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课题的内容

1、背景研究与需求分析

深入调查和分析当前高校学生考证资源共享的实际状况与迫切需求，提出切实可行的解决方案。

2、系统设计

明确系统整体架构，涵盖前端微信小程序、后端SpringBoot框架以及数据库设计。

设计直观易用的用户界面，确保界面交互友好流畅。

3、角色及功能实现

该系统设定两个核心角色：普通用户与管理员，各自拥有专属功能。

（1）普通用户：

注册登录：支持新用户注册并登录系统。

首页：展示轮播图、练习题库、考证资料、公告、考试咨询、考证交流及个人中心等模块。

考证咨询：浏览咨询详情，支持点赞、收藏及评论功能。

考证资料：通过搜索快速查找并下载所需资料。

练习题库：查看题库列表，进行答题练习并查看成绩。

考证交流：参与交流讨论，发布帖子，查看并互动他人内容。

（2）管理员：

系统用户管理：全面管理所有用户信息，支持增删改查操作。

资料分类管理：管理资料分类，包括新增、删除、修改及查询。

考证分类管理：维护考证分类信息，执行增删改查任务。

考证资料管理：查看及添加考证资料。

系统管理：管理轮播图内容，支持增删改查。

公告信息管理：发布、查看及管理公告信息。

资源管理：综合查看考证咨询、分类及练习题库。

交流管理：监管考证交流内容，执行必要的增删改查操作。

4、用户文档与部署

选定合适的部署策略，确保系统能够稳定运行。准备详尽的用户手册，用于指导用户操作。

5、总结与未来工作

对整个项目实施情况进行全面总结，涵盖目标达成情况、遇到的主要问题及解决方案。展望未来发展，提出可能的系统拓展方向和优化改进建议。

课题任务的具体要求

1. 根据选题的要求，拟定工作进度计划，做好深入的调查研究，然后写出切实可行的开题报告；

2. 所有工作按计划进行，按计划在各阶段时间节点前提交阶段成果。最终提交符合规范的毕业论文、可运行可演示的项目源码,提交项目讲解PPT。

3. 论文结构及内容完整，字数不低于8000字，重复率不高于25%。

4. 系统开发语言和工具不限。

5. 系统应具备友好的用户界面。

6. 必须实现基本的安全机制，例如密码加密、权限验证等

7. 代码规范，应有适当的注释。

8. 需要进行实际演示，展示系统的核心功能。

9. 独立完成，不抄袭、剽窃他人成果，不请人代笔。

主要参考文献(指导教师选定部分)

[1] 李普聪, 卢灵青, 蒋娜. 在线学习在线教学模式下的学生学习效果评价研究——以“信号与系统”在线课程为例[J]. 高等继续教育学报, 2021, 34(05): 54-60.

[2] 杨超. 大学生在线学习投入度研究[D]. 哈尔滨师范大学, 2021.

[3] 谭金丹. 基于深度学习的个性化学习资源推荐算法研究[D]. 桂林电子科技大学, 2021.

[4] 冯燕芳, 陈永平. 高职在线课程融合教学设计途径研究[J]. 职教论坛, 2020, 36(06): 63-70.

[5] 朱文浩. 大学生对在线课程的使用与满足研究[D]. 河南工业大学, 2020.

[6] 郑凯旋. 家长参与幼儿园在线课程学习的个案研究[D]. 南京师范大学, 2020.

[7] 叶佩. 基于 MVC 框架的英语在线学习资源管理系统[J]. 自动化技术与应用, 2024, 43(04): 89-92.

[8] 刘莹, 杨淑萍. 大数据背景下的智能型自适应在线学习行为研究[J]. 继续教育研究, 2023, (06): 58-62.

[9] 李露晨. 高职院校在线网络教学学习管理系统的设计与研究[J]. 科技与创新, 2022, (24): 117-119.

[10] 周巧扣. 基于 BERT 模型的自动问答系统的设计与实现[J]. 现代信息科技, 2024, 8(20): 83-86.

[11] 曲克晨, 李锦昌, 黄德铭, 等. 基于知识图谱的学习系统设计对在线学习效果的影响研究[J]. 华东师范大学学报（自然科学版）, 2024, (05): 70-80.

[12] Annie S, Rajat A. DisDSS: A Novel Web-Based Smart Disaster Management System for Determining the Nature of a Social Media Message for Decision-Making Using Deep Learning – Case Study of COVID-19[J]. Global Knowledge, Memory and Communication, 2024, 73(8-9): 1044-1065.

[13] Ruddick J, Ceusters G, Kriekinge V G, et al. Real-World Validation of Safe Reinforcement Learning, Model Predictive Control, and Decision Tree-Based Home Energy Management Systems[J]. Energy and AI, 2024, 11-23.

[14] Alex H, Stephen A, Alessandro G, et al. Antimicrobial Learning Systems: An Implementation Blueprint for Artificial Intelligence to Tackle Antimicrobial Resistance[J]. The Lancet Digital Health, 2024, 6(1): 11-23.

[15] Yuteng L, Kaicheng S, Jia Z, et al. Mutation Testing of Unsupervised Learning Systems[J]. Journal of Systems Architecture, 2024, 23-53.

任务下达人(签字)

日期

学院(签章)

任务接受人(签字)

日期