基于深度神经网络的课程教学评价系统-计算机毕业设计源码+LW文档分享

摘  要
在当前数字化的快速推进中，课程教学评价系统正加速向线上模式转变，其关键性愈发显著。鉴于用户对课程教学评价系统需求的日益增加，开发一个高效且智能的管理系统变得至关重要。本文介绍了一个基于Django框架构建的课程教学评价系统，该系统旨在通过创新的在线管理手段，突破传统管理模式的局限，向用户提供更为个性化和便捷的服务。这个综合性的课程教学评价系统集成了用户、评价数据、评价预测、论坛分类、交流论坛等多项管理功能。它充分利用了Django框架的轻便性、高效运行能力和易于扩展的特点，结合现代Web技术，打造了一个功能全面且易于操作的管理平台。
通过深入分析课程教学评价系统的业务需求及用户特征，本文详细探讨了该系统的设计初衷、实现路径以及核心功能模块。在信息泛滥的今天，传统的企业管理方式已难以适应用户对个性化和便捷化服务的期望。这个基于Django的课程教学评价系统应运而生，旨在通过线上化管理，实现招聘信息的高效整合与个性化管理，从而提升用户满意度和平台的综合竞争力。
该系统通过构建用户、评价数据、评价预测、论坛分类、交流论坛等核心功能，实现了资源的有效整合与个性化服务。这一创新不仅提升了课程教学评价系统的效率和服务质量，还显著增强了用户的个性化体验和互动性。

关键词：课程教学评价系统；Django框架；Python语言

Abstract
In the current rapid advancement of digitization, the course teaching evaluation system is accelerating its transformation to an online mode, and its criticality is becoming increasingly prominent. Given the increasing demand from users for course teaching evaluation systems, developing an efficient and intelligent management system has become crucial. This article introduces a course teaching evaluation system built on the Django framework, which aims to break through the limitations of traditional management models through innovative online management methods and provide users with more personalized and convenient services. This comprehensive course teaching evaluation system integrates multiple management functions such as users, evaluation data, evaluation prediction, forum classification, and communication forums. It fully utilizes the lightweight, efficient running ability, and easy scalability of the Django framework, combined with modern web technology, to create a comprehensive and easy-to-use management platform.
Through in-depth analysis of the business requirements and user characteristics of the course teaching evaluation system, this article explores in detail the design intention, implementation path, and core functional modules of the system. In today\'s information overload, traditional enterprise management methods are no longer able to meet users\' expectations for personalized and convenient services. This Django based course teaching evaluation system has emerged, aiming to achieve efficient integration and personalized management of recruitment information through online management, thereby enhancing user satisfaction and the comprehensive competitiveness of the platform.
The system achieves effective integration of resources and personalized services by building core functions such as users, evaluation data, evaluation prediction, forum classification, and communication forums. This innovation not only improves the efficiency and service quality of the course teaching evaluation system, but also significantly enhances the personalized experience and interactivity of users.

Keywords: course teaching evaluation system; Django framework; Python language

目  录
摘  要 I
Abstract II
第1章 绪 论 1
1.1 课题来源 1
1.2 选题的目的与意义 1
1.3 国内外研究现状分析 3
第2章 技术选用 4
2.1 可行的解决方案 4
2.2 解决方案及选用理由 4
2.3 选用技术 4
2.3.1 Django 4
2.3.2 Python语言介绍 5
2.3.3 MySQL 5
2.3.4 深度学习的LSTM算法 5
2.3.5 Vue简介 5
第3章 可行性研究与需求分析 6
3.1 可行性研究 6
3.1.1 技术可行性研究 6
3.1.2 操作可行性研究 6
3.2 系统用例图分析 7
3.3 系统流程的分析 7
3.3.1用户管理的流程 7
3.3.2 个人中心管理流程 7
3.3.3 登录流程 8
第4章 系统设计 12
4.1 系统架构设计 12
4.2 数据库设计 13
4.2.1 数据表 13
第5章 系统实现 28
5.1 前台用户功能模块的实现 28
5.2 后台管理员模块实现 30
5.3 看板展示 33
第6章 系统测试 35
6.1 测试目的 35
6.2 黑盒测试 35
6.3 功能测试 35
6.4 测试结论 39
结  论 40
参考文献 41
致  谢 42
附  录 43
   
