基于SpringAI的企业级智能教学考试平台页面交互模块规划

企业级智能教学考试平台页面交互模块规划(基于业务闭环)

本规划文档基于《企业级智能教学考试平台页面交互设计方案(基于业务闭环与模块协同)》梳理编制,核心思路是将原有分散的页面交互设计按"业务闭环层级"整合为四大核心模块,明确各模块定位、核心页面、交互规则及协同关系,同时提炼总览性信息与总结性结论,形成"总览-模块详情-总结"的完整逻辑体系,为平台页面开发、模块协同落地提供清晰指引。

一、规划总览

1.1 核心规划依据

本规划严格遵循原有设计方案的核心逻辑,以"用户为中心、业务闭环为导向",紧扣"教-学-练-考-补"全链路业务需求,同时适配后端接口服务范围与Vue 3轻量级前端架构要求,确保模块规划既符合业务实际,又具备技术落地可行性。

1.2 核心设计原则

延续原有设计核心原则,贯穿模块规划全流程:① 业务对齐:模块划分及交互设计严格匹配各业务流程及模块间协同逻辑;② 接口适配:每个模块明确关联后端对应接口,保障数据流转顺畅;③ 体验一致:统一各模块页面组件、操作逻辑及反馈机制,降低用户学习成本;④ 闭环赋能:确保各模块交互形成数据流转闭环,支撑业务迭代优化。

1.3 模块划分逻辑

基于平台"基础资源层-核心执行层-个性化赋能层-优化迭代层"四级业务架构,将页面交互体系整合为四大核心模块,各模块通过标准化交互链路衔接,形成完整业务闭环。

模块划分逻辑流程图

基础资源层-核心执行层-个性化赋能层-优化迭代层
四大核心模块
基础资源构建模块:知识库+试题库
核心执行模块:试卷管理+考试管理
个性化赋能模块:智能作业+视频学习
优化迭代模块:数据反馈+资源优化
输出标准化资源
基于资源输出薄弱点数据
基于薄弱点输出练习/学习效果数据
基于效果数据优化资源回流

1.4 整体协同目标

通过四大模块的有序协同,实现"基础资源构建-核心执行-个性化赋能-优化迭代"的完整交互闭环,确保各业务环节页面交互深度契合业务需求,数据流转无断点,最终提升平台教学效率与用户体验,支撑"教-学-练-考-补"全链路业务落地。

二、核心模块详情规划

(一)基础资源构建模块

1. 模块定位

作为平台业务的基础支撑模块,核心目标是通过标准化页面交互,完成"分类体系构建-资源/题目录入-审核归档"全流程,为后续核心执行、个性化赋能等模块提供统一口径、高质量的基础资源(知识点、试题、配套文档等)。

2. 核心页面集群

包含知识库管理页面组与试题库管理页面组,具体页面如下:

  • 知识库管理页面组:分类体系构建页、知识点录入与资源配套页、知识库审核页、资源优化迭代页;

  • 试题库管理页面组:题目录入编辑页、题目审核页、题目分类归档页、题目运维分析页。

3. 核心交互规则

基础资源构建流程交互图

流程启动
分类体系构建:学科-年级-章节-知识点
资源/题目录入:格式校验+拖拽上传
自检-初审-终审:审核记录留存
审核通过
分类归档+版本记录
审核驳回
退回创建人+同步通知
向核心执行模块输出标准化资源

  • 层级约束规则:知识库分类体系构建需遵循"学科-年级/部门-章节-知识点"顺序,不可跨层级新增;

  • 资源规范规则:资源上传(文档、视频等)需符合格式与大小要求,格式错误时实时提示,支持拖拽上传与进度展示;

  • 审核流转规则:所有资源/题目需经过"自检-初审-终审"三级审核,审核记录实时留存,驳回后自动退回创建人并同步通知;

  • 数据关联规则:题目需关联知识库最细层级知识点,支持模糊搜索关联,确保资源口径统一。

4. 接口适配核心要求

重点适配资源/题目录入、审核提交、分类层级管理、薄弱点数据查询等接口,确保资源构建全流程数据流转顺畅,同时为后续优化迭代模块提供资源质量数据支撑。

(二)核心执行模块

1. 模块定位

作为连接基础资源与个性化赋能的核心枢纽模块,核心目标是通过页面交互实现"试卷构建-考试配置-公平实施-阅卷评估-数据输出"全流程,衔接基础资源模块的标准化资源,产出个性化赋能模块所需的核心薄弱点数据。

