随着人工智能技术的快速发展，大模型技术已经逐步应用在各类学校的教育教学工作中，以AI技术辅助教育已经成为必然趋势。高校学生工作处每学年开展的学生综合素质评价、评奖推优等工作，需要处理大量文本、图形图像等多模块数据，且各环节均需不同人员审批。如果靠传统的手工操作，不仅工作量巨大，而且不能保证数据的正确性。
为解决以上问题，我们构建了一个智能化的高校综合测评系统，旨在提供一个高效、响应迅速且用户友好的综测系统。
本系统以“基础性素质+发展性素质”的双维动态评价的教育评估方式，为学生、教师和管理者提供公平、透明且高效的综合测评服务。通过“以评促学”的方式，提高学生的综合素质能力，促进学生的全面发展。
核心理念：公平、透明、高效、以评促学。#### 系统设计意义
本系统的设计意义分为理论创新和实践价值两个方面。
1.理论创新
（1）双维评价模型：本系统利用“基础性素质+发展性素质”的双维动态评价学生的综合素养。通过模块化指标设计（如思想品德、学术创新、社会实践），有效破解了传统体系的僵化问题，为综合素质评价提供了可量化的理论框架。这一创新有助于更全面地评估学生的综合能力，促进教育评价体系的多元化发展。
（2）教育信息化范式：本系统采用B/S架构下多角色权限管理（包括学生、班级综测小组、辅导员、超级管理员）与实时数据反馈机制。通过这一机制，推动了教育评价与信息技术的交叉研究，丰富了教育信息化理论体系。此创新不仅提高了系统的易用性和可扩展性，还为未来教育评价系统的进一步优化提供了理论基础。
2.实践价值
（1）效率提升：基于Django框架和MySQL数据库系统实现自动化采集数据和智能分析功能。综合审计效率的提高通过这些技术手段人工干预成本大大降低。这样既提高了考核效率又为管理人员减轻了办事负担。
（2）公正透明：系统通过扩展来建立确保评价过程可追溯的数据留痕机制。比如审核进度学生可以在客户端进行实时查询暗箱操作的风险就降低了。这样的透明性对于强化评价体系维护教育公平学生和老师都是有帮助的。
（3）学生发展导向：系统通过智能分析功能（如填写实时给出评价和建议、生成一份智能分析报告），有效契合了“以评促学”的教育目标。这些功能帮助学生明确了自身的职业规划与能力提升方向，促进了学生的全面发展。
#### 系统的技术介绍 本系统前端采用HTML、CSS、JavaScript和Bootstrap框架构建前端用户界面，后端基于Python语言和Django框架及MySQL数据库进行数据存储和管理。具体采用的系统技术如下图所示。 同时，本系统采用基于Django 框架下的MTV开发模式进行开发，MTV的工作原理：T 模板（Template）接收用户输入后交由 V 视图（View）去处理，V 视图（View）负责连接 M 模型（Model）进行数据操作、并将操作返回的结果再传送给 T 模板（Template）进行展示。MTV开发模式如图下图所示。
 #### 系统用例分析 本系统用户分为学生端和检查端，学生端用于学生进行综测信息的填写和综测结果智能分析，检查端的用户包括班级综测小组、辅导员、超级管理员三个角色，主要用于检查端用户进行综测各项目的查看、修改、检查以及对各专业学生综测结果的分析和导出。系统的用例分析图如下：   #### 系统E-R图 