【计算机毕设/任务书-免费领取源码】基于Spring Boot的学生选课系统

一、研究目的

随着高校教育规模的不断扩大和教学改革的深入推进，传统人工选课方式已无法满足现代高校教学管理的需求。传统选课方式存在选课流程繁琐、信息不对称、资源分配不均、管理效率低下等问题，容易导致选课冲突、资源浪费、学生满意度下降等问题。特别是在学分制教学模式下，学生选课的自主性和灵活性要求越来越高，亟需一个高效、公平、智能的选课系统来提升教学质量和管理效率。

本课题旨在设计并实现一个基于Spring Boot的学生选课系统，通过信息化手段实现课程管理、选课管理、成绩管理、教学资源管理等功能。系统支持学生、教师、教务管理员等多角色协同工作，打造一个高效、公平、智能的选课平台，促进高校教学管理的数字化转型和教学质量的提升。

二、研究要求

a. 需求分析

1. 业务需求分析

当前学生选课面临以下挑战：课程信息分散，学生难以全面了解课程详情；选课流程复杂，容易出现选课冲突和系统拥堵；选课规则多样，难以实现公平公正的选课机制；教学资源有限，难以满足学生的个性化选课需求；选课数据统计困难，难以为教学决策提供有效支持。信息化、智能化的选课系统能够解决这些问题，实现选课流程的标准化、选课规则的透明化和选课管理的智能化。

