摘要

在人工智能技术迅猛发展的背景下，高校专业课程与思政教育的融合成为教学改革的重要方向。本文设计并实现了一套基于Vue.js的人工智能导论课程思政案例库系统，旨在通过信息化手段整合专业知识与思想政治元素，提升课程思政的教学效率与质量。系统采用前后端分离架构，前端使用Vue.js配合Element UI构建交互式界面，后端通过RESTful API提供数据服务，MySQL用于存储案例及相关信息。主要功能包括案例管理、权限控制、留言互动和数据统计等模块，支持教师高效组织资源、学生便捷获取学习内容。测试结果显示，系统具备良好的用户体验和较强的可扩展性，能够有效推动课程思政的实践创新。

关键词：Vue.js；课程思政；人工智能导论；前后端分离；案例库建设

一、绪论

1.1 研究背景与意义

作为新一轮科技革命的核心驱动力，人工智能不仅需要传授技术知识，更应注重伦理价值的引导。2020年教育部发布“课程思政建设指标体系”，明确提出专业课程应挖掘思政内涵，实现知识传授与价值观培育的统一。然而，传统教学中案例多以纸质或本地文件形式存在，存在资源分散、更新不及时、缺乏互动等问题。

为此，本研究聚焦于《人工智能导论》课程，构建一个在线思政案例库系统，集成案例分类、标签检索、用户评价与互动机制，将技术原理与家国情怀、科技伦理等思政要素有机结合，助力教师优化教学方式，增强学生的科学素养与社会责任感。

1.2 国内外研究现状

国外课程中的思政内容通常融入通识教育之中，例如哈佛大学的“正义课”即为典型代表；而在技术类课程中，伦理教育往往以专题讲座或嵌入式模块呈现。国内近年来积极推进课程思政建设，部分高校如清华大学开设了“AI伦理”课程，上海交通大学开发了“人工智能与社会”案例库。但现有平台普遍侧重于资料存储，缺少有效的交互功能与动态管理机制。

鉴于Vue.js具有轻量级、高响应速度及组件化开发优势，本系统结合模块化设计理念，实现了案例快速查询、细粒度权限管理以及可视化数据分析等功能，为课程思政的数字化实施提供了技术支持。

1.3 论文结构安排

文章后续部分依次展开：首先进行系统需求分析，接着介绍关键技术选型，随后详细阐述系统功能设计与实现过程，最后总结成果并探讨未来优化路径。

二、核心技术概述

2.1 Vue.js框架应用

Vue.js是一种渐进式JavaScript框架，具备数据驱动视图、组件化开发和虚拟DOM等核心特性。本系统利用Vue CLI初始化项目工程，借助Vue Router实现页面路由跳转（如案例列表页至详情页），通过Vuex集中管理全局状态（如登录信息），并使用Axios完成前后端HTTP通信，确保数据流畅交互。

2.2 Element UI组件库使用

Element UI提供了一系列开箱即用的UI组件，显著提升了后台管理系统的开发效率。系统采用其布局容器（Layout）构建左侧导航栏，利用数据表格（Table）展示案例清单，通过对话框（Dialog）实现案例编辑弹窗操作，并自定义主题颜色（如蓝色主色调体现科技感），贴合课程思政的整体风格。

2.3 前后端分离架构设计

系统采用单页面应用（SPA）模式，前端负责界面渲染与用户交互逻辑（如搜索、分页加载），后端（可基于Spring Boot或Node.js）暴露RESTful API接口，前后端以JSON格式交换数据，降低耦合度。用户身份认证通过JWT（JSON Web Token）机制实现，保障接口调用的安全性。

2.4 数据库技术选型

系统选用MySQL数据库存储结构化数据，包括案例元信息（标题、描述、文件路径）、用户账户、留言记录等。采用InnoDB存储引擎支持事务处理，通过外键约束维护数据一致性，例如建立案例与上传者之间的关联关系，防止数据孤立。

三、系统需求分析

3.1 用户角色划分

• 管理员：负责用户账号管理、权限分配、案例审核及系统配置维护。
• 教师：可上传或修改案例资源，查看下载量、留言数等统计信息，并回复学生提问。
• 学生：具备案例浏览、资料下载及参与留言讨论的权限。

3.2 功能性需求

案例管理模块

支持对案例进行增删改查操作，支持按分类（如“AI伦理”“社会影响”）和标签（如“隐私保护”“算法公平”）进行归类管理。提供按编号或标题的模糊搜索功能，支持Excel模板导入/导出，以及批量删除操作。

用户与权限管理

实现用户注册与登录，角色设定为管理员、教师、学生三类，不同角色拥有差异化操作权限。例如，学生仅能查看和下载案例，无法执行编辑或删除操作。

互动交流功能

内置留言板模块，允许学生提交问题，教师进行回复。所有留言需经管理员或教师审核后方可显示，避免不当言论传播。

数据统计分析

系统自动生成案例下载频次、用户活跃趋势等图表，帮助教师评估教学效果，优化资源投放策略。

3.3 非功能性需求

• 安全性：用户密码采用加密存储，关键操作（如删除案例）需二次确认验证。
• 性能要求：系统需支持500人以上并发访问，案例列表加载时间不超过2秒。
• 可扩展性：采用模块化架构设计，便于后期拓展评分系统、个性化推荐等功能。

