蔡迪阳. "基于Python的网页信息爬取技术分析"[J]. 科技资讯, 2023, 21 (13): 31-34.

[7] 朱向阳. "高中信息技术python项目式教学路径分析"[J]. 高考, 2023, (24): 126-128.

[8] T. Oliphant. "Python for Scientific Computing." Computing in science & engineering (Print) (2007).

[9] 陈佳佳, 邱晓荣, 熊宇昊, 段莉华. "基于Python的人脸识别技术研究"[J]. 电脑知识与技术, 2023, 19 (08): 34-36+39.

[10] Fabian Pedregosa, G. Varoquaux et al. "Scikit-learn: Machine Learning in Python." Journal of machine learning research(2011).

[11] 王国强, 张贝克. "基于Python的嵌入式脚本研究"[J]. 计算机应用与软件, 2010, 27(03): 107-109.

[12] 唐文军, 隆承志. "基于Python的聚焦网络爬虫的设计与实现"[J]. 计算机与数字工程, 2023, 51 (04): 845-849.

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+技术栈+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取！！

系统技术栈：

前端技术栈

Vue.js：是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。允许开发者通过声明式渲染来创建动态的单页应用（SPA）。

HTML (HyperText Markup Language)：用于创建网页的标准标记语言。定义网页的结构和内容，如段落、链接、图片等。

CSS (Cascading Style Sheets)：用于描述HTML文档的样式和布局。可以控制字体、颜色、间距、布局等视觉表现。

JavaScript：一种轻量级，解释型或即时编译型的编程语言。通常用于网页上实现交互效果，如表单验证、动态内容更新等。与Vue.js结合，可以创建复杂的用户界面。

后端技术栈

Python3.7.7：高级编程语言，以其清晰的语法和代码可读性而闻名。广泛用于后端开发、科学计算、数据分析等领域。

Flask：是一个用Python编写的轻量级Web应用框架。它提供了一组工具和功能来快速开发Web应用。特点包括简单性、灵活性和易于扩展。

MySQL：是一个关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛用于存储、检索和管理数据。支持SQL（结构化查询语言），用于执行数据库操作，如查询、更新、插入和删除数据。

开发工具

PyCharm：是由JetBrains开发的一个集成开发环境（IDE），专为Python开发设计。

提供代码自动完成、项目管理、调试和测试支持等功能。社区版是免费的，适合个人开发者和学习者使用。

开发流程：

• 首先，使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面，实现用户交互和动态内容展示。接着，在后端使用Python语言结合Flask框架开发RESTful API，处理前端请求并提供业务逻辑。同时，利用MySQL数据库进行数据存储和查询，确保数据的持久化和一致性。开发过程中，通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理，确保开发效率和代码质量。最后，通过持续集成和测试，确保应用的稳定性和可靠性，完成开发后进行部署，使应用可以在服务器上运行并对外提供服务。整个流程注重模块化设计和分层架构，以便于维护和扩展。