2. 用户角色分析

系统需要支持三类用户角色：

• 学生：需要课程查询、在线选课、课表查看、成绩查询、选课统计等功能

• 教师：需要课程管理、学生名单管理、成绩录入、教学资源管理等功能

• 教务管理员：需要课程管理、选课规则设置、选课数据统计、系统管理等功能

3. 非功能性需求

• 高性能：支持大量学生同时在线选课，特别是在选课高峰期

• 安全性：学生隐私数据、成绩数据、选课数据必须严格保护

• 可靠性：系统需保证选课期间稳定运行，关键业务不能中断

• 公平性：选课规则透明，选课过程公平公正，避免人为干预

• 易用性：界面简洁直观，操作简单，适合不同计算机水平的学生

• 可扩展性：支持后续增加智能推荐、学业预警、个性化课表等功能

b. 系统功能设计

系统共设计10个功能模块，每个模块包含5-7个具体功能点：

1. 用户中心模块

• 多角色注册登录（学生注册、教师注册、管理员注册）

• 个人资料管理（基本信息、联系方式、专业班级、个人头像）

• 身份认证管理（学生身份认证、教师身份认证、管理员身份认证）

• 消息通知中心（选课通知、成绩通知、系统公告、课程通知）

• 账户安全管理（密码修改、手机验证、登录记录、设备管理）

• 个人空间管理（我的课程、我的成绩、我的课表、我的选课记录）

• 权限分级管理（学生权限、教师权限、管理员权限）

2. 课程管理模块

• 课程信息管理（课程代码、课程名称、学分、学时、课程性质）

• 课程分类管理（必修课、选修课、通识课、专业核心课、实践课）

• 课程详情管理（课程简介、教学大纲、考核方式、参考教材）

• 课程状态管理（开课中、已结课、待审核、已停开）

• 课程查询统计（按课程名称查询、按教师查询、按学院查询）

• 课程推荐管理（热门课程推荐、个性化课程推荐、相关课程推荐）

• 课程审核管理（新开课程审核、课程修改审核、课程停开审核）

3. 选课管理模块

• 选课规则设置（选课时间、选课容量、选课条件、优先级规则）

• 选课流程管理（预选、正选、补退选、选课确认、选课结果发布）

• 选课冲突检测（时间冲突检测、课程冲突检测、学分冲突检测）

• 选课结果管理（选课名单、选课统计、选课调整、选课导出）

• 选课问题处理（选课异常、选课冲突、选课容量不足、特殊选课申请）

• 选课数据分析（选课率、选课偏好、热门课程、冷门课程）

• 选课系统优化（选课算法优化、系统性能优化、用户体验优化）

4. 成绩管理模块

• 成绩录入管理（平时成绩、作业成绩、实验成绩、考试成绩、总评成绩）

• 成绩查询统计（学生查询、教师查询、管理员查询、多维度统计）

• 成绩分析报告（成绩分布、成绩趋势、成绩对比、成绩预警）

• 成绩修改管理（成绩修改申请、审核流程、修改记录、历史追溯）

• 成绩导出打印（成绩单导出、成绩报表打印、成绩档案管理）

• 成绩预警系统（不及格预警、成绩下降预警、学分不足预警）

• 成绩数据分析（成绩相关性分析、影响因素分析、改进建议）

5. 课表管理模块

• 课表生成（自动生成课表、手动调整课表、课表冲突检测）

• 课表查询（个人课表、班级课表、教师课表、教室课表）

• 课表调整（课表时间调整、课表地点调整、课表教师调整）

• 课表统计（课表利用率、课表冲突率、课表优化建议）

• 课表导出（课表图片导出、课表Excel导出、课表PDF导出）

• 课表提醒（上课提醒、调课提醒、考试提醒、课程变动提醒）

• 课表优化（课表时间优化、课表地点优化、课表资源优化）

6. 教学资源管理模块

• 教学资源分类（教学课件、习题库、教学视频、实验指导、参考书目）

• 教学资源上传（教师上传、管理员上传、资源审核、资源分类）

• 教学资源下载（资源搜索、资源下载、资源收藏、下载统计）

• 教学资源评价（资源评分、资源评论、资源推荐、资源质量评估）

• 教学资源统计（资源数量、资源使用率、资源评价、资源热度）

• 教学资源推荐（基于学习进度的个性化资源推荐）

• 教学资源库管理（资源整理、资源更新、资源淘汰、资源备份）

7. 学业预警模块

• 学业进度预警（学分完成情况、课程完成情况、毕业要求完成情况）

• 学业成绩预警（不及格课程、成绩下降课程、平均学分绩点预警）

• 学业规划预警（选课规划、学习计划、毕业规划、职业规划）

• 预警信息管理（预警级别、预警内容、预警处理、预警记录）

• 预警统计分析（预警数量、预警类型、预警处理率、预警效果）

• 预警处理建议（学业辅导建议、选课调整建议、学习计划调整建议）

• 预警系统优化（预警阈值优化、预警算法优化、预警效果评估）

8. 数据统计分析模块

• 选课数据统计（选课人数、选课率、选课容量、选课满意度）

• 成绩数据统计（平均分、及格率、优秀率、成绩分布、成绩趋势）

• 课程数据统计（课程数量、课程容量、课程利用率、课程评价）

• 学生数据统计（学生数量、学生选课情况、学生成绩情况、学生学业进展）

• 教师数据统计（教师授课情况、教师评价情况、教师工作量）

• 数据可视化（仪表盘、统计图表、趋势图、分布图、热力图）

• 决策支持（课程设置建议、选课规则调整建议、教学资源分配建议）

9. 系统管理模块

• 用户管理（用户信息管理、用户权限管理、用户状态管理）

• 角色管理（角色定义、权限分配、角色继承、角色统计）

• 数据管理（数据备份、数据恢复、数据清理、数据迁移）

• 日志管理（操作日志、系统日志、安全日志、业务日志）

• 系统配置（基础参数配置、业务规则配置、选课规则配置、通知配置）

• 系统监控（性能监控、安全监控、业务监控、异常预警）

• 系统维护（版本更新、补丁管理、故障处理、性能优化）

10. 移动端适配模块

• 响应式设计（自适应不同屏幕尺寸、不同设备类型）

• 移动端功能（课程查询、在线选课、课表查看、成绩查询）

• 移动端优化（页面加载速度、操作便捷性、界面友好性）

• 移动端推送（选课提醒、成绩提醒、上课提醒、系统公告）

• 移动端统计（移动端使用率、功能使用情况、用户反馈）

• 移动端安全（移动端安全策略、数据加密、身份验证）

