业务和功能介绍
1. 平台搭载在线 OJ 评测系统，支持编程题目的实时提交与自动化测评，为编程学习者提供便捷的实战练习环境；
2. 整合多元化课程形式，既包含可在线点播的视频课程，也提供结构化的文本课程，满足不同学习习惯需求；
3. 配套双题库体系，除 OJ 编程题库外，还设有理论知识题库，实现理论学习与编程实践的双向强化；
4. 平台采用多系统嵌套架构，确保各功能模块高效协同，为用户带来连贯流畅的学习体验；
后台系统已升级为 SaaS 服务模式，可直接面向教育机构或企业售卖教研管理系统，助力快速搭建专属教学场景。
用户学习功能
1. 普通用户登录后可自主选择课程，每门课程包含若干学习单元。
2. 进入具体课程单元后，支持观看视频课程或阅读文字课程，并可直接作答对应的理论题或在线编程题。
3. 平台自动记录用户学习时间、答题次数等数据，同步至教师后台形成用户学习档案。
4. 设有激励体系，用户达成特定条件可获得对应徽章，例如 “温故知新”（同一课程章节学习 3 次及以上）、“初出茅庐”（累计答对 100 道题目）等。
5. 学生可通过输入班级码加入对应班级，获取班级专属课程资源。
平台架构与权限管理
1. 整体以 “学校 - 班级 - 学生” 为核心架构，层级清晰。
2. 学校维度：需先为学校开放用户名额，绑定学校专属课程，设置学校管理员；管理员负责开通班级，为班级绑定课程、指定授课老师及添加学生。
3. 教师与管理员权限：可在学校后台查看学生详细学习记录，包括课程完成情况、题目答题正确率、是否查看答案等关键信息。
4. 后台管控功能：支持设置每节课的定时开放时间及题目答案的定时开放时间，精准把控教学节奏。
课程管理功能
1. 课程上传与设置由平台管理员操作，采用 jupyter notebook 格式文件制作课件。
2. 课件编辑支持插入特定代码，将文本自动转换为不同段落的 markdown 格式，优化内容呈现效果。
题库功能
1. OJ 题库与理论题题库为独立数据库及操作平台，可单独登录进行专项练习。
2. 两类题库均支持设置多维度标志，包括标签（如知识点分类）、难度等级（如入门、进阶、挑战）等，便于用户精准筛选题目。
2. 整合多元化课程形式，既包含可在线点播的视频课程，也提供结构化的文本课程，满足不同学习习惯需求；
3. 配套双题库体系，除 OJ 编程题库外，还设有理论知识题库，实现理论学习与编程实践的双向强化；
4. 平台采用多系统嵌套架构，确保各功能模块高效协同，为用户带来连贯流畅的学习体验；
后台系统已升级为 SaaS 服务模式，可直接面向教育机构或企业售卖教研管理系统，助力快速搭建专属教学场景。
用户学习功能
1. 普通用户登录后可自主选择课程，每门课程包含若干学习单元。
2. 进入具体课程单元后，支持观看视频课程或阅读文字课程，并可直接作答对应的理论题或在线编程题。
3. 平台自动记录用户学习时间、答题次数等数据，同步至教师后台形成用户学习档案。
4. 设有激励体系，用户达成特定条件可获得对应徽章，例如 “温故知新”（同一课程章节学习 3 次及以上）、“初出茅庐”（累计答对 100 道题目）等。
5. 学生可通过输入班级码加入对应班级，获取班级专属课程资源。
平台架构与权限管理
1. 整体以 “学校 - 班级 - 学生” 为核心架构，层级清晰。
2. 学校维度：需先为学校开放用户名额，绑定学校专属课程，设置学校管理员；管理员负责开通班级，为班级绑定课程、指定授课老师及添加学生。
3. 教师与管理员权限：可在学校后台查看学生详细学习记录，包括课程完成情况、题目答题正确率、是否查看答案等关键信息。
4. 后台管控功能：支持设置每节课的定时开放时间及题目答案的定时开放时间，精准把控教学节奏。
课程管理功能
1. 课程上传与设置由平台管理员操作，采用 jupyter notebook 格式文件制作课件。
2. 课件编辑支持插入特定代码，将文本自动转换为不同段落的 markdown 格式，优化内容呈现效果。
