软件需求分析课程主观题评分系统产品系统Vibe Coding

《软件需求分析》作为计算机类专业的核心课程，其考核以主观题为主，侧重
考查学生的专业核心能力，是学业评价的关键载体。当前该课程主观题评分仍以人
工阅卷为主，存在诸多突出问题：阅卷效率低下，大量重复性工作占用教师过多教
学精力；评分标准受教师主观经验、情绪状态等因素影响，难以保持统一，公平性
难以保障。
随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）、机器学习、深度学习
等技术日趋成熟，已成为智能考评领域的研究热点。其中，BERT、Word2Vec 等语
义分析模型能够精准实现文本语义理解、特征提取与相似度匹配，有效突破传统文
本匹配的局限；同时，轻量化算法的迭代优化，降低了智能系统的部署门槛，使其
能够灵活适配高校教学各类应用场景。近年来，国内外学者已成功将此类技术应用
于通用学科主观题自动评分中，构建了多种智能阅卷模型，有效提升了评分效率与
标准化水平，为专业课程主观题自动评分系统的研发提供了成熟的技术参考，然而，
现有研究多集中于通用学科，针对《软件需求分析》这类专业课程的专属自动评分
系统研究相对匮乏，且现有通用系统难以适配课程专业术语规范、答题逻辑严谨的
特点，评分准确率有待提升。
因此，本文旨在设计并实现一套基于 BERT 模型和 Word2Vec 模型结合的《软
件需求分析》主观题自动评分系统，为教师提供高效的评分工具。

本系统的核心用户是教师。需要完成试题编辑、试卷创建到成绩导出的全流程
工作。系统分为三类用户分别是学生、教师以及管理员。学生仅可进行答题和查看
成绩，教师可进行批量添加试题、添加试卷、成绩导出。管理员可为账号分配权限，
新增用户和删除用户。功能性需求如下：
（1）系统可以提供不同权限的用户登录，并能正确下发对应的权限。
（2）系统可以进行试题编辑功能，添加试题与其对应的的分数和标准答案。
（3）系统可以进行添加试卷，从已有试题列表中选择题目组成试卷，并可以
设置考试时长和出卷人。
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井冈山大学本科毕业设计
（4）系统可以对考生提交的试卷进行自动评分，并且评分效果符合人工评分
的标准。
（5）系统可以正确显示已提交试卷的成绩、提交时间和提交者。
（6）系统可以正确检索已添加的题目和学生成绩。
（7）系统可以批量导入试题并可以导出成绩单。
（8）系统可以支持学生端查看自己成绩和每道题得分，同时教师端查看学生
试卷详情。

项目全部由我独立开发完成。
该项目使用MVT结构，展现层为服务端渲染模板（jQuery+AJAX）+Layui Table 异步交互。主要负责前端页面的展示并且接收用户的评分请求并将评分结果返回展示给用户，学生通过前端页面上传答案，jQuery 配合 AJAX 实现系统页面无刷新的数据交互，提升了操作流畅度，Layui Table 则用于结构化展示批量本的评分结果，支持分页查询与结果筛选，方便用户统一管理查看评分数据。
业务层对应图中的 view 层，是 MVT 架构的核心控制层，它负责接收用户从前端发送的 HTTP 请求，实习业务的处理逻辑，同时协调数据层和展现层完成数据的交互，在本系统中，业务层主要实现了主观题的文本接受、文本预处理、调用模型
进行语义相似度计算、执行评分算法，生成并存储评分结果等核心功能，同时完成了与数据库的交互操作，实现了数据与界面的解耦，保证了业务逻辑的独立性与可维护性。
数据层主要涉及数据库的选型。MySQL 具有体积小、运行速度快、部署简单、稳定性强等特点，适配 Django 后端开发，同时作为开源免费的数据库，易于开发。因此，课题拟采用 MySQL 进行数据层的开发。