# stu_tea_platform

**Repository Path**: bgmy/stu_tea_platform

## Basic Information

- **Project Name**: stu_tea_platform
- **Description**: 本平台针对传统空间数据库实验教学中成本高、反馈滞后、学习效果难量化等问题，基于 B/S 架构设计开发，集成 DeepSeek R1 和 Kimi 开源大语言模型，构建了 “智能编程 - 自动评阅 - 学情分析” 三位一体的智能化实验环境。平台支持教师端实验任务发布、AI 辅助批改、学情可视化分析，学生端在线编程等核心功能，为测绘工程与地理信息科学专业的实验教学提供高高效、便捷的数字化解决方案。
- **Primary Language**: JavaScript
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-02-12
- **Last Updated**: 2026-07-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 集成 AI 大语言模型的空间数据库在线实验平台



![平台LOGO](https://placeholder.com/logo)

## 项目简介

本平台针对传统空间数据库实验教学中成本高、反馈滞后、学习效果难量化等问题，基于 B/S 架构设计开发，集成 DeepSeek R1 和 Kimi 开源大语言模型，构建了 “智能编程 - 自动评阅 - 学情分析” 三位一体的智能化实验环境。平台支持教师端实验任务发布、AI 辅助批改、学情可视化分析，学生端在线编程、实时 AI 纠错、实验报告提交等核心功能，为测绘工程与地理信息科学专业的实验教学提供高效、便捷的数字化解决方案。

## 技术栈

### 核心技术路线



* **前端框架**：Vue.js + OpenLayers（空间数据可视化）

* **后端服务**：Express.js（基于 Node.js） + Geoserver（地理空间数据发布）

* **数据库**：MySQL（存储实验数据、用户信息、提交记录等）

* **AI 集成**：DeepSeek R1 + Kimi 开源大语言模型（智能编程辅助、自动评阅、学情分析）

* **架构模式**：B/S（Browser/Server）架构，支持跨终端浏览器访问

### 开发环境要求



* Node.js ≥ 14.x

* MySQL ≥ 8.0

* npm ≥ 6.x 或 yarn ≥ 1.22.x

* 浏览器：Chrome ≥ 90、Firefox ≥ 88、Edge ≥ 90

## 核心功能

### 1. 教师端功能



| 模块      | 核心功能                                             |
| ------- | ------------------------------------------------ |
| 课程管理    | 发布 / 编辑 / 删除课程，关联教学资源（文档、视频、SQL 模板）              |
| 任务发布    | 发布实验 / 作业，设置截止时间、关联班级、上传空间数据集（Shapefile/GeoJSON） |
| AI 辅助批改 | 实验 / 作业自动评分（语法、逻辑、效率多维度评估），人工复核 + 个性化评语补充        |
| 学情分析    | 生成知识点掌握热力图、学生能力雷达图，支持成绩可视化、薄弱环节预警                |
| 代码仓库    | 上传 / 管理实验参考代码，支持学生在线查看和复用                        |

### 2. 学生端功能



| 模块      | 核心功能                                  |
| ------- | ------------------------------------- |
| 任务接收    | 查看课程、实验 / 作业要求，下载实验数据和参考资源            |
| 智能编程    | 在线代码编辑器（支持 SQL），实时语法检查、逻辑错误诊断、AI 优化建议 |
| AI 问答互动 | 通过 DeepSeek/Kimi 对话框咨询编程问题、代码纠错、优化方案  |
| 报告提交    | 在线填写实验报告，支持草稿保存、文件上传、提交记录查询           |
| 成绩查询    | 查看实验 / 作业评分、教师评语、AI 分析报告，跟踪个人学习进度     |

### 3. AI 核心能力



* **智能编程辅助**：实时代码分析、错误定位、测试用例生成、代码解释

* **自动评阅**：基于预设知识点体系，客观评估代码质量和实验完成度

* **学情诊断**：多维度数据分析学生知识掌握情况，为教师提供精准教学建议

## 快速开始

### 1. 环境部署

#### 步骤 1：克隆项目仓库



```
git clone https://gitee.com/bgmy/stu_tea_platform.git

cd stu_tea_platform
```

#### 步骤 2：安装依赖(见说明书)


#### 步骤 3：数据库配置(见说明书)


#### 步骤 4：启动服务


```
\# 启动后端服务（默认端口12300）

cd server

node index.js

\# 启动前端服务（默认端口3180）

npm run serve
```

#### 步骤 5：访问平台

打开浏览器，输入地址：`http://localhost:3180`，使用预设账号登录：


* 高级教师账号：工号`5120001001`，密码`admin123`（用于用户管理）

* 教师账号：工号`5120001002`，密码`teacher123`

* 学生账号：学号`5120245347`，密码`student123`

### 2. 基础操作指引

#### 教师快速上手



1. 登录后进入【班级管理】，添加学生账号（支持 Excel 批量导入）

2. 进入【我的课程】，发布课程和教学资源

3. 进入【实验发布】，创建实验任务并关联班级

4. 实验提交后，通过【批改页面】进行 AI 辅助评分和学情分析

#### 学生快速上手



1. 登录后激活账号（需与教师添加的学号 / 姓名一致）

2. 查看【通知公告】和【我的课程】，了解实验要求

3. 进入【编程实验平台】，在线编写代码（可咨询 AI 辅助）

4. 完成后提交实验报告，通过【我的实验】查看评分和反馈


## 注意事项



1. 实验数据支持 Shapefile、GeoJSON 等格式，上传前请确保文件完整性

2. AI 评阅结果仅作为辅助参考，建议教师进行人工复核确保评分准确性

3. 后端服务启动前需确保 Geoserver 已启动，且配置正确的访问权限

4. 如需部署到生产环境，建议配置 HTTPS 和数据备份策略

## 贡献者


* 项目负责人：易珍言（西南科技大学）、冯浩駪

* 技术支持：国家遥感中心绵阳科技城分部


## 联系方式


* 邮箱：yzy7303@swust.edu.cn，BGMYHandanWSC@163.com

* 项目地址：[https://gitee.com/bgmy/stu_tea_platform]