项目成员：孙晓铁

作品简介：CET-4 Master 是一款由本人围绕大学英语四级备考场景独立设计与实现的全栈智能学习平台，项目工作覆盖需求分析、前端页面开发、后端接口设计、数据库建模、权限控制、AI 内容生成、学习数据统计以及作品材料整理等多个环节。系统围绕“学、练、测、评、复盘”构建备考闭环，学生端实现了登录注册、学习仪表盘、词汇查询与收藏、每日听力、口语训练、完形填空、句子构建、模拟考试、错题复盘、学习目标设置、每日打卡、专注学习模式和个人资料维护等功能；管理端实现了内容管理、考试管理、学生管理、学习任务发布、统计数据查看、用户管理以及一键 AI 生成训练材料/模拟试卷等功能。项目不仅完成了常规的 ue 3 + TypeScript 前端和 Spring Boot + MyBatis-Plus + MySQL 后端，还接入 DashScope/Qwen 大模型能力，用于生成听力材料、完形填空、口语句子、句子构建题和 AI 模拟试卷；同时对 AI 返回内容做 JSON 抽取和结构化解析，并设计了“Qwen 生成失败 -> 后端真实题库 -> 本地 Mock 数据”的多级降级兜底机制，保证网络异常或接口不可用时系统仍可演示和使用。项目还实现了 JWT 鉴权、角色权限控制、Axios 统一请求头、Vite 代理联调、头像与音频静态资源访问、学习记录/收藏/错题/任务进度沉淀、MediaPipe 资源集成、专注音乐上传播放等能力。相较于单一背词或刷题工具，本作品完成了从学生日常学习、AI 生成内容、错题复盘到管理员内容维护的完整业务链路，技术点更综合，工程量也更完整。

新技术：Vue 3、TypeScript、Vite、Element Plus、Pinia、Vue Router、Spring Boot、Spring Security、MyBatis-Plus、MySQL、JWT、Axios 拦截鉴权、DashScope/Qwen 大模型调用、Qwen-Plus 文本生成、通义万相文生图异步任务轮询、AI JSON 结构化解析、AI 生成失败多级降级处理、Mock 数据兜底、MediaPipe Hands、音频上传与播放、前后端代理联调、学习数据闭环统计

平台截图：以下页面展示了系统登录界面与高层用例结构。

         学生端：

 图1  学生登录页面

 图2  学生端首页与学习仪表盘

 图3  单词详情与本周学习任务

 图4  学习数据概览与错题回顾

图5  学习功能入口导航

 图6  专注学习模式

 图7  单词查询功能

图8  复习本与错题复盘

 图9  模拟考试功能

图10  口语训练功能

 图11  每日听力功能

 图12  完形填空训练

 图13  句子构建训练

 图14  个人资料中心

图15  图片练习-CET-4文字识别

 图16  图片练习-图像识别示例

图17  专注音乐播放器

           管理端：

图18  管理端内容管理

图19  管理端学习数据统计

图20  公告/视频轮播管理

图21  考试管理

图22  学生学习记录

图23  用户管理面板

图24  系统管理员权限详情

        项目说明：前端采用分层路由与组件化页面组织，后端按 controller / service / mapper / entity 分层实现，使用 JWT 进行鉴权，并支持学生端与管理端的差异化功能。