基于django+vue学业预警帮扶系统【开题报告+程序+论文】-计算机毕设

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

随着高等教育的普及与深入，学生群体的多样性与复杂性日益显著，部分学生在学习过程中因各种原因面临学业困难，如学习方法不当、时间管理失衡、心理压力过大等，导致学业成绩下滑，甚至面临辍学的风险。这一现象不仅影响学生个人的成长与发展，也对学校的教育质量和声誉构成挑战。因此，构建一个高效、精准的学业预警帮扶系统成为当前高等教育管理中的重要课题。该系统旨在通过数据分析与预测，提前识别学业困境的学生，并依托系统化的帮扶机制，为学生提供个性化的学习支持和心理辅导，从而有效减少学业失败案例，促进全体学生的健康成长与全面发展。

研究意义

本研究的意义在于：一方面，从学生层面看，学业预警帮扶系统能够及时发现并干预学生的学习问题，提供针对性的帮助和资源，增强学生的自我认知与调整能力，促进其学业成功；另一方面，从学校管理层面而言，该系统有助于优化教育资源配置，提高教育服务的精准性与有效性，同时构建积极向上的学风氛围，提升整体教育质量和社会满意度。此外，通过实践探索与理论总结，本研究还将为其他高校构建类似系统提供可借鉴的经验与模式。

研究目的

本研究旨在设计并实现一个集学生信息管理、学业预警、帮扶措施制定与跟踪反馈为一体的综合性学业预警帮扶系统。具体而言，该系统需具备以下功能：一是能够全面收集并整合学生的基本信息、学习成绩等数据，运用数据分析技术识别出潜在学业风险的学生；二是为这些学生自动匹配或推荐适合的导师进行一对一或小组辅导，并提供必要的学业指导与心理支持；三是通过系统记录谈话通知、谈话内容及帮扶效果等信息，形成完整的帮扶档案，便于后续评估与改进。最终，本研究期望通过该系统的实施，显著提升学业困难学生的帮扶成效，促进学校教育教学质量的全面提升。

研究内容

本研究的核心内容围绕学业预警帮扶系统的构建展开，具体包括以下几个方面：一是系统需求分析，明确系统需满足的用户角色（学生、导师）、功能需求（学生信息管理、成绩分析预警、帮扶措施制定、谈话通知与记录、帮扶效果评估等）及非功能需求（如性能、安全性等）；二是系统设计，包括总体架构设计、数据库设计、功能模块设计等，确保系统既能满足当前需求，又具备良好的可扩展性和可维护性；三是系统实现，采用合适的开发技术和工具，按照设计文档完成系统编码、测试与优化工作；四是系统应用与评估，将系统部署于实际环境中，收集用户反馈，对系统的有效性、易用性等方面进行评估，并根据评估结果进行必要的调整与改进。通过上述内容的深入研究与实践，旨在构建一个高效、实用的学业预警帮扶系统，为高校学业管理工作提供有力支持。

进度安排：

参考文献：

[1]   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.

[2]   沈杰. "基于Python的数据分析可视化研究与实现"[J]. 科技资讯, 2023, 21 (02): 14-17+54.

[3]   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.

[4]   郭鹤楠. "基于Django和Python技术的网站设计与实现"[J]. 数字通信世界, 2023, (06): 60-62.

[5]   阿不都艾尼·阿不都肉素力. "Python的计算机软件应用技术分析"[J]. 电脑编程技巧与维护, 2021, No.435(09): 29-30+58.

[6]   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.

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

[8]   G. Mahalaxmi, A. D. Donald et al. "A Short Review of Python Libraries and Data Science Tools." South Asian Research Journal of Engineering and Technology (2023).

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

[10] 程俊英. "基于Python语言的数据分析处理研究"[J]. 电子技术与软件工程, 2022, No.233(15): 236-239.

[11] 李俊华. "基于Python的数据分析"[J]. 电子技术与软件工程, 2018, No.139(17): 167.

[12] Ankush Joshi and Haripriya Tiwari. "An Overview of Python Libraries for Data Science." Journal of Engineering Technology and Applied Physics (2023).

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：Vue.js、HTML、CSS、JavaScript后端技术栈

后端：Python 3.7.7、Django 、MySQL5.7

开发工具：PyCharm社区版、Navicat 11以上版本

系统开发流程：

•   使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面。

•   使用Python语言结合Django框架开发RESTful API。

•   利用MySQL数据库进行数据存储和查询。

•   通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理。

毕设使用者指南

系统概览

本系统是一个基于现代Web技术构建的应用程序，旨在为用户提供一个交互性强、响应快速的用户体验。系统前端采用Vue.js框架，后端使用Python语言结合Django框架，并以MySQL作为数据存储解决方案。

前端使用指南

1.界面导航

• 主页：展示系统的主要功能和概览信息。
• 功能页面：根据需要，用户可以访问不同的功能页面，如用户管理、数据分析等。

2. 交互操作

• 使用HTML和CSS构建的界面元素，如按钮、链接、表单等，用户可以点击或输入信息进行操作。
• 利用JavaScript和Vue.js实现的动态功能，如实时数据更新、表单验证等，增强用户交互体验。

后端服务指南

1. API使用

• 系统后端提供RESTful API，用户可以通过HTTP请求与系统进行数据交互。
• 常见的API操作包括GET（获取数据）、POST（提交数据）、PUT（更新数据）和DELETE（删除数据）。

2. 数据管理

• 利用MySQL数据库，系统能够安全、高效地存储和管理用户数据。
• 用户可以通过系统界面或API访问数据库中的数据。

程序界面：

源码、数据库获取↓↓↓↓