3.4 典型用例说明

以“案例上传与编辑”为例：

1. 教师登录系统后进入案例管理中心；
2. 点击“新增案例”按钮，弹出填写表单；
3. 输入标题、选择分类、撰写描述，并上传附件（PDF/PPT格式）；
4. 提交后，前端调用POST请求至/api/cases接口；
5. 后端接收数据并存入数据库，同时记录上传者ID与时间戳；
6. 待管理员审核通过后，该案例正式上线，供学生通过分类或关键词检索查阅。

四、系统架构设计

4.1 整体架构分层

系统划分为四个层次：

• 表现层：基于Vue.js实现动态页面渲染，依据用户角色动态控制功能可见性（如学生不可见删除按钮）；

4.2 数据库设计

系统数据库主要包含以下核心表结构：

• 案例表（ci_case）：存储课程案例的基本信息，字段包括id、标题、描述、分类、标签、文件路径、上传者ID、上传时间及审核状态。
• 用户表（ci_user）：记录用户账户数据，包含id、用户名、密码（采用Bcrypt加密）、角色类型与注册时间。
• 留言表（ci_comment）：用于管理用户对案例的互动内容，字段涵盖id、关联的案例ID、用户ID、留言内容、管理员回复内容以及留言提交时间。

4.3 模块设计

案例管理模块实现逻辑

案例列表展示

前端通过发送GET请求至/api/cases接口，附带分页参数（如当前页码和每页数量）以及可选的搜索条件。后端根据条件动态拼接SQL查询语句（例如使用WHERE title LIKE '%AI%'进行模糊匹配），并将结果以JSON格式返回。前端利用v-for指令将数据渲染为表格形式展示。

案例编辑与删除

当执行编辑操作时，系统弹出Dialog对话框并自动填充原有案例信息，用户修改后提交表单，触发PUT请求完成数据更新。删除操作需经过二次确认机制，调用DELETE接口移除指定案例，成功后前端自动刷新案例列表以保持界面同步。

权限控制模块

路由守卫

借助Vue Router提供的beforeEach全局前置守卫，系统在页面跳转前校验用户角色权限。若发现未授权访问行为（如学生尝试进入管理后台），则自动重定向至首页或其他允许访问的页面。

接口鉴权

后端在接收到API请求时，解析JWT令牌中携带的角色信息，并据此判断是否具备相应操作权限。对于越权请求（如普通用户调用删除接口），服务端将返回403禁止访问状态码予以拦截。

业务分层架构说明

业务逻辑层

负责处理系统的各类核心规则，包括但不限于案例搜索逻辑、用户权限验证流程以及留言内容的审核机制。

数据访问层

基于Axios封装统一的HTTP请求模块，集中管理所有API调用过程，并集成错误拦截功能。例如，在遇到404等异常响应时，自动提示用户并记录日志。

数据库层

采用MySQL作为主数据库，持久化存储系统核心业务数据；同时引入Redis缓存高频访问的热点案例数据，提升系统响应速度与并发性能。

4.4 界面设计

案例列表页采用左侧固定导航栏、右侧主内容区的布局方式。主区域包含搜索栏、案例数据表格（每条记录附带下载按钮）以及分页组件，便于用户高效浏览与操作。

在交互体验方面，各操作按钮均绑定对应的事件处理函数（如handleDownload实现文件下载逻辑）。操作结果通过Element UI的Message组件给予即时反馈，确保用户清晰掌握操作成败状态。

五、总结与展望

5.1 实现成果

本系统完成了课程思政案例从创建到维护的全生命周期管理，关键功能体现在以下几个方面：

• 支持案例的分类化存储与高效检索，有效促进教学资源的复用与创新应用。
• 实现细粒度的用户权限管控，保障系统运行安全与数据操作规范性。
• 集成留言互动功能与基础数据统计能力，增强师生之间的交流深度，辅助教学反思与改进。

5.2 不足与改进方向

尽管系统已具备基本功能，但仍存在优化空间，未来可从以下方向着手提升：

• 智能化推荐：结合学生的历史浏览记录与标签偏好，构建个性化推荐算法，推送相关度更高的思政案例。
• 移动端适配：开发响应式前端界面或微信小程序版本，满足用户随时随地学习的需求。
• 思政元素量化分析：运用自然语言处理（NLP）技术提取案例文本中的思想政治关键词，生成词云图等形式可视化结果，服务于教学研究与内容优化。
• 安全加固措施：增加图形验证码机制防范暴力破解攻击，并建立定期数据库备份策略，防止因意外导致的数据丢失风险。

本文围绕人工智能导论课程中思政案例库的实际需求展开系统设计，结合Vue.js技术栈提出了一套兼具高效性与安全性的解决方案，为专业课程与思想政治教育深度融合提供了可行的实践路径参考。