django基于神经网络的学生学习情况分析系统

第3章需求分析
3.1可行性分析
3.1.1技术可行性分析
技术可行性分析的目的是通过对已有技术的了解，对开发学生学习情况分析系统过程中需要的各种技术进行分析，然后确定本系统是否能成功开发，并评估开发效率和完成情况。由于学生学习情况分析系统是基于Python语言开发的，因此目前所拥有的技术是能够开发出一个完整的神经网络的学生学习情况分析系统。之所以得出这个结论，主要是因为选择了B/S的架构模式。这种模式可以带来多个优势，包括代码量的降低、开发成本的减少、开发效率的提高、代码质量的提高、代码复杂性的降低以及可维护性的提高。因此，从技术可行性的角度来看，B/S架构是非常可行的选择。
3.1.2经济可行性分析
本系统专注于满足用户需求，因此在设计和构建过程中，相较于其他复杂系统，其开发和维护成本得以有效控制，保持在一个相对较低的水平。尽管系统实施初期需要一定的资金投入，但从长远来看，其预期的经济效益将是多方面的且显著的。更重要的是，该系统的应用能够大幅度削减运营成本，通过自动化管理和优化资源配置，实现高效运营。综合考虑上述因素，可以明确得出结论：开发神经网络的学生学习情况分析系统不仅是技术上可行的，从经济角度来看，也是极具价值和前景的。它不仅顺应了当前数字化管理的趋势，还为企业的持续发展注入了强劲动力，因此，该项目的推进是完全切实可行的。
3.1.3法律可行性分析
相关法律法规的遵守：在操作过程中，可能牵涉到相应的法律法规，如消费者权益保护法、国家机密保护法或者相关知识产权法律等。开发人员需要清楚其应满足的法规标准，了解风险并尽可能地回避侵犯已有法律法规。
隐私和数据安全：随着个人信息安全和数据安全问题的日益引起重视，开发团队更加需要确保系统的数据存储和处理能够合法、安全、可靠。对于用户隐私需求要尊重，不得擅自透漏用户信息。

3.2需求分析

3.2.1管理员需求分析
在神经网络的学生学习情况分析系统的管理员端，管理员在基于神经网络的学生学习情况分析系统中的用例。系统首页：管理员登录后进入的起始界面，可快速概览系统关键信息与操作入口。个人中心：用于管理管理员自身信息，如修改密码、查看操作记录等，保障账号安全与操作追溯。用户：管理员可在此对系统用户进行管理，包括用户等角色的注册审核、权限分配与信息修改删除等操作。学习数据：负责收集、整理和维护学生学习过程中的各类数据，如课堂表现、作业成绩等，为后续分析和预测提供数据支撑。期末成绩预测：运用LSTM等算法，基于学习数据进行期末成绩预测，并对预测结果进行查看、分析与管理。系统管理：涵盖系统基础设置、服务器配置、数据备份与恢复等操作，确保系统稳定、安全运行。详细的管理员用例图如图3.2所示：

图3.1 管理员用例图

第4章系统设计
4.1概要设计
系统以管理员为核心管理角色。系统首页是管理员登录后看到的起始界面，呈现系统重要信息与快捷操作入口，便于快速了解系统状态和进入相关功能模块。个人中心用于管理员管理自身账号信息，如修改密码、查看操作日志等，保障账号安全和操作可追溯。用户模块中，管理员可对系统内各类用户（如学生、教师等）进行全面管理，包括用户注册审核、权限分配、信息编辑与删除等操作，确保用户信息准确和权限合理。学习数据模块负责收集、整理和维护学生学习过程中的各类数据，为后续分析和预测提供数据基础。期末成绩预测模块运用 LSTM 等算法，基于学习数据对学生期末成绩进行预测，辅助教学决策。系统管理模块涵盖系统配置、服务器管理、数据备份与恢复等功能，保障系统稳定、安全运行，具体实现的系统功能结构图如图4.1所示：

图4.1 系统功能结构图