系统设计与实现思路
需求分析
收集用户需求，明确功能模块和性能指标，为系统设计提供基础。
功能设计
依据需求分析，设计小程序端和电脑 PC 端功能，确定模块交互流程。
- 学生端：课程查询、选课/退课、个人课表生成、AI 推荐选课（基于历史数据与兴趣）。
- 管理端：课程管理、名额调控、数据统计、冲突检测（如时间冲突智能预警）。
数据库设计
规划数据库表结构，涵盖本系统信息。
前端开发
利用微信小程序技术开发前端界面。采用 Vue.js 等技术提升前端交互效果，并通过用户测试不断优化 UI 设计。
后端开发
基于 Spring Boot、Flask、Django、ThinkPHP 或 Laravel 框架和 Java 语言实现后端服务，处理业务逻辑和数据库交互。
系统实现
整合前后端开发成果，完成系统部署。
系统测试
对系统进行全面功能测试，验证模块功能，确保系统稳定运行。
主要技术与实现手段
本系统支持以下技术栈
- 数据库：MySQL（版本不限），用于存储数据信息及用户数据。
- 小程序框架：Uni-app，使用 Vue.js 开发跨平台应用的前端框架，编写一套代码可编译到 Android、小程序等平台。
- 数据库工具：Navicat、SQLyog 等。
- 开发环境：微信开发者工具、HBuilderX。
- 缓存机制：Redis，提高系统的响应速度与性能。
- 数据展示：ECharts，用于展示用户反馈数据等信息。
核心组件说明
- Spring Boot / SSM (Java)：基于 Spring Boot/SSM 构建后端服务，处理业务逻辑，管理数据库操作等。
- Python (Flask/Django)：用于 AI 模块集成机器学习算法（如推荐系统），优化选课体验。
- Node.js + Express：搭建处理用户请求、数据交互、订单管理等。
- PHP (ThinkPHP/Laravel)：构建 API 接口，满足高并发选课需求。
- 微信小程序：作为前端开发平台，实现界面设计与交互逻辑。
扩展性与安全
- 微服务架构：便于后期扩展 AI 功能（如聊天机器人答疑）。
- 权限验证：微信登录 + JWT 令牌，保障数据安全。
该系统结合轻量级小程序与 AI 技术，提升选课效率与个性化体验，适合高校信息化升级需求。
