# ethics_project

**Repository Path**: biluo_x/ethics_project

## Basic Information

- **Project Name**: ethics_project
- **Description**: 工程伦理与软件项目管理 教育改革 
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-12-23
- **Last Updated**: 2026-04-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 工程伦理与软件项目管理智能学习系统

一个基于 AI 的智能教育学习系统，用于工程伦理与软件项目管理课程的教学与实践。系统通过场景化案例模拟、智能对话分析和能力评估，帮助学生提升工程伦理决策能力和项目管理水平。

## 📋 项目简介

本系统是一个前后端分离的 Web 应用，集成了大语言模型（LLM）能力，提供：
- **场景化案例学习**：通过交互式案例模拟，让学生体验真实的工程伦理决策场景
- **智能对话分析**：基于 LLM 的对话式学习，实时分析学生的决策过程
- **能力评估体系**：多维度能力分析（沟通能力、决策能力、系统思维、同理心、冲突解决）
- **数据可视化**：丰富的图表展示，帮助教师和学生了解学习进度和能力变化

## 🎯 核心功能

### 教师端功能
- **班级概览**：班级整体能力画像、学生分布、风险学生识别
- **案例管理**：创建和编辑工程伦理场景案例，支持流程图可视化编辑
- **作业管理**：分配作业、查看完成进度、查看班级报告
- **用户管理**：学生账号管理、角色权限分配
- **分析报告**：查看学生个人报告和班级整体报告

### 学生端功能
- **案例实践**：参与案例模拟，通过对话方式进行决策
- **能力分析**：查看个人能力画像、能力趋势、优势与短板分析
- **学习报告**：查看每次作业的详细分析报告

### 管理员功能
- 拥有所有教师和学生的功能权限

## 🏗️ 技术架构

### 前端技术栈
- **框架**：React 19.2 + Vite 7.2
- **UI 组件库**：Ant Design 6.0
- **状态管理**：Redux Toolkit + React Redux
- **路由**：React Router DOM 7.10
- **数据可视化**：ECharts 6.0
- **流程图**：ReactFlow 11.11

### 后端技术栈
- **Web 框架**：Flask
- **数据库**：MongoDB + PyMongo
- **AI/LLM**：LangChain + DeepSeek API
- **跨域支持**：Flask-CORS

## 📁 项目结构

```
ethics_project/
├── ethics_front/          # 前端项目
│   ├── src/
│   │   ├── pages/        # 页面组件
│   │   ├── components/   # 通用组件
│   │   ├── layout/       # 布局组件
│   │   ├── api/          # API 接口封装
│   │   ├── store/         # Redux 状态管理
│   │   └── router/        # 路由配置
│   └── package.json
│
├── ethics_end/            # 后端项目
│   ├── api/              # API 路由（Blueprint）
│   ├── LLM/              # LLM 相关服务
│   ├── mongodb/          # 数据库连接和操作
│   ├── sevice/           # 业务逻辑服务层
│   ├── prompt_json/      # Prompt 模板和配置
│   ├── validation/       # 数据验证
│   └── app.py            # 应用入口
│
└── README.md             # 项目说明（本文件）
```

## 🚀 快速开始

### 环境要求

**前端**
- Node.js >= 18.0.0
- npm >= 9.0.0

**后端**
- Python >= 3.8
- MongoDB >= 4.4

### 安装步骤

#### 1. 克隆项目
```bash
git clone <repository-url>
cd ethics_project
```

#### 2. 启动后端服务

```bash
cd ethics_end

# 安装依赖
pip install flask flask-cors pymongo langchain langchain-community

# 配置 MongoDB（在 mongodb/config.json 中）
# 配置 DeepSeek API Key
export DEEPSEEK_API_KEY="your_api_key"

# 启动服务
python app.py
```

后端服务默认运行在 `http://localhost:5000`

#### 3. 启动前端服务

```bash
cd ethics_front

# 安装依赖
npm install

# 启动开发服务器
npm run dev
```

前端服务默认运行在 `http://localhost:5173`

### 访问系统

1. 打开浏览器访问 `http://localhost:5173`
2. 使用教师账号登录（需要先在数据库中创建用户）
3. 开始使用系统功能

## 👥 角色权限

系统支持三种角色：

- **学生（student）**：只能访问案例实践和能力分析功能
- **教师（teacher）**：可以访问班级概览、案例管理、作业管理、用户管理等功能
- **管理员（admin）**：拥有所有功能的访问权限

## 📊 核心模块说明

### 1. 案例管理模块
- 创建工程伦理场景案例
- 可视化流程图编辑（问题节点、选择节点）
- 场景详情查看和编辑

### 2. 作业管理模块
- 创建作业并分配给指定学生
- 查看作业完成进度
- 查看班级作业报告

### 3. 案例实践模块
- 学生参与案例模拟
- 实时对话式决策
- 自动生成分析报告

### 4. 能力分析模块
- 五维能力雷达图（沟通、决策、系统思维、同理心、冲突解决）
- 能力趋势分析
- 优势与短板识别
- 行为标签词云

### 5. 数据分析模块
- 班级能力分布分析
- 能力离散度分析
- 学生能力分布统计
- 风险学生识别

## 🔧 配置说明

### 后端配置

1. **MongoDB 配置**：在 `ethics_end/mongodb/config.json` 中配置数据库连接信息
2. **DeepSeek API Key**：设置环境变量 `DEEPSEEK_API_KEY`

### 前端配置

后端 API 地址配置在 `ethics_front/src/api/` 目录下的各个 API 文件中，默认指向 `http://localhost:5000`

## 📝 详细文档

- [前端项目说明](./ethics_front/README.md)
- [后端项目说明](./ethics_end/README.md)

## ⚠️ 注意事项

1. 确保 MongoDB 服务正常运行
2. 需要配置有效的 DeepSeek API Key 才能使用 LLM 功能
3. 开发模式下后端 `debug=True`，生产环境请设置为 `False`
4. 前端开发服务器支持热重载，修改代码后自动刷新