2. 核心页面集群

包含试卷管理页面组与考试管理页面组,具体页面如下:

  • 试卷管理页面组:组卷配置页、试卷编辑页、试卷审核页、试卷版本管理页、试卷归档页;

  • 考试管理页面组:考试配置页、考前校验页、考试通知页、在线考试作答页、阅卷评估页、成绩发布与分析页。

3. 核心交互规则

核心执行流程交互图

接入基础资源模块标准化资源
组卷配置:知识点覆盖+难度分布校验
试卷审核:状态同步至考试配置页
考试配置:时间+人员+防作弊设置
考前校验:资源有效性+权限校验
考试实施:人脸识别+切屏监控
作答数据实时保存+自动交卷
客观题自动批改+主观题AI初评+人工复评
输出成绩数据+薄弱点数据至个性化赋能模块

  • 组卷约束规则:组卷配置需明确知识点覆盖要求、难度分布占比(总和需为100%),系统自动校验完整性与合理性;

  • 防作弊规则:在线考试支持人脸识别身份核验、切屏监控,切屏超过阈值自动交卷,人脸识别未通过提供3次重试机会;

  • 阅卷规则:客观题自动批改,主观题先AI初评再人工复评,双评评分差值超阈值自动进入仲裁流程;

  • 状态同步规则:试卷状态(审核中/已发布/已过期)实时同步至考试配置页面,确保考试配置的有效性。

4. 接口适配核心要求

重点适配组卷配置、试卷版本管理、考生身份核验、作答数据实时保存、自动批改、薄弱点分析等接口,确保考试全流程公平规范实施,同时精准输出薄弱点数据至个性化赋能模块。

(三)个性化赋能模块

1. 模块定位

基于核心执行模块输出的薄弱点数据,实现"精准补强"的核心赋能模块,目标是通过页面交互完成"个性化作业生成-作答批改-效果分析""视频推送-学习监控-效果反馈"全流程,衔接核心执行模块的评估数据,完成"考-练-补"的精准闭环。

2. 核心页面集群

包含智能作业页面组与视频辅助学习页面组,具体页面如下:

  • 智能作业页面组:作业生成配置页、作业分发管理页、在线作答页、作业批改页、练习效果分析页;

  • 视频辅助学习页面组:视频资源管理页、视频推送配置页、在线视频学习页、学习效果统计页。

3. 核心交互规则

个性化赋能流程交互图

接入核心执行模块薄弱点数据
智能作业赋能+视频学习赋能
智能作业:生成配置-分发-作答-批改
视频学习:推送配置-播放监控-随堂提问
练习效果分析:补强完成度统计
学习效果分析:掌握程度评估
汇总练习/学习效果数据
输出至优化迭代模块

  • 个性化配置规则:智能作业生成支持全自动/半自动模式,半自动模式下薄弱点题目占比≥60%,系统实时校验合理性;

  • 作答反馈规则:作业作答支持主观题图片上传(多图选择、进度展示),客观题提交后即时反馈,作业提交后不可修改;

  • 学习监控规则:视频学习支持倍速播放(0.5-2倍),倍速过快或后台挂放时给出提示,观看完成后需完成随堂提问;

  • 效果联动规则:练习/学习效果数据实时关联薄弱点,以进度条或星级展示补强完成度,支持错题与讲解视频的联动查看。

4. 接口适配核心要求

重点适配薄弱点数据接收、作业生成配置、作答数据保存、视频播放与学习行为采集、补强效果分析等接口,确保个性化赋能全流程数据精准联动,同时为优化迭代模块提供练习/学习效果数据。

(四)优化迭代模块

1. 模块定位

作为平台持续优化的核心模块,核心目标是通过页面交互实现全链路数据反馈与资源优化,形成"数据-优化-迭代"的闭环,提升基础资源质量与各业务环节适配度。

2. 核心页面集群

包含全链路数据仪表盘与资源优化决策页,具体如下:

  • 全链路数据仪表盘:整合展示各模块核心数据(资源质量、考试效果、作业完成率、学习效果),支持多维度筛选与数据钻取;

  • 资源优化决策页:展示待优化资源清单,提供系统优化建议,支持优化任务分配与进度跟踪。

3. 核心交互规则

优化迭代流程交互图

接入各模块核心数据:资源质量+考试+练习+学习
数据整合:多维度筛选+图表展示
问题识别:红色预警框突出待优化环节
优化决策:系统建议+任务分配+时限设置
优化实施:进度实时跟踪
效果评估:优化前后数据对比
优化后资源回流至基础资源模块
完成"数据-优化-迭代"闭环

