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研究内容
本系统围绕高校线上思政教育的“建、用、评”一体化目标，构建基于SSM与Vue3技术栈的教学平台，涵盖教师中心、课程分类中心及思政课程中心三大核心模块，并配套完善的管理与分析功能。
教师中心包含“思政素养画像”和“智能备课”两个子模块。通过分析教师的历史授课记录、科研方向关键词以及所获荣誉类型，采用k-means聚类算法生成五类教师画像，进而推荐适配的课程分类方向。在备课环节，系统支持一键导入教学大纲，自动关联国家认证的思政案例库，辅助生成带时间轴的PPT课件与线上视频脚本，显著降低教师线上建课的技术门槛。
课程分类中心设计“学科门类—专业群—课程—思政点”四级树形结构。后台利用MyBatis-Plus实现递归查询，前端基于Vue3与ElementPlus完成懒加载与节点拖拽调整功能。为提升标签匹配效率，引入BERT短文本相似度模型，对新上传的课程简介进行自动化思政标签挂载，有效解决人工标注成本高、一致性差的问题。
思政课程中心聚焦于“建课—学习—评估”的完整闭环流程。建课阶段提供超过3000个审核通过的思政元素资源（包括案例、视频、习题），支持按分类检索并插入至具体章节；学习阶段采用“闯关式”微课结构，结合WebRTC技术实现弹幕互动，并通过WebSocket实时推送讨论热点，增强学生参与感；评估阶段则从知识掌握、价值认同与行为表现三个维度采集数据，借助SpringBatch每日T+1批处理计算达成度，输出可打印的课程思政成效报告，供教务部门抽检使用。
此外，系统设有系统管理模块，负责角色权限分级、操作日志追踪与数据字典维护；统计分析模块则集成ECharts与WebGL技术，呈现课程思政达成率、教师参与度、学生关注度等多维可视化大屏，支持十万人级并发下的秒级响应。整体架构以SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）为后端骨架，前端采用Vue3构建单页应用（SPA），通过Axios封装RESTful接口调用，JWT结合Shiro实现细粒度访问控制，并通过Docker-Compose实现一键部署，兼顾技术先进性与教育场景适配性。
选题背景
当前国内外高校课程思政建设已由初期的“单点融入”逐步转向“体系重构”阶段。尽管已有大量研究关注政策解读或线下教学实践，但针对“SSM+Vue”技术组合支撑下，覆盖“线上资源—教学行为—价值成效”全链路的研究仍极为稀缺，且缺乏可复制的技术实现路径。为此，本课题以“2026毕设SSM+Vue思政课程系统”为应用场景，重点探索如何将主流Java框架与渐进式前端技术相结合，实现课程分类、教师特征、学习行为与思政元素之间的精准耦合，构建线上思政教育的可量化、可评估、可持续优化机制，为未来高校数字化思政提供可落地的技术范式。
研究意义
理论意义：将软件工程中的迭代开发模型与思政教育“知情意行”的认知规律相融合，提出“技术—内容—行为”三维协同框架，弥补理工类毕业设计在课程思政领域中理论整合的不足。
实践意义：系统直接服务于高校教务与思政管理部门，缓解教师线上开课难度大、优质资源分类模糊、学习效果难以衡量等现实问题，为2026年前后的高校数字化转型提供即插即用的技术工具。
研究方法
- 软件工程法：采用RUP迭代模式，执行需求分析—原型设计—编码实现—测试验证的循环流程。
- 文献分析法：对2018–2025年间CNKI与Web of Science收录的183篇“思政+教育技术”领域核心文献进行编码分析，提取高频功能需求。
- 问卷调查法：面向两所高校的120名教师和400名学生发放Likert五级量表问卷，用于验证各功能模块的需求优先级。
- 功能分析法：通过UseCase图逐层拆解“教师—课程分类—思政课程”之间的交互逻辑。
- 实验法：在Tomcat+MySQL+Vue3环境下搭建A/B测试环境，对比启用“思政元素智能推荐”模块前后，学生的学习专注度与答题正确率变化情况。
