这个平台是什么

一句话

一个让教师发布作业、学生在线提交、AI 自动批改的课程管理平台。

它解决什么问题

经济金融类课程的作业批改有几个痛点：

• 学生人数多，教师逐份批改耗时巨大
• 手写/图片类作业难以在线处理
• 反馈往往只有分数，缺少具体的改进建议
• 多个班级的数据管理混乱

这个平台用 AI 解决批改效率问题，同时保留教师对教学的完全控制权。

它是怎么工作的

教师这边

1. 创建班级 — 拿到一个加入凭证，发给学生
2. 发布作业 — 写好题目、说明、评分标准（可以让 AI 帮你生成）
3. 等待结果 — 学生提交后 AI 自动批改，教师查看汇总

学生这边

1. 加入班级 — 用教师给的凭证注册
2. 提交作业 — 支持三种方式：直接粘贴文本、上传文件、拍照上传
3. 查看反馈 — 几分钟内收到 AI 的详细批改：分数、各维度评价、改进建议、亮点

AI 怎么改的

每份作业提交后，平台会启动两个 AI 同时阅卷：

AI 角色	做什么	产出
标准评审	按教师设定的评分标准逐项打分	各维度得分、总评、改进建议
亮点发现	找出作业中的创新点和出彩之处	亮点列表、附加分

最终分数取两者的较高分——确保学生的闪光点不会被标准化评审埋没。

三种角色

角色	谁来用	能做什么
超级管理员	平台运营者	管理教师账号、分发邀请码
教师	任课教师	管理班级和学生、发布作业、查看批改结果、使用 AI 助教
学生	选课学生	加入班级、提交作业、查看成绩和反馈

班级之间的数据完全隔离 — A 班的教师看不到 B 班的作业和学生。

技术特点

如果你关心技术细节：

• 全异步架构 — FastAPI + SQLAlchemy Async，高并发下不阻塞
• 双 AI 适配器 — 同时支持 OpenAI 和 Anthropic 的 API，教师可以自由选择模型
• 多模态批改 — 图片作业通过视觉语言模型（VLM）评审
• 容器化部署 — 一条 docker compose up -d 启动全部服务
• 数据安全 — 一键备份到对象存储，随时恢复

详细的技术架构请看 架构说明。