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题目点评重写:从评分表单到表情 Reaction
2026-08-06 规则更新:评价已改为单选,点击一个表情后立即提交,且提交后不可修改。一人一题在数据库中最多保留一条记录。新请求字段为
type,新响应字段为mine_type: ReactionKey | null;为支持前后端错序部署,过渡期仍接受单元素types并返回数组mine。计数直接查询数据库,不使用 Redis 缓存。本文后续关于“最多选 3 个、可取消、整份覆盖、统计缓存”的内容仅保留为早期设计记录,不再代表当前行为。
日期:2026-08-06
涉及仓库:OnlineJudge(后端)、ojnext(前端)
背景与目标
现有的题目点评要求学生 AC 后填三项 1–5 星评分(题目描述是否清楚、难度是否匹配、综合评分)外加一段可选文字,一次性提交且不可修改。
两个实际问题:
- 学生填不动。 三个维度、三次打星,交互成本高,多数人随手全给 5 分,或者干脆跳过。
- 收集到的数据没用。 平均分对出题和教学没有参考价值;文字评价几乎没人写。
重写目标:把点评降到一次点击的成本,同时让每一次点击都是一条语义明确、可直接指导出题的数据。形态参考 GitHub issue 的 reaction 按钮。
设计决策
已确认,实现时不再重新讨论。每条的理由见文末「附录:设计取舍记录」。
| 决策 | 结论 |
|---|---|
| 交互形态 | 一排表情按钮,点击即表态,无表单无提交按钮 |
| 表情语义 | 做题场景定制的 7 个,非 GitHub 通用集 |
| 选择规则 | 多选 + 可取消,最多同时选 3 个 |
| 前台布局 | 七个按钮始终一排,不换行,窄屏降级为图标 + 计数 |
| 文字评价 | 完全删除,不保留任何输入框 |
| 点评门槛 | 必须 AC,七个表情一视同仁,不按维度区分 |
| 计数可见性 | 自己点完之后才能看到全部计数,由服务端保障 |
| 老数据 | 直接丢弃,不迁移 |
| 后端模块 | 新建 reaction app,删除 comment app |
| 存储形态 | 一行一个表情,unique(problem, user, type) |
| 表情渲染 | Iconify SVG 图标,代码与数据库中不出现 Unicode emoji 字面量 |
表情集合
共七个,按钮渲染顺序即下表顺序:
| key | 中文标签 | Iconify 图标 | 收到之后的动作 |
|---|---|---|---|
too_easy |
太简单 | fluent-emoji:smiling-face-with-sunglasses |
难度标低了,上调 |
too_hard |
太难了 | fluent-emoji:exploding-head |
难度标高了,或缺前置铺垫 |
confusing |
没看懂 | fluent-emoji:face-with-spiral-eyes |
改题面表述 |
buggy |
题目有错 | fluent-emoji:bug |
立刻查样例与测试数据 |
learned |
学到了 | fluent-emoji:light-bulb |
正面信号,多出这类题 |
interesting |
有意思 | fluent-emoji:star-struck |
动机信号,这类题能提起兴趣 |
want_explain |
想听讲解 | fluent-emoji:books |
排课参考,挂得多的优先讲 |
后端 ReactionType 与前端 REACTIONS 常量必须保持同步,属于跨项目同步项,与 JudgeStatus 同级。改动其一必须同时改另一个。
七个图标名均已在自建 Iconify 服务(icon.xuyue.cc)上验证返回 200。注意 face-with-crossed-out-eyes 与 dizzy-face 均为 404,不要使用。
后端设计(OnlineJudge)
模块与清理
新建 Django app reaction,结构遵循项目现有约定:
reaction/
├── models.py
├── serializers.py
├── views/
│ ├── oj.py
│ └── admin.py
└── urls/
├── oj.py
└── admin.py
删除 comment app 整个目录,同时清理四处引用:
oj/settings.py的INSTALLED_APPS:移除"comment",加入"reaction"oj/urls.py:comment.urls.oj/comment.urls.admin两条 include 替换为 reaction 对应路由utils/constants.py:CacheKey.comment_stats替换为CacheKey.reaction_stats- 迁移:新增一个迁移删除
comment表,老数据不做任何转换
数据模型
class ReactionType(models.TextChoices):
TOO_EASY = "too_easy", "太简单"
TOO_HARD = "too_hard", "太难了"
CONFUSING = "confusing", "没看懂"
BUGGY = "buggy", "题目有错"
LEARNED = "learned", "学到了"
