学生成绩分析与学业预警系统 · 可配置规则引擎

这个项目解决什么问题

学业预警的真实痛点不是"算出谁挂科"——那是 Excel 就能干的事。真正的难点是：规则会变、数据靠导入、学生要知情。本项目把这三件事都做进了系统：预警阈值不写死、Excel 一键批量导入、触发预警自动通知学生本人。它是少数能把"业务自动化闭环"讲完整的毕设选题。

核心亮点

• 可配置预警规则引擎：挂科门数、GPA 线等阈值全部存数据库，管理员可在线调整——下学期政策变了不用改一行代码。规则引擎的"配置化"思路，是本项目最值得课程汇报时展开的部分。
• 退步型预警：本学期 GPA 比上学期降幅超过 0.5 也触发预警。系统关注的不是"已经挂科"，而是"正在下滑"——比传统的事后报警更早发现问题，这一条足以在课程汇报中讲出一个完整的故事。
• Excel 批量导入：pandas 解析 + 失败行明细反馈 + 增量覆盖，导入完成自动触发预警重算并通过站内信通知相关学生。一条链路走完，人工干预为零。
• 三角色权限隔离：管理员管全局、教师管自己的课、学生只能看到自己的成绩和预警。权限边界怎么划、越权访问怎么防，代码里都有交代。
• 成绩多维分析：GPA 4.0 制加权、班级排名、班级对比雷达图、各科及格率柱线图，分析页信息密度拉满。
• 一键演示数据：Faker 生成 5 个班级 200 名学生 3200 条成绩，init_data 跑完系统立刻"活"起来。

效果预览

成绩分析页——各科平均分/及格率、GPA 分布直方图、班级对比雷达图，成绩全貌一图看清：

预警名单——红色/黄色预警分色展示，触发原因与命中规则一目了然：

Excel 批量导入页——模板格式说明与历史导入日志，失败行有明细反馈：

你将学到

• 多角色权限系统的设计模式（角色、隔离、越权防护）
• Excel 导入导出的工程实践：模板、校验、失败反馈缺一不可
• 复杂聚合查询：GPA 加权、排名计算、跨学期对比
• 规则引擎思想：把业务规则从代码里抽出来变成数据
• 业务自动化闭环：导入 → 计算 → 预警 → 通知，全链路自动衔接

适合谁

需要一个"业务逻辑扎实、课程汇报有话讲"的管理类 Web 毕设的学生——它不靠界面炫技，靠的是规则引擎和自动化闭环这些"内功"。难度 ★★★，适合已掌握 Django 基础、想挑战业务设计的学习者。

交付内容：完整可运行源码、README.md（逐步运行方法与实现说明）、requirements.txt。

许可：个人使用，可用于自己的学习、课程实验与研究报告，请勿转售或公开传播。

环境与步骤

pip install -r requirements.txt

pip install -r requirements.txt
python manage.py migrate
python manage.py init_data   # 生成 5 班 200 人 3200 条成绩
python manage.py runserver

Q：Excel 导入格式有要求吗？

A：有。必需列是「学号、姓名、课程、学期、学分、分数」，缺列时导入会直接报“缺少必需列：…（需要：…）”并指出是哪几列，不会静默丢数据。README 第六节有模板说明。

Q：预警规则改了要改代码重新发布吗？

A：不用。挂科门数、GPA 线、降幅阈值全部存在数据库里，管理员在后台在线调整，下次计算就按新规则走。

Q：只盯已经挂科的学生吗？

A：还有“退步型预警”：本学期 GPA 相比上学期降幅超过阈值即触发。它关注的是正在下滑的人，比事后报警更早一步。

Q：能立刻看到效果吗？

A：能。依赖里有 faker，README 给了造数据与 runserver 的步骤，登录后管理员与学生两种角色各自的页面都能看到。