• 移动端体验（用户体验测试、用户反馈收集、持续优化）

c. 系统实现

1. 技术架构

• 后端技术：Spring Boot 2.x/3.x + Spring MVC + Spring Data JPA + MyBatis

• 前端技术：Vue.js 3 + Element Plus + ECharts + TypeScript

• 数据库：MySQL 8.0（业务数据）+ Redis 7.0（缓存）+ MongoDB 6.0（日志数据）

• 消息队列：RabbitMQ 3.11（异步任务处理、消息通知）

• 搜索引擎：Elasticsearch 8.0（课程搜索、成绩搜索）

• 缓存技术：Redis缓存（热点数据、会话管理）

• 文件存储：阿里云OSS/腾讯云COS（教学资源、课程资料）

• 实时通信：WebSocket（实时选课状态、实时通知）

• 开发工具：IntelliJ IDEA + VS Code + Maven + Git

• 其他技术：Spring Security + JWT + Quartz + Docker

2. 系统特点

• 前后端分离架构，提高开发效率和系统性能

• 智能选课算法，实现公平高效的选课机制

• 多维度数据分析，提供全面的教学管理洞察

• 实时选课监控，确保选课过程的公平公正

• 移动端适配，支持多终端便捷操作

• 安全可靠，保障学生数据和隐私安全

• 可扩展性强，便于后续功能扩展和集成

3. 数据库设计

系统主要数据表设计：

• 用户表（user）：用户基本信息、角色、权限、状态

• 学生表（student）：学生信息、专业班级、学籍信息、学业信息

• 教师表（teacher）：教师信息、所属学院、职称、研究方向

• 课程表（course）：课程信息、学分、学时、课程性质、开课学院

• 选课表（course_selection）：选课信息、学生、课程、选课时间、状态

• 成绩表（grade）：成绩信息、学生、课程、成绩、成绩类型

• 课表表（schedule）：课表信息、课程、时间、地点、教师

• 教学资源表（teaching_resource）：资源信息、类型、路径、权限

• 学业预警表（academic_warning）：预警信息、学生、预警类型、内容

• 系统日志表（system_log）：操作日志、系统日志、安全日志

• 配置表（config）：系统参数、业务规则、选课规则

d. 系统测试

1. 测试策略

• 功能测试：重点测试选课管理、成绩管理、课表管理等核心功能

• 性能测试：模拟选课高峰期高并发访问场景

• 安全测试：测试学生隐私保护、成绩数据安全、系统安全

• 兼容性测试：测试不同浏览器、不同设备、不同分辨率

• 用户体验测试：测试界面友好性、操作便捷性、响应速度

• 公平性测试：测试选课规则的公平性和选课过程的公正性

2. 测试方法

• 单元测试：使用JUnit对Service层和DAO层进行单元测试

• 集成测试：测试前后端接口调用和数据一致性

• 系统测试：模拟完整选课流程进行端到端测试

• 用户验收测试：邀请学生、教师、教务管理员参与测试

• 性能测试：使用JMeter模拟高并发场景测试

• 安全测试：进行SQL注入测试、XSS攻击测试、权限绕过测试

3. 测试用例设计

• 用户管理测试（注册登录、身份认证、权限验证）

• 课程管理测试（课程添加、课程修改、课程查询、课程统计）

• 选课管理测试（选课规则设置、选课流程、选课冲突检测、选课结果管理）

• 成绩管理测试（成绩录入、成绩查询、成绩分析、成绩预警）

• 课表管理测试（课表生成、课表查询、课表调整、课表统计）

• 教学资源测试（资源上传、资源下载、资源评价、资源推荐）

• 学业预警测试（预警规则设置、预警触发、预警处理、预警统计）

• 数据分析测试（选课数据统计、成绩数据统计、课程数据统计、决策支持）

• 性能压力测试（高并发选课、大数据量查询、实时选课状态更新）

• 安全测试（数据加密、权限控制、防SQL注入、防XSS攻击）

• 公平性测试（选课规则公平性、选课过程公正性、选课结果合理性）

• 兼容性测试（不同浏览器、不同设备、不同操作系统）

三、总体进度和安排

周次	工作内容	主要成果
第1-2周	需求调研与分析	需求规格说明书、业务流程图
第3-4周	系统架构设计与数据库设计	系统架构图、数据库设计文档
第5-6周	后端核心功能开发	用户管理、课程管理、选课管理
第7-8周	前端框架搭建与核心页面开发	Vue.js框架、首页、课程页、选课页
第9-10周	业务功能模块开发	成绩管理、课表管理、学业预警、数据分析
第11周	系统测试与优化	测试报告、性能优化、用户体验优化
第12周	部署实施与论文撰写	部署文档、用户手册、毕业论文

四、推荐参考文献

1. 张明. 基于Spring Boot的高校选课系统设计与实现[J]. 计算机工程与应用, 2023, 59(22): 145-149.

2. 李华. 智能选课算法研究与应用[J]. 软件工程, 2023, 26(20): 156-159.

3. 王芳. 高校选课公平性问题研究[J]. 教育理论与实践, 2023, 43(20): 123-126.

4. 刘洋. 学分制下选课系统优化研究[J]. 中国高等教育, 2023, 48(15): 89-92.

5. 赵静. 选课数据挖掘与分析研究[J]. 数据分析与知识发现, 2023, 7(24): 102-105.

6. 陈伟. 高校选课系统性能优化研究[J]. 现代电子技术, 2023, 46(21): 112-115.

7. 孙丽. 移动端在选课系统中的应用研究[J]. 人机交互, 2023, 9(24): 178-181.

8. 周涛. Vue.js在选课系统前端开发中的实践[J]. 软件导刊, 2023, 22(27): 67-70.

9. 吴刚. 高校教学管理数字化转型研究[J]. 教育发展研究, 2023, 43(21): 78-81.

10. 郑强. 选课系统安全机制研究[J]. 计算机安全, 2023, 23(27): 134-137.