拟解决的主要问题
- 线上思政资源与教学平台分离，导致教师建课过程繁琐、重复劳动多；
- 现有课程分类体系颗粒度过粗，难以实现优质思政元素与具体知识点的精准匹配；
- 缺乏对学生学习成效的量化评估手段，影响教学反馈与持续改进。
可能困难与初步设想
可能面临的挑战：
- ① 思政元素划分缺乏统一标准，语义边界模糊；
- ② 学习行为数据涉及用户隐私，获取渠道受限；
- ③ SSM后端与Vue前端存在跨域会话状态不一致问题。
应对策略：
- ① 借助《高等学校课程思政建设指导纲要》中的关键词库，结合TF-IDF算法进行聚类分析，自动生成标准化分类标签；
- ② 采用数据脱敏与差分隐私技术，仅保存聚合层级的行为统计数据；
- ③ 利用Spring-Session配合Redis集中管理会话令牌，前端通过Axios拦截器实现令牌自动续期，确保跨域状态下用户状态持久化。
预期成果
- 交付一套具备完整功能、可立即部署运行的“SSM+Vue思政课程系统”源码包及Docker镜像文件；
- 配套齐全的技术文档，包括用户手册、数据库设计说明书、API接口文档，并通过功能性与易用性测试，使教师平均建课时间从4小时缩短至45分钟以内；
- 完成一篇以“技术赋能课程思政”为主题的省级优秀毕业设计论文，同时向学校教务处提交二期开发建议清单，作为后续系统升级参考。
进度安排
- 2023年8月23日 – 2023年9月18日：与指导教师沟通确定选题，提交题目并完成审核；
- 2023年9月19日 – 2023年10月22日：查阅相关资料，撰写并完成开题报告及答辩准备；
- 2023年10月23日 – 2023年11月24日：推进毕业设计开发工作，向导师提交论文初稿；
- 2023年11月25日 – 2023年12月16日：根据反馈意见修改初稿，提交修订后的论文中稿。
2024年1月21日至2024年3月10日，进入结题与答辩准备阶段，主要任务包括整理研究成果、完善论文内容，并着手准备论文答辩所需的材料，确保答辩顺利进行。
2023年12月17日至2024年1月20日期间，完成对中稿的修订工作，根据导师反馈意见对论文进行优化调整，并最终提交修改后的论文终稿。
系统运行环境与技术架构
数据库：MySQL 5.7
开发工具：Eclipse 或 IntelliJ IDEA
运行环境与构建工具：Tomcat 7.0、JDK 1.8、Maven 3.3.9
前端技术栈：HTML、CSS、JavaScript（JS）、Vue.js
后端技术栈：Java、Spring、MyBatis、SpringMVC、Maven
项目开发流程说明
1. 环境搭建
安装JDK 1.8并配置系统环境变量；
部署Maven 3.3.9，用于项目依赖管理与自动化构建；
配置Tomcat 7.0作为Web应用服务器；
选用Eclipse或IntelliJ IDEA作为集成开发环境（IDE）。
2. 数据库设计
基于MySQL 5.7构建数据库模型；
创建相应数据表结构，合理设置索引以提升查询效率；
编写SQL初始化脚本，支持数据库的部署与版本迁移。
3. 项目初始化
通过Maven生成标准项目骨架，明确目录结构及模块划分；
在pom.xml中配置项目所需的所有依赖项，确保构建一致性。
4. 后端开发实施
搭建Spring框架，完成应用上下文的配置；
整合MyBatis实现持久层操作，编写Mapper接口及其对应的XML映射文件或注解方式；
使用SpringMVC开发控制器，处理前端HTTP请求并返回响应；
在服务层实现核心业务逻辑，保障功能完整性与可维护性。
5. 前端开发实施
规划页面整体布局，使用HTML和CSS完成静态界面设计；
引入JavaScript或Vue.js实现交互逻辑与动态效果；
集成Vue.js框架，支持构建单页应用（SPA），提升用户体验。
参考文献
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