INTERESTING = "interesting", "有意思"
WANT_EXPLAIN = "want_explain", "想听讲解"
class Reaction(models.Model):
problem = models.ForeignKey(Problem, on_delete=models.CASCADE)
user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
type = models.CharField(max_length=20, choices=ReactionType.choices)
create_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
class Meta:
db_table = "reaction"
unique_together = ("problem", "user", "type")
indexes = [
models.Index(fields=["problem", "type"], name="reaction_problem_type_idx"),
]
相比旧 Comment,去掉了 submission 外键、language、三个 rating 字段和 content。
用户接口
路由 GET/POST /api/reaction,两个方法都要求登录。
GET ?problem_id=X
{
"mine": ["too_hard", "learned"],
"counts": { "too_easy": 2, "too_hard": 8, "confusing": 3, "buggy": 0,
"learned": 12, "interesting": 7, "want_explain": 4 }
}
counts 的下发规则:
mine为空时,counts为null。「点完才显示计数」由服务端保障,未表态的用户根本拿不到别人的数据,不依赖前端隐藏mine非空时,counts包含全部七个 key,计数为 0 的也要下发,前端不必补默认值
POST { "problem_id": X, "types": ["too_hard", "learned"] }
types 是该用户对该题期望的完整表情列表,不是增量。返回结构与 GET 一致。
- 取消某个表情 = 传一个更短的数组
- 全部取消 = 传
[] - 同一用户连续点击,最后一次请求生效;不存在跨用户并发问题
写入实现:
with transaction.atomic():
Reaction.objects.filter(user=..., problem=...).delete()
Reaction.objects.bulk_create([Reaction(...) for t in types])
校验:
types中每一项必须属于ReactionType,否则 400types去重后长度不超过 3,超出返回 400。前端已做置灰限制,此处是服务端兜底,不可省略- 该用户对该题必须存在
result in (ACCEPTED, AST_CHECK_FAILED)的提交,否则拒绝写入(沿用旧CommentAPI.post的判定逻辑) - 题目必须
visible=True
统计缓存
缓存键 reaction_stats:{problem_id},TTL 3600 秒,POST 成功后删除对应键。沿用 utils/async_helpers 的 async_cache_get / async_cache_set / async_cache_delete。
管理接口
路由 GET /api/admin/reaction,@super_admin_required。
按题目聚合,统计、排序、分页全部由数据库完成:
qs = (
Reaction.objects.values("problem___id", "problem__title")
.annotate(
users = Count("user", distinct=True),
too_easy = Count("id", filter=Q(type="too_easy")),
too_hard = Count("id", filter=Q(type="too_hard")),
confusing = Count("id", filter=Q(type="confusing")),
buggy = Count("id", filter=Q(type="buggy")),
learned = Count("id", filter=Q(type="learned")),
interesting = Count("id", filter=Q(type="interesting")),
want_explain = Count("id", filter=Q(type="want_explain")),
)
.annotate(
# 七个表情各一条,此处仅示意其中一个
confusing_ratio = Cast("confusing", FloatField()) / Cast("users", FloatField()),
)
)
表情列按占比排序,不按数量。 排序值是「点该表情的人数 ÷ 该题表态总人数」。占比排序时过滤掉表态人数少于 3 的题(filter(users__gte=3)),避免 1 人点 1 个表情就冲到 100% 占满首屏;按 users 排序时不加此过滤。
