# college-application

**Repository Path**: smithjson/college-application

## Basic Information

- **Project Name**: college-application
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-03-17
- **Last Updated**: 2026-03-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 智能教育平台

前后端分离的教育网站：**进入时测评 → 智能推荐课程**，学习页 **左侧视频、右侧文档（随视频同步）、右下角白板笔记**，文档支持 **点击复制**。扩展了 **学习进度推荐下一节、错题推荐练习、视频/文档摘要与关键词** 等智能化能力；前端使用 **Less** 样式，组件封装在 **components** 目录。

## 功能概览

- **首页**：引导用户开始测评或直接体验课程
- **测评页**：多类型选择题（能力、兴趣、目标、学习风格、时间投入），提交后由 **Python** 计算能力水平与兴趣点并推荐课程
- **学习页**：
  - 左侧：视频播放
  - 右侧：讲义文档（含摘要与关键词）、根据视频当前时间自动滚动到对应段落（文档跟着视频动）
  - 文档中的代码块支持 **点击复制**
  - 右下角：**白板**，可切换笔色、粗细，写笔记/批注，支持清空
  - **智能推荐**：根据学习进度推荐下一节/下一门课，根据错题推荐复习章节
  - **标记错题**：点击「本节有疑问，标记错题」后，系统会推荐需要复习的内容

## 技术栈

- **前端**：React 18 + Vite，React Router，**Less** 样式，**components** 组件封装
- **后端**：**Node.js (Express)** + **Python** 脚本
  - Node 提供 HTTP API、存储进度与错题、调用 Python 做智能化计算
  - Python 负责：测评画像（能力水平、兴趣点）、课程推荐、下一节推荐、错题练习推荐、文档摘要/关键词
- **测评题目类型**：ability（能力）、interest（兴趣）、goal（目标）、style（学习风格）、time（时间投入），用于检测兴趣点与能力水平

## 本地运行

### 1. 后端（端口 8000）Node.js + Python

- 需安装 **Node.js** 与 **Python 3**
- 后端以 Node 为主服务，测评/推荐/摘要等由 Python 脚本计算

```bash
cd backend
npm install
node server.js
```

（首次运行前请确保本机已安装 Python，且命令行可用 `python` 调用）

### 2. 前端（端口 5173）

```bash
cd frontend
npm install
npm run dev
```

浏览器访问：`http://localhost:5173`

### 3. 视频说明

课程默认使用示例视频 URL。若需使用本地视频：

- 在 `backend` 下创建 `videos` 文件夹，放入 `sample.mp4`
- 在 `backend/main.py` 的课程数据里将对应课程的 `video_url` 改为 `/videos/sample.mp4`
- 前端已通过 Vite 代理将 `/videos` 转发到后端，可直接使用

## 项目结构

```
project/
├── backend/
│   ├── server.js        # Node 主服务（Express），调用 Python 做智能化
│   ├── package.json
│   ├── data/
│   │   ├── assessment_questions.json   # 测评题目（含类型：ability/interest/goal/style/time）
│   │   └── courses.json
│   ├── python/          # Python 脚本（测评画像、下一节推荐、练习推荐、摘要）
│   │   ├── assessment.py
│   │   ├── recommend_next.py
│   │   ├── recommend_practice.py
│   │   └── summary.py
│   └── videos/          # 可选：放置本地视频
├── frontend/
│   ├── src/
│   │   ├── components/        # 封装组件
│   │   │   ├── Button/
│   │   │   ├── PageHeader/
│   │   │   ├── FeatureCard/
│   │   │   ├── CourseCard/
│   │   │   ├── QuestionBlock/
│   │   │   ├── DocSection/
│   │   │   ├── Whiteboard/
│   │   │   ├── VideoPlayer/
│   │   │   ├── CopyToast/
│   │   │   ├── LearningLayout/
│   │   │   ├── CourseSummary/
│   │   │   ├── RecommendBlock/
│   │   │   └── index.js
│   │   ├── styles/
│   │   │   ├── variables.less
│   │   │   └── index.less
│   │   ├── pages/
│   │   │   ├── Home.jsx + Home.less
│   │   │   ├── Assessment.jsx + Assessment.less
│   │   │   └── Learning.jsx + Learning.less
│   │   ├── App.jsx
│   │   └── main.jsx
│   ├── index.html
│   ├── package.json
│   └── vite.config.js
└── README.md
```

## API 简要

- **测评**：`GET /api/assessment/questions`、`POST /api/assessment/submit`（返回 profile 与推荐 courses）
- **课程**：`GET /api/courses`、`GET /api/courses/{course_id}`（含 doc_sections、summary、keywords）
- **摘要**：`GET /api/courses/{course_id}/summary`（视频/文档摘要与关键词，当前从文档提取，可扩展为真实视频摘要）
- **学习进度**：`POST /api/progress`（上报 course_id、section_index、video_time_sec）、`GET /api/progress/next?user_id=`（根据进度推荐下一节/下一门课）
- **错题与练习**：`POST /api/practice/wrong`（记录错题）、`GET /api/practice/recommend?user_id=`（根据错题推荐复习章节）

文档与视频同步规则：根据 `video.currentTime` 落在哪一段 `[start, end)` 内，右侧文档自动滚动到该段并高亮。