LLM 论文实验-基于 LLM 的动态决策动力系统实验平台

产品介绍： 在线学习平台（online learning platform 简称OLP）是一个基于互联网技术的教育服务平台，通过多媒体资源和互动工具为员工提供 在线学习资源和培训服务， 为企业提供一个全面、高效、灵活的数字化学习环境，有力支撑油田企业的人才培养和数字化转型战略。 应用范围： 1. 新员工入职培训：提供公司文化、规章制度、基础技能等课程。 2. 专业技能提升：针对不同岗位提供专业知识和技能培训，如地质勘探、钻井技术、油田开发等。 3. 安全生产培训：定期开展安全意识和操作规范培训。 4. 管理能力发展：为中高层管理者提供领导力、决策力、沟通等软实力培训。 5. 数字化转型培训：帮助员工掌握数字化油田所需的新技术和工具。 6. 合规与道德培训：确保员工了解行业法规和公司道德准则。 7. 跨文化交流培训：支持国际化发展，培养员工的跨文化沟通能力。 技术架构： 1. 云基础设施：采用云计算技术，确保平台的高可用性和可扩展性。 2. 微服务架构：使用微服务设计，提高系统的灵活性和可维护性。 3. 大数据分析：利用大数据技术分析学习行为，优化学习路径。 4. 人工智能：应用AI技术个性化推荐课程，智能评估学习效果。 5. 移动端适配：开发移动应用，支持随时随地学习。 6. 实时通讯：集成视频会议和即时通讯功能，支持在线互动和远程指导。 技术特点： 1. 自适应学习：根据学员的学习进度和表现动态调整课程难度和内容。 2. 社交学习：集成社交功能，支持学员间的讨论和知识分享。 3. 多语言支持：满足国际化团队的需求。 4. 学习数据分析：提供详细的学习数据报告，帮助管理者了解员工学习情况。 5. 知识图谱：构建企业知识体系，便于员工快速定位所需信息。 6. 智能问答系统：基于自然语言处理技术，为学员提供即时答疑服务。

项目初定于2020开发，主要对接广东外语艺术职业学院的网课部分，用于疫情期间的优课网学生上课使用。网站有学生考试，写作业；老师备课等功能。项目后期开发了老师上课的模块，更是获得了学生老师的喜爱，可以在课堂上投票、头脑风暴、举手、提问等师生互动功能。

一、项目概述 学生成绩管理系统 (SGMS) 是一款为高等教育场景量身打造的 B/S 架构信息管理平台。它旨在通过数字化手段，优化传统教学管理流程，解决学生信息、课程与成绩数据分散、权限不清、分析困难等问题。系统精准服务于高校中的管理员、教师、辅导员三大核心用户角色，为他们提供了一个权限分明、操作便捷、数据可视的一站式工作环境。 本项目以提升教学管理效率和实现数据驱动的学业分析为核心目标，通过自动化的业务流程和现代化的用户界面，赋能教育工作者，使其能更专注于教学与学生辅导本身。 二、核心业务流程 系统构建了一个“身份授权 → 任务动态关联 → 数据闭环管理”的创新业务流程： 身份授权 (管理员): 管理员在系统中创建用户账号，并授予其基础角色（如“教师”、“辅导员”）。此时用户仅获得身份，尚未与具体教学任务挂钩。 任务动态关联 (教师/辅导员): 系统的核心特色在于任务的自动绑定。 辅导员在录入学生信息时，系统会捕捉其填写的“班级”名称，并自动将该班级与此辅导员建立“带班”关系。 教师在创建课程时，系统会解析其填写的“适用班级”，并自动为该教师建立与这些班级的“授课”关系。 这种设计使得权限分配不再需要管理员手动干预，而是由业务操作自然驱动，极大地提升了灵活性和准确性。 数据闭环管理 (全员): 教师仅能为自己名下课程录入和管理成绩。 辅导员可查看其所带班级学生的全部学业情况。 管理员拥有全局视野，可进行监督和系统级操作。 所有角色的数据操作都限制在其权限范围内，形成安全的数据管理闭环。 三、系统核心功能 1. 多角色权限体系 管理员 (Admin): 用户与角色管理: 创建、编辑、删除用户账号，并分配角色。可清晰地查看所有用户动态关联的教学任务。 系统级操作: 配置全局参数（如及格分），并能执行“年度升级”操作，一键提升所有学生年级，简化新学年过渡。 教师 (Teacher): 课程与成绩管理: 创建和维护自己讲授的课程，系统自动防止重复创建。只能为自己名下的课程进行成绩的批量录入、单条修改、Excel 导入导出等操作。 辅导员 (Counselor): 学生信息管理: 全权负责自己所带班级的学生档案，支持高效的连续录入、批量导入和信息维护。 学情监控: 可查询和分析所带班级学生的完整成绩单，及时掌握学生学业动态。 2. 亮点功能模块 智能仪表盘 (Dashboard): 作为系统首页，为不同用户动态展示其权限范围内的核心数据 KPI，如学生/课程总数、平均分、成绩分布图表（饼图/条形图/折线图可切换）和课程排行，实现关键信息一目了然。 自动化与效率工具: 连续录入模式: 在新增学生时，系统自动预填大部分信息并生成有序学号，极大提升了批量录入效率。 批量数据处理: 全面支持学生、课程、成绩的 Excel 批量导入与导出，无缝对接线下工作习惯。

本项目的目标为解决线上学生管理，老师管理和课程管理的一系列问题。重点解决线上多用户实训实验的问题，让学生可以在线进行课程查看，通过服务器的虚拟环境进行实验制作和实验结果提交，从而可以更好的节省计算机等教学资源；让老师可以在线进行备课和课程发布，在线进行班级，学生以及实验的管理；让管理者可以录入老师，学生和课程信息。

立项背景和目标 本项目 Motion Vote 面向高校及线下辩论赛事场景，旨在为赛事组织者提供一套低成本、高可用的实时投票互动解决方案。立项目标包括：降低活动组织与运营成本，提升观众参与度，提供可追溯的数据分析与防舞弊保障，从而实现“现场互动便捷化、数据实时可视化与投票结果可信化”。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 系统包含以下核心模块：用户管理（注册、登录、基于角色的权限控制）；活动/赛事管理（创建活动、协作管理、参与者导入与票务编码）；辩题/动议管理（添加辩题、状态控制与一键切换）；实时投票系统（参会者通过票证二维码或活动码入场、初始投票与在辩论过程中实时改票、改票次数限制与投票锁定）；大屏展示（通过 WebSocket/Socket.io 实时推送投票数据、丰富可视化主题与远程操控）；数据统计与报表（实时看板、活动报告导出）。同时结合多重防作弊策略：IP 限流（示例：每 IP 每分钟上限 10 次）、设备指纹识别与异常行为监控，确保投票公平性。 3、业务流程、功能路径描述 典型业务流程为：组织者在后台创建活动并配置规则（是否允许改票、最大改票次数、展示主题等）→ 批量导入/手动添加参与者并生成票证/二维码 → 观众扫描二维码或输入活动码进入投票界面 → 在辩论不同阶段进行初始投票与实时改票（每次投票事件通过后端校验并计入变更历史）→ 管理端在需要时切换当前辩题或触发最终投票并锁定结果 → 大屏通过 WebSocket 实时同步并展示投票统计与可视化图表 → 比赛结束后导出投票明细与分析报告。整个路径强调低门槛参与（免注册扫码）、实时性（WebSocket 延迟 <1s）与可审计性（全量改票历史与导出）。