本系统基于B/S开发模式，采用Python语言进行开发，借助Django框架搭建系统架构，保证了系统的稳定性和可扩展性。同时，运用长短期记忆网络（LSTM）算法，对学生学习数据进行深入分析和挖掘。系统功能多样，管理员能够对用户信息进行全面管理，包括用户的注册、登录和权限设置等。可以对学生的学习数据进行收集、整理和分析，涵盖课堂表现、作业完成情况等。并且能够通过LSTM模型对学生的期末成绩进行科学预测，为教学决策提供有力支持。该系统的应用，对教育教学有着多方面的积极意义。它能帮助教师更精准地了解学生的学习状态，从而制定更具针对性的教学方案，提高教学质量。对于学生而言，能清晰认识自己的学习情况，合理调整学习计划。系统的自动化管理功能有效减轻了学校教学管理的负担，提高了管理效率，促进教育资源的优化配置，推动教育向智能化、个性化方向发展。
本选题计划完成的学生学习情况分析系统设计与实现的方案，是在智能教学系统的基础上对于学习情况分析的专一研究，对于人工智能专业学习的有重要意义。除能够实现对专业知识的综合运用，实现理应用于实践之外，还能增强对神经网络原理和教学设计技术的深入理解，促成对人工智能在教育领域应用的创新思维和研究能力的培养。对于本课题的研究可以更加全面的掌握神经网络、推荐算法和系统开发等技术，能够深入理解神经网络在教育数据分析中的应用，提升解决实际问题的能力，这使今后从事相关领域的工作或进一步深造打下坚实的基础。
同时，本选题的完成可以实现对学生学习情况了解不充分，学习效果评估和学生学习行为的理解的问题的解决，实现对学生学习行为的深入理解与预测，生成针对每个学生的个性化学习分析报告，可以帮助教育识别学习困难的学生，优化教学策略，此外还能帮助教育机构、老师或学校对学习数据分析的管理需求，提升教学效果和教育质量。
在神经网络的学生学习情况分析系统的管理员端，管理员在基于神经网络的学生学习情况分析系统中的用例。系统首页：管理员登录后进入的起始界面，可快速概览系统关键信息与操作入口。个人中心：用于管理管理员自身信息，如修改密码、查看操作记录等，保障账号安全与操作追溯。用户：管理员可在此对系统用户进行管理，包括用户等角色的注册审核、权限分配与信息修改删除等操作。学习数据：负责收集、整理和维护学生学习过程中的各类数据，如课堂表现、作业成绩等，为后续分析和预测提供数据支撑。期末成绩预测：运用LSTM等算法，基于学习数据进行期末成绩预测，并对预测结果进行查看、分析与管理。系统管理：涵盖系统基础设置、服务器配置、数据备份与恢复等操作，确保系统稳定、安全运行
预期结果
本选题以神经网络模型为基础，结合教育学和计算机科学的方法，拟完成一个基于神经网络的学生学习情况分析系统设计与实现。预期得到的具体结果如下：
1.成功实现智能分析学生的学习情况，能有效针对每个学生的学习行为数据，识别学生的学习强项和弱项，从而为每个学生生成个性化的学习报告分析。
2.实现神经网络模型的开发与评估，可以有效运用于学习情况的分析，确保其在学生行为数据分析方面的有效性，从而提高教学的智能化水平。
3.实现系统效果的验证与优化，可以通过案例研究和用户反馈情况，验证系统的实际应用效果，评估其在提升学习成果和用户满意度方面的表现，并根据反馈进行系统优化。

目录
第1章 绪论 1
1.1选题背景 1
1.2研究现状 1
1.3论文主要内容及结构 2
第2章开发工具及技术 2
2.1 Django框架 3
2.2 Python语言 3
2.3 MySQL数据库 4
2.4 LSTM算法预测 4
2.5Echarts介绍 4
2.6本章小结 4
第3章 需求分析 5
3.1 可行性分析 5
3.1.1技术可行性分析 6
3.1.2经济可行性分析 6
3.1.3法律可行性分析 7
3.2需求分析 8
3.2.1 用户需求分析 8
3.2.2 管理员需求分析 9
第4章系统设计 10
4.1概要设计 11
4.2详细设计 12
4.3数据库设计 13
4.3.1数据库实体 13
4.3.2数据库表设计 14
第5章系统实现 15
5.1后台管理员功能模块实现 17
5.2看板展示 23
第6章系统测试 30
6.1系统测试概述 30
6.2用户端功能测试 32
6.2.1注册登录测试 32
6.3管理员端功能测试 35
6.3.1登录测试 35
6.3.2个人信息管理测试 36
结束语 38
参考文献 39
致谢 41