PopQuiz互动演讲辅助系统项目计划与功能详解——基于AI的小测题目自动生成与实时互动反馈

📌 项目计划：PopQuiz 互动演讲辅助系统
🎯 项目目标
开发一个基于 AI 的智能 PopQuiz 系统，用于在演讲、讲课、培训等场景中，通过自动生成小测题目，实现“听众注意力检测”与“实时互动反馈”。
本系统将实现内容输入 → 题目生成 → 用户交互 → 数据反馈的完整闭环流程。系统支持多模态输入（文字、PPT、音频、视频），并以网页方式呈现 quiz 题目，供听众实时作答，协助组织者/演讲者评估演讲效果。

✅ 主要功能模块（参考原型说明）

1. 输入收集模块
   支持文本、PPT、pdf、语音、视频等多模态素材上传并提取文字内容
   预处理并保存到数据库中，作为后续出题依据

2. 内容分析与题目生成模块
   对输入内容进行 NLP 分析，提取关键词、核心句
   自动生成选择题（未来可拓展为主观题）
   允许用户人工微调或重新编辑题目
   提供多题生成、多难度等级、多场景出题模式

3. 用户答题与交互模块
   Web 页面或小程序显示题目，供听众作答
   实时统计用户答题正确率、答题时间、参与度
   允许演讲者/组织者看到反馈汇总结果，并生成演讲报告

4. 组织者与讲者管理模块
   注册与登录管理
   支持多场演讲管理，题目与反馈数据绑定场次
   管理不同类型用户（组织者 / 演讲者 / 听众）

5. 用户体验与反馈机制
   显示听众参与度统计、错题率分析、讲者讲解速度与反馈
   可创建题后讨论区、生成成绩排行榜
   用于分析听众“是否真的在听”

👥 团队分工

姓名 | 角色分工 | 主要职责与任务说明

罗东果 | 项目负责人 / 架构设计师 | – 负责项目整体架构与功能模块划分
– 设计数据库 ER 图与模型字段结构
– 搭建 Django 项目框架并整合前后端
– 编写项目部署文档与运行手册
– 协调团队进度、组织组会讨论、任务拆解
李俊杰 | 后端开发 / 数据处理负责人 | – 实现素材上传接口（支持文本/PPT/pdf/audio）
– 使用 Python 脚本预处理输入内容（提取文本、转码）
– 封装题目生成 API 接口，支持 NLP 分析/关键词抽取/题库格式化
– 编写用户答题处理逻辑（记录答案、判分、统计）
– 实现与前端的数据交互（Django Views / DRF）
靖名成 | 前端与智能模块开发 / 文档整理 | – 使用 Django 模板 + HTML + JS 编写前端页面：quiz 页面、答题区、结果统计图表
– 调用后端接口展示题目和用户反馈（可选 fetch/ajax）
– 调研并实现 AI 出题模块：使用 transformers / jieba / spacy 分析文本内容生成选择题
– 维护项目 Wiki、书写使用说明文档与 API 使用手册
– 协助项目视频演示资料准备与展示页面美化
所有成员均需学习并熟悉 Git 基本操作，定期更新任务进展到 GitHub Issue / Project，共同参与系统测试、功能联调、Bug 记录与修复，撰写项目报告、PPT、演示流程

📅时间安排
第一周将项目初始化并实现项目大部分功能
第二周整合联调，优化项目并展示