AIGC 个性化学习平台

基于 AIGC 与多资源整合的个性化学伴平台 —— 面向中国大学生的 AI 学习伴侣系统。

整合 B 站、小红书、抖音等公开课程链接，结合学习行为分析与大语言模型，将分散资源转化为结构化学习内容，生成符合个人节奏与应试目标的定制化学习路径。

毕业设计项目 · 信息管理与信息系统
技术栈：Spring Boot + Vue 3 + MySQL + Redis + 通义千问

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研究背景

随着生成式人工智能（AIGC）技术发展，教育模式正逐步向个性化与智能化转变。大学生广泛依赖 B 站、小红书、抖音等平台获取学习资源，但这些资源普遍存在 分散、结构缺失、缺乏引导 等问题，难以满足应试导向下的高效学习需求。

本平台以 「链接而非搬运」 为核心理念，构建四大能力闭环：

模块	说明
资源重组	多平台资源采集、标签分类、知识点结构化映射
学习画像	问卷测评 + 行为数据，生成 LQAI 学格与学习特征
路径生成	规则与 AI 结合，输出可动态调整的阶段性学习计划
智能陪伴	AI 教师引导 + 学习监督，形成「目标—计划—执行—反馈」闭环

关键词：生成式人工智能 · 个性化学习 · 学习路径规划 · 多源资源整合

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功能模块

模块	说明	后端	前端
用户认证	注册 / 登录 / 找回密码，JWT + 邮箱验证码	✅	✅
学习资源管理	爬虫数据解析、AI 匹配、资源入库（仅存链接与标签）	✅	✅
学科与知识点	学科管理、知识点树、测评题目	✅	✅
学习画像	水平诊断、LQAI 学格、学习偏好与节奏分析	✅	✅
AI 教师	知识归纳、解题引导、分步提示	🚧	🚧
个性化学习路径	规则驱动 + AI 生成，短周期动态调整	🚧	🚧
AI 陪伴与监督	学习提醒、进度跟踪、学习总结	🚧	🚧
学习数据分析	掌握雷达图、连续性折线、完成度统计	📋	📋

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技术栈

后端 backend/

类别	技术
框架	Spring Boot 4.0.1 · Java 17
数据库	MySQL 8 + Spring Data JPA
缓存	Redis
安全	Spring Security + JWT
邮件	Spring Mail（QQ SMTP）
AI	阿里云通义千问（OpenAI 兼容接口）

前端 frontend/

类别	技术
框架	Vue 3 + Composition API
构建	Vite 7
UI	Element Plus 2
状态 / 路由	Pinia 3 · Vue Router 4
请求	Axios（JWT 拦截器）

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仓库结构

Monorepo 单仓库组织前后端，便于统一版本管理与协作：

AIGClearningplatform/
├── LICENSE                 # Apache License 2.0
├── README.md               # 项目总览（本文件）
├── backend/                # Spring Boot 后端
│   ├── pom.xml
│   ├── src/
│   └── README.md           # 后端启动与 API 说明
└── frontend/               # Vue 3 前端
    ├── package.json
    ├── vite.config.js
    ├── src/
    └── README.md           # 前端启动与页面说明

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快速开始

环境要求

依赖	版本
JDK	17+
Maven	3.8+
MySQL	8.0+
Redis	6.0+
Node.js	18+

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/Fjie17/AIGClearningplatform.git
cd AIGClearningplatform

2. 启动后端

cd backend

# 复制并填写配置
cp src/main/resources/application.properties.example src/main/resources/application.properties
# 编辑 application.properties：数据库、邮箱、AI API、Redis

# 创建数据库
# CREATE DATABASE aigc_learning_platform CHARACTER SET utf8mb4;

# 启动（默认端口 9090）
./mvnw spring-boot:run        # Linux / macOS
mvnw.cmd spring-boot:run      # Windows

详细说明见 backend/README.md。

3. 启动前端

cd frontend
npm install
npm run dev

浏览器访问 **http://localhost:5173**。开发模式下 /api 自动代理至 http://localhost:9090。

详细说明见 frontend/README.md。

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系统架构

flowchart TB
    subgraph Client["客户端 frontend/"]
        Login["登录 / 注册"]
        Admin["管理端<br/>科目·知识点·资源·AI匹配"]
        User["用户端<br/>画像·AI教师·路径·陪伴·分析"]
    end

    subgraph Backend["后端 backend/ Spring Boot :9090"]
        API["REST API"]
        Auth["认证 / JWT"]
        Resource["资源解析 & AI 匹配"]
        Profile["学习画像 / LQAI"]
        AI["通义千问"]
    end

    subgraph Storage["数据层"]
        MySQL[(MySQL)]
        Redis[(Redis)]
    end

    Login --> Admin
    Login --> User
    Admin & User -->|HTTP /api| API
    API --> Auth
    API --> Resource
    API --> Profile
    Resource --> AI
    Profile --> AI
    API --> MySQL
    Auth --> Redis

Loading

业务流程

资源整合 → 画像分析 → 路径生成 → 学习执行 → 数据反馈 → 动态优化

1. 管理员通过资源重组模块整合多平台链接，AI 匹配知识点后入库
2. 用户完成测评问卷，系统生成学习画像与 LQAI 学格
3. 学习路径模块结合画像与目标生成阶段性任务
4. AI 教师提供知识讲解与思维引导；陪伴模块跟踪学习进度
5. 数据分析模块可视化学习效果，驱动路径动态调整

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API 概览

前缀	说明
/api/auth	注册、登录、验证码、重置密码
/api/profile	学习画像、测评问卷、LQAI 判定
/api/user-subject	用户学科关联
/api/admin/subjects	学科管理
/api/admin/knowledge-points	知识点管理
/api/admin/resources	学习资源解析与入库
/api/admin/assessment-questions	测评题目管理
/api/ai/test	AI 接口调试

完整接口说明见 backend/README.md。

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配置说明

敏感配置不会提交到仓库。请基于示例文件自行创建：

backend/src/main/resources/application.properties.example
                              ↓ 复制为
backend/src/main/resources/application.properties

需配置项：MySQL 连接、QQ 邮箱授权码、通义千问 API Key、Redis 地址。

前端开发无需 .env 即可联调（Vite 代理已配置）；生产部署时由 Nginx 反向代理 /api 至后端。

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开发协作

场景	做法
只改后端	在 backend/ 开发 → git add backend/ → 提交推送
只改前端	在 frontend/ 开发 → git add frontend/ → 提交推送
全栈联调	后端 :9090 + 前端 npm run dev（:5173）

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子项目文档

文档	内容
backend/README.md	后端目录结构、配置、启动、API 模块
frontend/README.md	前端目录结构、路由、页面、联调说明

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许可证

本项目基于 Apache License 2.0 开源。

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作者

Fjie17