摘 要传统英语教学模式下答疑反馈存在明显的时空局限学生在自主练习时遇到的知识盲点难以获得即时解答。随着移动互联网与人工智能技术的普及开发一套能够提供全天候交互支持的数字化学习工具成为提升英语教学质量的迫切需求。本项目设计并实现了一套融合智能问答助手的英语课程学习小程序。系统研发采用前后端分离的技术架构后端基于Java语言的SpringBoot框架开发利用其成熟的控制反转与面向切面编程特性确保业务逻辑的稳健运行。前端依托Uni-app框架构建配合Vue.js的响应式数据绑定机制实现了微信小程序端的高效部署与流畅交互。数据库选用MySQL存储各类教学资源与用户信息。系统功能模块涵盖词汇提升、在线练习、学习清单以及反馈中心。目 录摘 要Abstract第1章 绪论1.1 研究背景1.2 研究的目的和意义1.3 国内外研究现状1.3.1 国内研究现状1.3.2 国外研究现状1.4 论文组织结构1.5 本章小结第2章 开发环境与技术2.1 Uni-app介绍2.2 MySQL数据库2.3 SpringBoot框架2.4 Vue框架2.5 本章小结第3章 系统分析3.1 可行性分析3.1.1 技术可行性3.1.2 经济可行性3.1.3 操作可行性3.2 系统功能需求分析3.2.1 管理员功能需求分析3.2.2 用户功能需求分析3.3 系统非功能需求分析3.4 系统流程分析3.4.1 操作流程3.4.2 登录流程3.4.3 删除流程3.4.4 添加流程3.5 本章小结第4章 系统设计4.1 系统结构设计4.2 系统功能结构设计4.3 数据库设计4.3.1 数据库E-R图设计4.3.2 数据库表设计4.4 本章小结第5章 系统实现5.1 管理员功能实现5.1.1 用户管理5.1.2 词汇提升管理5.1.3 试卷管理5.1.4 试题管理5.1.5 系统管理5.1.6 学习清单管理5.2 用户功能实现5.2.1 词汇提升5.2.2 学习清单5.2.3 在线练习5.2.4 反馈中心5.2.5 公告资讯5.2.6 课程问答助手5.3 本章小结第6章 系统测试6.1 兼容性测试6.2 性能测试6.3 测试总结6.4 本章小结结 论参考文献附 录致 谢第1章 绪论移动互联网技术快速普及改变了传统学习方式小程序凭借无需下载、即点即用的优势成为教育资源传播的重要载体。当前英语学习市场竞争激烈多数软件集中在单词背诵或听力练习缺乏实时有效的双向互动机制。学生在自主学习过程中遇到语法盲点或理解障碍往往无法得到即时反馈导致学习效率大幅降低。传统课堂答疑受到时间和空间的限制教师难以兼顾每位学生的个性化问题。Java编程语言在后端开发领域表现出极高的稳定性与安全性配合SpringBoot框架能有效处理复杂的业务逻辑。UniApp框架能够实现跨平台部署降低开发成本并提升用户覆盖率。开发一套融合智能问答助手的英语小程序结合了成熟的后端架构与前沿的人工智能技术。第2章 开发环境与技术本小程序采用主流前后端分离技术开发前端依托Uni-app结合Vue框架实现跨平台流畅交互与界面快速搭建。后端以SpringBoot框架为核心简化开发部署流程、高效处理业务请求。选用MySQL数据库存储用户、试题及问答记录等数据保障数据稳定读写。整套技术栈成熟可靠为系统智能问答、在线学习等核心功能提供了有力技术支撑。第4章 系统设计系统功能结构图清晰划分了管理员与用户两大权限模块。管理员端侧重于后台管控包括用户管理、词汇提升管理、试卷与试题管理、练习及学习清单管理等核心维护功能。第5章 系统实现5.1.4 试题管理试题管理细化到具体的听力题、选择题或翻译题库维护。每一道试题均关联所属试卷ID与正确答案解析后台通过富文本编辑器支持多媒体素材的上传。管理员能够对试题难度进行分级设定实现题库的动态更新与灵活组卷。如图5-4所示。图5-4 试题管理5.2.6 课程问答助手课程问答助手模块是系统的核心交互亮点技术上通过集成 DeepSeek API 实现深度语言处理。如图5-12所示。图5-12 课程问答助手第6章 系统测试本章对开发完成的英语课程问答小程序进行了全面的质量检验。通过在不同浏览器环境下的兼容性测试验证了系统在各种终端设备上的视觉呈现与交互功能的一致性。性能测试部分利用压力测试工具模拟了多用户并发场景确保了后端接口在处理高频数据请求时的响应速度与系统稳定性。