在当前大数据时代，计算机专业的毕业设计面临着系统复杂度高、数据处理能力要求强、个性化需求凸显等挑战。本文基于SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架，结合大数据技术，提出一种大学生个性化学习系统的构建方案，旨在为计算机毕业设计提供可行的解决思路和实现路径。
系统设计以SSM框架为核心，实现分层架构，确保系统的高效性和可维护性。Spring框架负责依赖注入和事务管理，SpringMVC处理Web层请求，MyBatis作为持久层框架，简化数据库操作。在此基础上，集成大数据组件如Hadoop或Spark，用于处理海量学习数据，例如学生行为日志、课程资源等，从而实现数据驱动的个性化推荐。
系统功能包括学生信息管理、学习资源推荐、进度跟踪和智能分析模块。通过大数据分析，系统能够根据学生的学习习惯、成绩历史和兴趣偏好，动态调整学习内容，提供个性化学习路径。例如，使用协同过滤算法推荐相关课程，或通过聚类分析识别学生群体特征，以优化教学策略。
针对毕业设计中的常见困难，如技术选型复杂、数据处理效率低、系统集成难度大，本方案提供了分步实施指南。从需求分析到系统部署，强调模块化开发和测试驱动方法，帮助学生逐步构建系统原型。引入开源工具和云服务（如阿里云或腾讯云的大数据平台），降低硬件成本和开发门槛。
该个性化学习系统不仅响应了大数据背景下的教育需求，还为计算机专业学生提供了实用的毕业设计范例。通过SSM框架与大数据技术的结合，学生可以提升系统开发能力，同时为高校教育信息化贡献创新解决方案。可进一步探索人工智能技术在系统中的集成，以增强自适应学习能力。
