实验室智能实验教学管理系统产品系统Vibe Coding

1. 立项原因与待解决产品问题
传统高校线下实验教学存在诸多痛点：课堂课件无法一键同步分发，教师难以实时掌握全班每位学生的实验进度、实操数据；统一习题无法适配不同学习水平学生，成绩分层、针对性练习缺失；学生实验数据本地存储，课后追溯、学情统计效率极低；实时课堂交互缺失，教师无法同步查看全员动态实验结果，AI 个性化出题缺少稳定后端通信支撑，多客户端同时在线数据推送延迟、同步失真。本项目立项旨在解决课件同步分发难、学生实验学情无法实时可视化、习题同质化、AI 个性化题库生成链路不通、多端高并发实时数据同步卡顿等核心问题。
2. 行业业务背景
面向高校实验室线下实训教学场景，院校需要一套线上一体化实验教学管理平台，覆盖师生登录鉴权、课堂课件同步、学生实操实验记录、教师全班级学情实时监控、AI 分层智能出题完整业务流程。传统教学软件多为静态数据提交模式，无实时双向通信能力，无法满足课堂同步授课、动态学情监控需求；同时缺少 AI 自适应出题能力，无法根据学生实验答题水平差异化推送练习，亟需一套以.NET 后端为核心、支持实时数据推送、对接 Python AI 题库生成服务的教学管理系统，提升实验室教学数字化、智能化水平。

项目分为五大核心功能模块，完整覆盖教学全流程，本人仅负责后端 WebAPI 全部开发，前端 Singular 由其他同事开发：
师生权限登录鉴权模块
区分教师、学生双角色权限体系，后端实现账号登录、身份校验、实验室班级绑定、课堂签到、会话状态管理接口，管控不同角色操作权限；
课件同步课堂管理模块
教师端一键上传、下发实验课件，后端统一存储课件资源，建立课堂会话通道，实现全班学生客户端同步接收课件资源，支持课堂启停、切换实验项目；
学生实验数据采集模块
接收学生端上传的实操步骤、实验参数、答题记录、实验完成状态，后端完成数据校验、结构化入库，留存完整实验过程档案；
教师实时学情监控模块
依托实时通信通道向后端推送每位学生实时实验进度、答题得分、完成情况，教师端可实时查看全班学情，支持单点查看学生详细实验数据；
Python AI 自适应出题联动模块
后端收集学生历史实验答题数据，清洗标准化后调用 Python AI 服务，AI 根据学生知识薄弱点、答题正确率、实验掌握水准生成分层定制习题，AI 生成题目回传后端统一入库、下发至学生端练习。

本项目独立负责整套ASP.NET Core WebAPI后端全流程开发，前端Singular页面由团队其他成员开发。整体基于ASP.NET Core搭建分层业务架构，搭配JWT令牌认证与RBAC角色权限体系，搭建师生双角色权限管控体系，开发登录鉴权、课件分发、实验数据采集、学情统计、AI任务对接等全套业务接口，保障教学业务流程稳定运转。本项目最大技术特色为基于SignalR实现前后端双向实时数据交互，针对课堂上百名学生同时在线的高并发场景，采用班级分组会话机制，摒弃传统轮询模式，实现学生实验进度、答题数据、完成状态毫秒级实时推送，让教师端可全程可视化监控班级学情，解决了传统教学系统数据更新滞后、交互卡顿的痛点。
数据库层面，独立完成MySQL整体架构设计，针对实验记录、学情数据、课件信息等核心数据表设计合理结构与复合索引，优化高频查询性能；同时引入Redis缓存活跃课堂会话、学生临时实验数据与热点学情数据，有效降低数据库读写压力，提升系统高并发承载能力。针对系统AI智能出题模块，负责后端学情数据聚合、清洗与标准化处理，整合学生答题正确率、实验完成度、知识薄弱点等多维数据，稳定对接Python AI服务。针对AI个性化分析、题型生成耗时久的问题，采用异步通信机制解耦长耗时任务，规避同步请求超时问题，保障AI出题业务稳定、不影响课堂实时交互功能。
同时针对课堂高并发访问、多端同步数据冲突等场景，完成接口限流、数据一致性校验、请求防抖等性能优化，完善全局异常捕获与日志记录机制，全方位提升系统的实时性、稳定性与可用性，满足高校实验室常态化教学使用需求。
数据层面，独立完成MySQL数据库架构设计，针对实验记录、学情数据、课件资源等核心业务表设计合理字段结构与复合索引，优化高频查询场景的响应速度；同时结合Redis缓存活跃课堂会话与临时实验数据，降低数据库访问压力，提升系统并发承载能