表格中每列显示的仍是数量,只有排序用占比——人数列就在旁边,占比是否值得关注管理员一眼能判断。
查询参数:
problem— 按题目序号(_id)筛选,可选ordering— 排序字段,允许值为users(按数量)及七个表情 key(按占比),前缀-表示降序;默认-users。传入其它值一律回落到默认,不报错- 分页沿用
self.paginate_data
旧 admin 接口的删除单条评论功能去掉。没有自由文字就没有不当言论需要清理。
前端设计(ojnext)
组件与挂载点
src/oj/problem/components/ProblemComment.vue → 重写为 ProblemReaction.vue。
挂载点不变,共四处,全部改为引用新组件:
src/oj/problem/detail.vue三处src/oj/problem/components/SubmitCode.vue一处
showStatistics prop 删除。计数可见性现在由「该用户是否已表态」决定,不再由调用方控制,SubmitCode.vue 中传的 :showStatistics="false" 一并去掉。
布局:七个按钮永远一排
容器 flex-wrap: nowrap,不允许换行,按屏宽分三档降级:
| 档位 | 按钮内容 | 说明 |
|---|---|---|
| 宽屏 | 图标 + 中文标签 + 计数 | 完整形态 |
| 窄屏 / 分屏 | 图标 + 计数 | 标签退到 tooltip,用 shared/composables/breakpoints 判断 |
| 极窄 | 图标 + 计数 | 容器 overflow-x: auto 横向滚动兜底 |
三种显示状态
未登录 / 未 AC
[😎 太简单] [🤯 太难了] [😵 没看懂] [🐛 题目有错] [💡 学到了] [🤩 有意思] [📚 想听讲解]
灰色禁用,提示「完成本题后可以评价」
已 AC 未表态
[😎 太简单] [🤯 太难了] [😵 没看懂] [🐛 题目有错] [💡 学到了] [🤩 有意思] [📚 想听讲解]
可点击,不显示任何数字
已表态(此例已选 2 个,还能再选 1 个)
[😎 太简单 2] [🤯 太难了 8] [😵 没看懂 3] [🐛 题目有错 0] [💡 学到了 12] [🤩 有意思 7] [📚 想听讲解 4]
↑ 自己点过的高亮描边
计数为 0 的表情仍然显示按钮,只是不带数字,保持按钮位置稳定,避免点击后整排跳动。
交互
- 组件挂载时
GET /api/reaction,一次请求拿到mine与counts;未登录不发请求,直接渲染禁用态 - 最多同时选中 3 个。已选满时,未选中的按钮全部置灰不可点,tooltip 提示「最多选 3 个,先取消一个」;已选中的按钮仍可点击以取消
- 点击按钮:乐观更新,先切换本地高亮与计数,再发 POST;请求失败则回滚并提示
- 连续点击不做防抖。POST 传的是完整期望列表,后到的请求覆盖先到的,天然收敛
- 悬停 tooltip 显示完整文案,例如「8 人觉得太难了」
常量
在 src/utils/constants.ts 中新增:
export const REACTIONS = [
{ key: "too_easy", label: "太简单", icon: "fluent-emoji:smiling-face-with-sunglasses" },
{ key: "too_hard", label: "太难了", icon: "fluent-emoji:exploding-head" },
{ key: "confusing", label: "没看懂", icon: "fluent-emoji:face-with-spiral-eyes" },
{ key: "buggy", label: "题目有错", icon: "fluent-emoji:bug" },
{ key: "learned", label: "学到了", icon: "fluent-emoji:light-bulb" },
{ key: "interesting", label: "有意思", icon: "fluent-emoji:star-struck" },
{ key: "want_explain", label: "想听讲解", icon: "fluent-emoji:books" },
] as const
export const MAX_REACTIONS = 3
API 层与类型
src/oj/api.ts:删除createComment/getComment/getCommentStatistics,新增getReaction(problemID)与setReaction(problemID, types)src/admin/api.ts:删除getCommentList/deleteComment,新增getReactionStats(offset, limit, problem, ordering)src/utils/types.ts:删除Comment接口,新增ReactionKey、ReactionStats等类型
后台页面
src/admin/communication/comments.vue → 改为 reactions.vue,路由与菜单项文案由「评论管理」改为「题目反馈」。删除 components/CommentActions.vue。
