博客
关于我
layui考试试卷的组装
阅读量:801 次
发布时间:2023-01-30

本文共 768 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

在考试系统的后台模块中,我们实现了试卷信息的展示功能。通过Ābish Ā/R�h storyboard_dev-master\src\main\java\com\example\examordservice\ExaminPaperService.java文件可以看到,服务类 ExaminPaperService 提供了两个主要方法:makeExaminQuestion 和 getExaminPaperById。第一个方法用于根据试卷 ID 获取试卷中的题目列表,并返回这些题目的选项。第二个方法用于根据试卷 ID 获取单个试卷的详细信息。

在前端部分,我们采用了标准的RESTful设计来实现试卷的显示功能。通过 AJAX 调用,我们从服务器获取了试卷的基本信息和具体题目内容。这些信息随后被加载到视图中,以供用户查看试卷内容。

此外,我们还对时间限制进行了计时实现。在考试开始后,系统会启动一个倒计时机制,用来提醒用户剩余的考试时间。通过 JavaScript 的 setInterval 函数,我们实现了从开始时间到考试结束的计时功能。用户在完成所有题目后,可以通过提交按钮将得分保存到数据库中。

此外,我们还支持用户在考试过程中切换题目,其前后逻辑通过 AJAX 异步调用来实现。我们通过操作型函数 form.on('radio', function(data) 来追踪用户的选择,并在提交考试时进行合并验证,确保用户完整地完成了试卷。

在后台管理系统中,我们提供了对考试结果的可视化展示功能,包括考生名单、考试得分、及时反馈等。在考试中,我们使用了 CSRF保护机制,在数据提交时进行验证,确保请求来源的安全性。同时,我们还通过 AuditLogger 日志记录系统,记录了所有的操作日志,这对于后续的问题排查具有重要意义。

转载地址:http://icgyk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
NI笔试——大数加法
查看>>
NLog 自定义字段 写入 oracle
查看>>
NLog类库使用探索——详解配置
查看>>
NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
查看>>
NLP 模型中的偏差和公平性检测
查看>>
Vue3.0 性能提升主要是通过哪几方面体现的?
查看>>
NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
查看>>
NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
查看>>
NLP、CV 很难入门?IBM 数据科学家带你梳理
查看>>
NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
查看>>
NLP入门(六)pyltp的介绍与使用
查看>>
NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
查看>>
NLP度量指标BELU真的完美么?
查看>>
NLP的不同研究领域和最新发展的概述
查看>>
NLP的神经网络训练的新模式
查看>>
NLP采用Bert进行简单文本情感分类
查看>>
NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
查看>>
NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
查看>>
NLP:从头开始的文本矢量化方法
查看>>
NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
查看>>