题库功能
1. OJ 题库与理论题题库为独立数据库及操作平台，可单独登录进行专项练习。
2. 两类题库均支持设置多维度标志，包括标签（如知识点分类）、难度等级（如入门、进阶、挑战）等，便于用户精准筛选题目。
项目实现
我参与的开发模块：
一、理论题题库（全栈开发）
基于 React.js、Nest.js 和 PostgreSQL 技术栈，独立完成理论题题库的前后端开发。前端采用 React.js 构建用户交互界面，实现题库的浏览、检索、题目展示等功能，确保用户能便捷地进行理论题练习；后端运用 Nest.js 框架搭建接口服务，处理题目增删改查、答题数据提交与校验等业务逻辑，同时基于 PostgreSQL 数据库设计并维护题库相关数据表，存储题目内容、难度、标签、答案等信息，为理论题练习场景提供稳定的数据支撑。
二、学习平台学校管理后台（全栈开发）
负责学校管理后台的前端界面与后端接口开发。前端方面，设计并实现符合 “学校 - 班级 - 学生” 架构的管理界面，涵盖学校信息配置、班级创建与管理、课程绑定、师生信息维护等功能模块，通过 React.js 的组件化开发提升界面复用性与交互体验；后端基于 Nest.js 框架开发配套接口，处理学校名额分配、管理员权限设置、班级课程关联、学习数据统计等核心业务，确保学校管理流程的数字化与规范化，为管理员和教师提供高效的后台操作支持。
三、Jupyter Notebook 课件制作部分
参与课件制作相关功能的开发，聚焦于基于 Jupyter Notebook 格式的课件处理逻辑。实现了通过插入特定代码将文本转换为多段落 Markdown 文本的功能，优化课件的呈现形式，同时支持课件的上传、解析与展示，为平台管理员制作和管理课程内容提供了便捷的工具支持，保障了视频课程与文字课程之外的课件资源能高效融入学习流程。
一、理论题题库（全栈开发）
基于 React.js、Nest.js 和 PostgreSQL 技术栈，独立完成理论题题库的前后端开发。前端采用 React.js 构建用户交互界面，实现题库的浏览、检索、题目展示等功能，确保用户能便捷地进行理论题练习；后端运用 Nest.js 框架搭建接口服务，处理题目增删改查、答题数据提交与校验等业务逻辑，同时基于 PostgreSQL 数据库设计并维护题库相关数据表，存储题目内容、难度、标签、答案等信息，为理论题练习场景提供稳定的数据支撑。
二、学习平台学校管理后台（全栈开发）
负责学校管理后台的前端界面与后端接口开发。前端方面，设计并实现符合 “学校 - 班级 - 学生” 架构的管理界面，涵盖学校信息配置、班级创建与管理、课程绑定、师生信息维护等功能模块，通过 React.js 的组件化开发提升界面复用性与交互体验；后端基于 Nest.js 框架开发配套接口，处理学校名额分配、管理员权限设置、班级课程关联、学习数据统计等核心业务，确保学校管理流程的数字化与规范化，为管理员和教师提供高效的后台操作支持。
三、Jupyter Notebook 课件制作部分
参与课件制作相关功能的开发，聚焦于基于 Jupyter Notebook 格式的课件处理逻辑。实现了通过插入特定代码将文本转换为多段落 Markdown 文本的功能，优化课件的呈现形式，同时支持课件的上传、解析与展示，为平台管理员制作和管理课程内容提供了便捷的工具支持，保障了视频课程与文字课程之外的课件资源能高效融入学习流程。
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题库管理模块：支持手动新建试题或批量导入（Excel/Word），题库可按学科、来源、状态（启用/归档）进行筛选与检索，同时支持编辑、归档、删除等操作，方便教师分类沉淀校本资源。
知识点体系模块：按学科→年级维度维护多棵知识树（如“数学·七年级知识树”），每棵树下可增删改知识点，并自动统计各知识点的关联试题数、平均掌握度，支撑后续智能出题与薄弱点精准匹配。