页面形态从「逐条评论 + 删除按钮」改为按题目聚合的统计表:
| 题目 | 表态人数 | 😎 太简单 | 🤯 太难了 | 😵 没看懂 | 🐛 题目有错 | 💡 学到了 | 🤩 有意思 | 📚 想听讲解 |
- 表头同样使用图标 + 文字,不要只放图标
- 七个表情列均可点击排序,服务端排序,配合分页
- 后台是宽屏场景,表格允许横向滚动,不做前台那套窄屏降级
- 题目列保留跳转到题目详情的链接(沿用现有实现)
- 顶部保留按题目序号筛选的输入框
- 无删除操作
排序是这张表的核心用法:点「没看懂」那一列降序,排在最上面的就是题面最需要修改的题。
验证方式
本地无 Docker、无数据库与判题沙箱,后端跑不起来。按项目约定:
makemigrations可以本地执行(不连库),migrate只能在服务器上跑- 后端改动通过代码审查与
ruff check .静态检查验证,运行时验证在服务器上进行 - 不编写测试(项目测试策略)
- 前端通过
npm run build验证编译通过,交互在开发服务器上人工验证
明确不做的事
- 不做表情的实时推送(不接 WebSocket),计数在页面加载时取一次即可
- 不做点评历史、不做撤销记录、不做审计日志
- 不给管理员提供删除某个学生表态的功能
- 不在题目列表页展示表情统计,只在题目详情页与后台展示
- 不做按班级/时间维度的分析界面。数据模型已经支持,等真的需要时再加
- 不做前台的表情换行布局。七个按钮始终一排,窄屏靠降级和横向滚动解决
- 不做后台配置表情的功能。表情集合写死在后端
ReactionType与前端REACTIONS常量中,改动需要改代码并发版
附录:设计取舍记录
以下是各项决策背后的推理。实现时不需要读,但日后想改动某项决策前应该先看这里,避免重复讨论已经讨论过的问题。
表情维度是怎么筛出来的
筛选原则:系统已有的数据不占按钮。 提交次数、耗时、使用语言、通过率都能从 submission 表算出来,不需要学生点。表情只收集系统看不见的东西——学生的感受和判断。据此排除了「花了好久」「一遍过」「蒙对的」等候选。
已排除的维度:
| 维度 | 排除原因 |
|---|---|
| 好题 | 与「学到了」收到的是同一批人,重复占位 |
| 差题 | 不可行动。难度不对有「太难了」,题面不清有「没看懂」,剩下的「差」是纯情绪,收到了也不知道改什么 |
| 有思路但写不出 | 与 AC 门槛互斥——AC 了就是写出来了 |
| 难度刚好 | 能提供基线(让「没人点」变得可解释),但优先级低于已选七项 |
| 没学过这个 | 教学进度错位的信号,价值高,但七个已是布局上限。若日后要加,优先考虑换掉「想听讲解」 |
「学到了」与「有意思」不重复。 前者是知识收获,后者是动机,两者正交:一道题可以很有收获但枯燥,也可以很好玩但没学到新东西。对中职学生而言动机信号单独有价值,因此并存。
「必须 AC」这个门槛的代价
门槛定为必须 AC 且不按维度区分。这对三个维度有实质影响,实现时不要试图「修正」:
- **「没看懂」**含义收窄为「最终做出来了,但题面读了很久 / 靠猜才明白要求」。仍是题面要改的有效信号,只是收不到被彻底卡死那批人的反馈。
- **「题目有错」**只能收到 AC 学生察觉得到的那半部分:样例输出印错、题面条件与实际数据不符(如题面写
n ≤ 100实际到 10000)、题面说的判定规则与实际判定不一致。收不到最严重的一类——测试数据本身错误或标程错误导致正确代码恒 WA,受害者永远 AC 不了,也就永远点不了这个按钮。这类问题仍需其它途径发现。 - **「想听讲解」**含义变成「做出来了,但想听更好的解法」,而不是「被卡住求救」。价值打折但仍成立。
讨论过给「题目有错」和「想听讲解」单独放宽门槛(提交过即可点),结论是不做——按维度区分门槛会让前后端判定逻辑都变绕,收益不足以抵消。
为什么一行一个表情,而不是一行存数组
考虑过一个用户对一道题存一行、表情放 ArrayField 数组。否决原因是后台那张表:
核心产出是「按某个表情的占比排序、找出最该改的题」。关系模型下这是一条带排序和分页的 ORM 查询;数组模型下必须全表拉进内存做 Python 聚合、内存排序、内存分页,而且排序键是聚合值,数据库完全帮不上忙,每翻一页都要重算。此外后续若要按班级、时间段等维度切分,关系模型只需加 filter。
代价是行数约为数组方案的 1.5 倍,在本项目规模下无影响。写入复杂度两者相当,都能做整份覆盖,都不涉及读-改-写。
为什么排序按占比而不是数量
一道 200 人做过、5 人点「没看懂」的题,题面问题远小于一道 3 人做过、3 人全点「没看懂」的题。按数量排会把前者顶到上面,与「排在最上面的就是最该改的题」这个使用目的直接相悖。低样本噪声用 users >= 3 的过滤挡掉。
为什么不用 Unicode emoji 字面量
机房电脑 Chrome 版本低(<94),系统 emoji 字体覆盖不全,直接输出 Unicode emoji 会出豆腐块。因此数据库存语义 key,前端一律用 @iconify/vue 渲染 fluent-emoji 的 SVG,与系统字体彻底解耦。
按钮在宽屏下带中文标签,除了语义更清晰,也是一层降级保护:Iconify 服务不可达时至少还剩文字。但窄屏档位为了「一排显示」牺牲了标签,此时若图标加载失败按钮会变成一排空白——这是「一排显示」与「图标挂了仍可用」之间的取舍,已选前者。