AI-quiz智能题目生成与管理系统项目详解：功能亮点、团队分工及技术实现

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📦一、项目概述
我们的项目实现的为AI-quiz 智能题目生成与管理系统，AI-quiz 是一个基于人工智能的在线题库管理系统，支持从课程资料中自动生成高质量选择题，支持文本、PPT、PDF等多种输入，自动生成高质量选择题，并通过网页与用户交互，支持用户管理、反馈等功能。
👥二、团队分工

成员	负责内容	具体任务
李晓宇	后端开发	1. 输入收集与解析（文本、PPT、PDF转文字）2. 数据库存储与管理3. 题目生成与AI闭环优化4. 提供API接口
李鑫衡	后端开发	1. 用户、课程、讲座、答题、反馈等数据模型与接口2. 判题业务逻辑 3.文档撰写4.前端页面css渲染
范宇恒	前端开发	1. 网页端UI设计与实现（用户、演讲者、组织者三类界面）2. 题目展示、答题、反馈等交互3.用户与课程管理

🏆三、项目成果与功能亮点

核心功能模块
1）多格式资料上传与解析
支持教师上传PPT、PDF等课件，自动转为可分析文本，便于后续智能处理和题目生成。
2）智能题库生成
后端集成NLP智能模型（如OpenAI、NLP相关技术），可自动从课件内容中抽取知识点，生成题库，支持自定义与批量化交互，极大提升题目生成效率。
3）题目分发与数据统计
教师可通过Web端管理课程题目，支持题目分发、答题统计、成绩分析、数据可视化等功能，便于教学效果追踪。
4）用户与身份管理
支持学生、教师、管理员多角色注册与登录，权限分级，数据隔离，安全性高。
5）课程反馈与互动
学生可对课程提交反馈，教师可实时查看所有学生反馈，促进师生互动与课程优化。
前端页面/功能一览
课程管理：教师可新建课程、上传课件、生成题目、查看学生答题与反馈。
题目答题：学生可在线答题，答题后自动统计分数，支持多轮答题。
反馈系统：学生可对课程提交反馈，教师端可查看所有反馈。
权限分级：不同角色登录后进入不同主页，功能权限严格区分。
数据可视化：成绩、反馈等数据以表格/图表形式展示，便于分析。
技术实现与创新点
后端：Spring Boot + MyBatis，RESTful API，NLP智能题库生成，支持多角色权限管理。
前端：Vue3 + Vite + Element Plus，响应式设计，体验流畅。
智能化：自动解析课件、智能生成题目、自动批改与统计。
高扩展性：前后端分离，接口清晰，便于后续功能扩展和二次开发。
🔍四、项目反思与不足
题库智能化有待提升：目前题目生成依赖NLP模型，部分复杂知识点抽取和题型多样性仍有提升空间。
前端交互细节：部分页面交互和提示可进一步优化，提升用户体验。
安全性：需进一步加强接口权限校验和数据安全防护。
✨ 五、开发流程与协作亮点
前后端分工明确：接口文档详细，前后端并行开发，协作高效。
灵敏开发：需求评审、功能开发、测试反馈、持续优化，迭代推进。
代码管理：使用Git进行版本控制，分支管理规范，便于团队协作。
🌟 六、团队总结与寄语
团队总结：
AI-quiz 智能题目生成与管理系统的开发，对我们团队而言是一次充满挑战与收获的旅程。通过这个项目，我们不仅成功地将人工智能技术（NLP）应用于实际的教育场景，构建了一个功能完善、流程清晰的在线题库平台，更重大的是，我们在实践中深入应用了前后端主流技术栈（Spring Boot, Vue3），掌握了NLP模型集成、多格式文档解析、复杂权限控制、数据可视化等关键技术点，技术能力得到了显著提升。
团队寄语：
AI-quiz 不仅仅是我们交付的一个系统，更是我们团队智慧、汗水与协作精神的结晶。我们为能共同创造出这样一款融合技术创新与实际应用的产品感到自豪！致团队：李晓宇、李鑫衡、范宇恒，感谢每一位伙伴的全力以赴！从攻克技术难关到打磨产品细节，我们并肩作战，共同成长。这段经历证明了我们是一个有战斗力、有创造力的团队。项目虽告一段落，但追求卓越的脚步永不停歇。让我们保持热烈，持续学习，在技术的星辰大海中继续扬帆远航！