  • 数据展示规则:数据以图表形式(折线图、柱状图、饼图)展示,支持切换图表类型,待优化环节以红色预警框突出显示;

  • 数据钻取规则:支持从整体数据(年级/学科)钻取至局部数据(班级/个人),查看明细数据支撑优化决策;

  • 优化管理规则:优化任务可分配给指定人员并设置时限,进度以进度条实时展示,优化后效果对比呈现;

  • 迭代闭环规则:优化后的资源自动回流至基础资源模块,完成"优化-迭代"的闭环更新。

4. 接口适配核心要求

重点适配全模块数据聚合查询、数据维度筛选、优化建议生成、优化任务分配、优化效果评估等接口,确保全链路数据精准汇总与分析,为资源优化提供可靠数据支撑。

三、模块协同链路与技术适配

3.1 核心协同链路

四大模块通过标准化链路实现协同联动,形成完整业务闭环。

全链路模块协同流程图

输出标准化资源
输出薄弱点数据
输出练习/学习效果数据
输出优化后资源
基础资源构建模块
核心执行模块
个性化赋能模块
优化迭代模块
衔接点1:资源衔接-知识库/试题库→试卷组卷
衔接点2:数据衔接-考试分析→作业/视频推送
衔接点3:效果衔接-练习/学习效果→资源优化

关键衔接点包括:知识库/试题库与试卷组卷页面的资源衔接、考试分析与作业/视频推送页面的薄弱点数据衔接、练习/学习效果与资源优化页面的数据衔接。

3.2 前端技术适配建议

结合Vue 3轻量级、业务模块化的前端架构要求,适配建议如下:① 页面目录按四大模块划分(如"/src/views/basicResource""/src/views/coreExecution"等),每个模块目录下整合对应页面组件、路由与接口请求文件;② 封装通用组件(审核流程、数据图表、通知组件等)与业务组件(组卷、视频播放等),减少冗余代码;③ 采用Axios封装统一请求工具,按模块划分接口请求文件,统一处理异常;④ 采用Pinia管理全局状态(用户信息、权限等),页面级状态局部管理,保持架构轻量级;⑤ 渐进式集成,优先实现核心业务页面,再逐步集成优化迭代页面。

四、规划总结

本规划通过整合原有页面交互设计方案,按"业务闭环层级"梳理形成四大核心模块,在关键逻辑节点补充流程图直观呈现关系,构建了"总览-模块详情-总结"的清晰逻辑体系。核心价值在于:① 模块划分贴合业务实际,流程图精准呈现各环节逻辑,确保各页面交互与业务流程深度契合;② 明确协同链路与接口适配要求,通过全链路协同图凸显数据流转闭环,保障各模块衔接顺畅;③ 适配前端架构要求,为技术落地提供清晰指引。

后续落地过程中,可基于本规划进一步细化各模块内具体页面的交互细节(如移动端适配、特殊场景异常处理),同时结合实际业务反馈持续优化模块交互规则与协同机制,确保平台页面交互既满足业务需求,又具备良好的用户体验,全面支撑"教-学-练-考-补"全链路业务的高效落地。

相关推荐
NAGNIP5 小时前
一文搞懂深度学习中的通用逼近定理!
人工智能·算法·面试
冬奇Lab6 小时前
一天一个开源项目(第36篇):EverMemOS - 跨 LLM 与平台的长时记忆 OS,让 Agent 会记忆更会推理
人工智能·开源·资讯
冬奇Lab6 小时前
OpenClaw 源码深度解析(一):Gateway——为什么需要一个"中枢"
人工智能·开源·源码阅读
AngelPP10 小时前
OpenClaw 架构深度解析:如何把 AI 助手搬到你的个人设备上
人工智能
宅小年10 小时前
Claude Code 换成了Kimi K2.5后,我再也回不去了
人工智能·ai编程·claude
九狼10 小时前
Flutter URL Scheme 跨平台跳转
人工智能·flutter·github
ZFSS10 小时前
Kimi Chat Completion API 申请及使用
前端·人工智能
天翼云开发者社区11 小时前
春节复工福利就位!天翼云息壤2500万Tokens免费送,全品类大模型一键畅玩!
人工智能·算力服务·息壤
知识浅谈11 小时前
教你如何用 Gemini 将课本图片一键转为精美 PPT
人工智能
Ray Liang12 小时前
被低估的量化版模型,小身材也能干大事
人工智能·ai·ai助手·mindx