智能组卷模块（菜单项，截图未展开）：基于知识树与题库试题，可自动或半自动生成试卷，帮助教师高效完成单元测、期中/期末复习卷的编制。
非客观题批改管理：针对学生以拍照/上传图片提交的主观题作答（如简答、作文），教师可在图片上圈画、批注，并对照预设的采分点逐项评分，最终给出总分与评语；批改完成后学生端实时可见反馈。系统还提供待批改队列、待批试卷统计、24小时批改率等数据，助力教师把握工作进度。
数据与运营模块（菜单项）：包括学业数据分析、用户与班级管理，帮助教师或教研组长追踪班级整体掌握情况，识别共性问题。
（二）主要功能路径
题库管理路径：左侧菜单“题库与出题”→“题库管理” → 搜索/筛选题库 → 点击“进入”查看详情 → 可进行编辑、归档或新增试题。
知识树维护路径：菜单“知识点体系” → 选择学科年级（如数学·七年级）→ 点击“查看详情”进入知识树详情页 → 对下属知识点进行增删改操作，同时查看关联试题数与掌握度。
批改工作路径：菜单“批改管理”→“非客观题批改” → 在“待批改队列”中点击某位学生（如王同学）→ 进入作答详情页 → 查看题目、学生提交的图片及标准采分点 → 逐项打分并填写评语 → 提交批改，状态流转为“已批改”，学生端同步更新。
AI智能教学助手平台-教学助手系统
1. 立项背景和目标
随着教育信息化进程加速，教师在备课、出题、资源检索等环节仍面临效率低下的问题。传统方式下，教师需要手动编写教案、逐题出卷、翻阅大量资料寻找教学资源，耗费大量时间和精力。本项目旨在构建一个AI驱动的智能教学助手平台，利用大语言模型能力，帮助教师快速生成高质量教案、智能出题、自动优化教学内容，并提供一站式教学资源检索与管理功能，从而显著提升教师的教学工作效率。
2. 软件功能、核心功能模块的介绍
系统包含六大核心功能模块：
教案管理模块：支持教案的创建、编辑、查看和删除操作，教案按数学、物理、化学、语文、英语、历史、地理、生物、政治等九大学科分类管理，支持草稿和发布两种状态，并内置版本记录功能，每次编辑自动保存历史版本。
题库管理模块：支持单选题、多选题、判断题、简答题四种题型，可按学科分类浏览和筛选，每道题目包含题干、选项、正确答案和详细解析，支持难度等级标注（简单/中等/困难）。
教学资源库模块：支持教学资源的上传与管理，资源按学科分类组织，支持文件类型识别和大小统计，便于教师集中管理各类教学素材。
AI智能工具模块：系统集成阿里通义千问大模型（DashScope API），提供四大AI功能——AI生成教案（输入主题自动生成完整教案，包含教学目标、重难点、教学过程等）、AI生成题目（根据知识点智能出题，支持选择题型和难度）、AI内容优化（对已有教案进行多维度分析并给出改进建议）、AI智能搜索（基于关键词检索优质教学资源）。此外还包含AI智能批改（自动评分并给出评语）、知识点总结、章节大纲生成和AI问答助手等扩展能力。
用户认证模块：支持用户注册和登录，采用Token机制进行身份认证，路由守卫拦截未登录用户的访问请求，确保系统数据安全。
个人中心模块：用户可查看和编辑个人信息，管理账户设置。
3. 业务流程、功能路径描述
用户注册并登录系统后进入主页仪表盘。首页展示教案总数、题目总数和资源总数等统计数据，提供创建教案、生成题目、上传资源、AI搜索四个快速入口，并按学科展示资源导航卡片，同时呈现最近创建的教案和最近添加的题目等动态信息。教师可通过顶部导航栏进入教案管理、题库管理、资源库和AI工具四大功能区，每个功能区均支持按九大学科进行细分筛选。在AI工具区，教师选择具体功能后填写相关参数（如学科、年级、主题等），系统调用AI接口实时生成结果，教师可预览、编辑并保存到本地数据库。整个操作流程从登录到完成核心功能不超过三步点击，交互体验流畅直观。
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