https://github.com/xerrors/miniquiz
这是一个基于Flask和Vue.js开发的教育领域知识答题/考试平台，适用于课程测验、知识竞赛或自我学习评估。系统提供了完整的答题流程，包括用户认证、随机出题、自动评分和答题记录查询等功能
https://github.com/xerrors/miniquiz
flask quiz vuejs
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这是一个基于Flask和Vue.js开发的教育领域知识答题/考试平台，适用于课程测验、知识竞赛或自我学习评估。系统提供了完整的答题流程，包括用户认证、随机出题、自动评分和答题记录查询等功能
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/xerrors/miniquiz
- Owner: xerrors
- Created: 2025-03-05T00:40:54.000Z (11 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-03-05T00:55:36.000Z (11 months ago)
- Last Synced: 2025-03-05T01:31:57.526Z (11 months ago)
- Topics: flask, quiz, vuejs
- Language: Vue
- Homepage:
- Size: 0 Bytes
- Stars: 1
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# 知识答题平台
这是一个面向教育领域的知识答题/考试平台，可用于课程测验、知识竞赛或自我学习评估。系统支持多选题、单选题等题型，并提供答题记录和成绩统计功能。
## 功能特点
- 用户认证：学生登录系统进行答题
- 随机出题：从题库中随机抽取题目
- 答题评分：自动计算得分并记录
- 历史记录：查看历史答题记录
- 管理功能：管理员可查看所有用户的答题情况
## 项目结构
```
├── server/ # 后端服务器代码
│ ├── app.py # Flask应用主程序
│ └── setup_db.py # 数据库初始化脚本
├── web/ # 前端代码
│ ├── src/ # Vue源代码
│ └── public/ # 静态资源
└── data/ # 数据文件
├── questions.csv.example # 题库示例
└── user.csv # 用户数据
```
## 预览
## 安装与运行
### 前提条件
- Python 3.6+
- Node.js 14+
- npm 或 yarn
## 数据格式
### 题库格式
题库使用CSV格式（保存为 aigc.json），示例位于 `data/questions.csv.example`。CSV文件应包含以下列：“序号,题目,A,B,C,D,答案”
```csv
序号,题目,A,B,C,D,答案
1,AIGC的英文全称是什么？,Artificial Intelligence Generated Content,Automated Intelligence Graphic Creation,Advanced Intelligent Generated Content,Algorithmic Image Generation Creation,A
2,下列哪个不属于AIGC的应用领域？,文本生成,图像生成,音乐创作,半导体制造,D
3,ChatGPT是基于哪种AI模型架构开发的？,CNN（卷积神经网络）,RNN（循环神经网络）,Transformer,GAN（生成对抗网络）,C
4,以下哪个不是知名的AI图像生成模型？,DALL-E,Midjourney,Stable Diffusion,AlexNet,D
5,大语言模型（LLM）主要用于处理什么类型的任务？,图像识别,语音识别,自然语言处理,视频编辑,C
6,"AIGC技术中的""提示工程""（Prompt Engineering）是指什么？",设计电脑硬件的技术,编写能引导AI生成特定输出的提示语的技术,提示用户完成任务的界面设计,加速AI模型训练的技术,B
7,下列哪项不是生成式AI面临的主要挑战？,版权问题,内容真实性,伦理考量,硬件兼容性,D
```
### 用户数据
用户数据位于 `data/user.csv`，包含用户ID、密码、姓名、角色和班级信息。
```csv
S1001,pass1,张三,student,一班
T1002,pass2,李老师,admin,教工
```
### 1. 后端设置
```bash
# 进入后端目录
cd server
# 安装依赖
pip install flask flask_cors pandas
# 初始化数据库（首次运行需要），务必先配置好用户数据和题目格式。
python setup_db.py
# 启动Flask服务器
flask run
```
服务器将在 http://localhost:5000 上运行。
### 2. 前端设置
```bash
# 进入前端目录
cd web
# 安装依赖
npm install
# 启动开发服务器
npm run server
```
前端应用将在 http://localhost:5173 上运行。