成都小火科技公司成立于2013年，位于四川省成都市成华区杉板桥路669号招商城市主场B座23层2302室，交通便利，成都东站乘坐地铁8号线直达，临近成都东郊记忆和成都理工大学。公司研发人员占比超80%，其中30%以上来自互联网大厂，连续4年国家高新技术企业、ISO9001认证等多项资质。今天我们来介绍AI在线教育系统定制开发过程。

系统的核心功能集中在三个板块，AI监考、智能组卷和无纸化阅卷。AI作弊监测模块，我们基于Deepseek框架进行二次开发，整合了面部动作识别、屏幕切换捕捉、环境音分析三个子系统。开发初期，测试组发现单纯的人脸识别容易受光线影响，阴天时通过率会下降近20%。项目组立刻调整方案，加入红外识别技术，同时调用云端的万人面部特征库进行比对训练，一周内就解决了这个问题。人脸识别环节，我们设置了考前身份核验、考中随机抓拍两个节点，抓拍照片会实时与备案信息比对，偏差超过15%就自动触发预警，推送给监考老师。有客户担心考生用虚拟背景作弊，我们就增加了背景景深检测功能，通过前后景的距离参数判断环境真实性，这些细节调整，都是在与客户的日常沟通中逐步完善的，毕竟需求的灵活调整，本就是我们服务的一部分。

卷库系统和随机试题功能，是为了满足不同年级、不同学科的差异化需求。我们的技术人员用Java和Python两种语言搭建底层架构，卷库支持按知识点、难度系数、题型三个维度分类存储。客户提供了近五年的考试真题，我们用AI进行试题拆解，提取核心考点后与自建的题库融合，最终形成了包含12万道试题的资源库。随机出卷功能支持教师自定义出卷比例，比如选择题占40%、简答题占30%，系统会在10秒内完成组卷，同时生成三套难度相当的备用卷。无纸化阅卷模块则对接了扫描识别技术，客观题自动判分，主观题支持关键词匹配和语义分析，语文作文的判分误差能控制在5分以内。有客户问代码版权归谁，我们明确告知，项目完成后所有源代码都会交付，版权完全归属客户，这也是我们一贯的服务标准。

开发过程中，我们严格遵循敏捷开发流程，把项目拆分成需求沟通、原型设计、UI设计等七个阶段，每个阶段结束后都与客户同步进度，提供开发进度表供查阅。UI设计方面，我们先后给出了三套方案，最终客户选择了简洁的蓝白配色，符合教育场景的庄重感。技术团队的分工很明确，前端用Vue框架开发，保证页面加载速度；后端用Spring Boot搭建，支持百万级用户同时在线；测试工程师每天生成测试报告，把bug分类标注，严重级别高的24小时内必须修复。我们有多少技术人员？单这个项目就投入了12人，包括2名算法工程师、3名前端开发、4名后端开发和3名测试人员，专人专岗才能保证交付质量。

系统部署时，客户纠结于用云服务器还是线下服务器。考虑到该院校有近八千名在校生，同时在线考试时并发量较大，我们建议使用混合部署模式，核心数据存储在学校的线下服务器，日常访问用云端资源，既保证了数据安全，又降低了服务器压力。上线前，我们进行了为期两周的压力测试，模拟一万名用户同时登录、五千人同时考试的场景，系统运行稳定，响应时间始终控制在0.8秒以内。上线后，我们安排了三天的使用培训，覆盖全体教师和管理员，还制作了详细的操作手册。有老师反馈移动端操作不熟练，我们当天就优化了小程序的交互界面，增加了引导动画。

这个项目从启动到交付，历时两个半月，比预计时间提前了十天。复盘整个过程，最关键的是两点，一是对教育场景的深度理解，二是技术与需求的精准匹配。经验告诉我们，开发教育类软件，不能只关注技术参数，更要站在教师和学生的角度思考使用体验。后期维护方面，我们提供一年的免费维护服务，维护费按年收取，费用是开发总价的8%，后期想加功能也可以随时沟通，根据工作量核算费用。上线后如果出现bug，我们承诺2小时内响应，24小时内解决。这个项目也让我们积累了更多AI在教育领域的应用经验，后续我们还会加入AI个性化学习推荐功能，根据学生的答题数据生成学习报告，让系统的价值进一步提升。

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