 
第1章 绪 论
1.1 课题来源
随着教育信息化的快速发展和“互联网+教育”理念的深入推进，构建科学高效的课程教学评价系统已成为提升教育质量的关键环节。传统的课程教学评价多依赖人工问卷、纸质测评等方式，存在数据采集效率低、分析维度单一、反馈滞后等问题，难以满足新时代教育管理和质量监控的需求。国家大力倡导教育数字化转型，《教育信息化2.0行动计划》《深化新时代教育评价改革总体方案》等政策文件明确提出要创新教育评价方式，利用大数据、人工智能等技术构建智能化、多元化的教学评价体系。课程教学评价系统课题应运而生。该课题旨在整合先进的信息技术，通过构建涵盖学生评教、同行互评、教师自评、教学督导评价等多主体参与的评价体系，实现评价数据的实时采集、智能分析与动态反馈，为教学质量提升、教师专业发展和教育决策提供科学依据。在高校“双一流”建设和职业教育高质量发展的进程中，对精准教学评价的需求愈发迫切，开发一套功能完备、操作便捷、适应性强的课程教学评价系统，不仅有助于解决当前教育评价实践中的痛点问题，还能推动教育评价改革向纵深发展，具有重要的理论价值和实践意义。 
1.2 选题的目的与意义
课程教学评价系统的选题旨在应对当前教育领域中教学评价环节存在的诸多问题，具有重要且深远的目的与意义。在教育实践里，传统的教学评价方式往往依赖人工，过程繁琐且效率低下，评价结果易受主观因素干扰，难以全面、客观、精准地反映教学质量与学生学习成效。随着教育信息化进程的加速，教学数据的海量增长，传统方式难以有效整合与分析这些数据，无法为教学改进提供有力支撑。构建课程教学评价系统成为必要之举。该系统旨在借助先进的信息技术手段，实现教学评价的自动化、智能化与科学化。通过自动化收集、整理和分析教学过程中产生的各类数据，如学生成绩、课堂表现、作业完成情况等，系统能够快速、准确地生成评价结果，大大提高评价效率，减少人为误差，确保评价结果的客观性与公正性。课程教学评价系统对于教师而言，是其提升教学水平的有力工具。系统提供的详细评价反馈能帮助教师精准定位教学中的优势与不足，从而有针对性地调整教学策略，优化教学内容，提高教学质量。对于学生来说，系统可以为其提供个性化的学习建议与指导，帮助他们更好地了解自己的学习状况，明确努力方向，促进个性化发展。对于学校和教育管理部门而言，该系统有助于全面掌握教学动态，科学评估教学质量，为教育决策提供数据支持，推动教育资源的合理配置与优化。课程教学评价系统的选题与建设顺应了教育信息化发展趋势，对于提高教学质量、促进学生全面发展以及推动教育管理的科学化、精细化具有重要的现实意义。
1.3 国内外研究现状分析
在国内，课程教学评价系统的研究正随着教育信息化进程不断深化。近年来，我国教育评价体系逐步从单一维度转向多维融合，传统以学生评教为主的模式正面临深度变革。全国多数高校已建立包含教师自评、同行互评、督导评价的多元评价体系，但部分教师仍认为现行评价标准无法真实反映课堂质量。研究重点转向评价指标的动态调整机制，如浙江大学尝试将大数据分析融入评价系统，通过课堂行为识别技术采集师生互动频率、学生注意力集中时长等微观数据，这种技术驱动型评价模式显著提升了教学改进建议的精准度，但也引发了数据隐私保护争议。国内研究还关注评价体系的本土化改造，如QS星级课堂认证体系在苏州大学的应用中新增了课程思政效果指标，但这种改造也引发了关于教育评价文化适切性的理论探讨。
在国外，课程教学评价系统的研究起步较早，理论基础与实践案例相对丰富。美国在二十世纪末开始探索将教学与评价结合的路径，强调课堂评价与教学目标的一致性，代表性学者如James Popham提出“目标导向评价模型”，主张教师在教学设计阶段就明确评价标准。英国教育体系注重形成性评价与教学过程的融合，伦敦大学教育学院团队开发的“学习性评价”框架被广泛应用，其核心观点是评价应嵌入日常教学活动，通过师生互动调整教学策略。澳大利亚在课程改革中推行“评价即学习”理念，新南威尔士州试点项目通过跨学科表现性任务培养学生高阶思维，但也存在教师工作量激增的问题。技术工具的应用成为国际研究的新趋势，加拿大阿尔伯塔大学研发的“TeachEval”平台能自动分析课堂录像中的师生互动模式，生成教学效果热力图，但这类技术手段也引发了数据隐私与伦理争议。当前国际研究争议聚焦在评价权分配、标准化与个性化矛盾以及技术依赖风险等问题上，未来研究可能向开发兼顾公平与灵活性的评价工具包、建立教师协作改进评价的实践社区等方向延伸[7]。


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