首页 > 分享 > 基于django+vue+Vue社区养老管理系统【开题报告+程序+论文】

基于django+vue+Vue社区养老管理系统【开题报告+程序+论文】

花匠小妙招
2024-10-31 07:06

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

系统程序文件列表

开题报告内容

选题背景

随着全球老龄化趋势的加剧，社区养老已成为解决养老问题的重要途径之一。关于社区养老管理系统的研究，现有研究主要以养老服务模式、技术应用及系统架构设计为主，但专门针对社区养老管理系统功能全面性和实用性优化的研究较少。许多现有系统虽已具备基本的信息管理功能，但在入住安排、健康档案管理、收费信息处理、老人外出报备及事故记录等方面的综合管理与服务上仍存在不足。因此，本选题将以社区养老管理系统为研究情景，重点分析和研究如何通过系统功能的优化，提升社区养老服务的效率与质量，以期探寻现有系统中的问题原因及改进机制，提出具体的对策建议，为后续更加深入的研究和实际应用提供基础。

研究意义

本选题针对社区养老管理系统功能优化的研究具有重要的理论意义和现实实践意义。理论意义在于，通过深入分析社区养老管理系统的各项功能需求，探讨如何通过技术手段实现更加高效、人性化的管理，丰富和完善社区养老服务的理论体系。现实实践意义则在于，通过优化系统功能，提升养老服务的便捷性和安全性，解决老年人在社区养老过程中遇到的实际问题，提高老年人的生活质量，同时减轻家庭和社会的养老负担。

研究方法

本研究将采用软件工程方法、文献分析法、问卷调查法和功能分析法相结合的综合研究方法。首先，通过文献分析法梳理国内外社区养老管理系统的研究现状和发展趋势，明确研究背景和研究方向。其次，运用问卷调查法收集社区养老管理人员、护工及老年人的实际需求和建议，为系统设计提供数据支持。最后，采用功能分析法对系统各项功能进行深入剖析，提出优化方案，并通过软件工程方法进行系统设计与实现。

研究方案

在研究过程中，可能遇到的困难和问题主要包括：如何准确捕捉并满足社区养老管理的多元化需求，如何确保系统设计的实用性和易用性，以及如何有效收集和分析用户需求数据。针对这些困难和问题，解决的初步设想是：通过深入调研和与相关人员充分沟通，明确系统需求；借鉴国内外先进经验，结合实际情况进行系统设计；采用科学的问卷调查和数据分析方法，确保用户需求数据的准确性和有效性。

研究内容

本研究将围绕社区养老管理系统的核心功能展开，具体包括：入住安排管理，实现老年人入住信息的快速录入和灵活调整；健康档案管理，记录老年人的健康状况、病史及体检结果，为个性化护理提供依据；收费信息管理，实现费用计算、缴纳及查询的自动化；用户管理，包括管理人员、护工及老年人的信息录入和权限分配；老人信息管理，记录老年人的基本信息、兴趣爱好及生活习惯；外出报备管理，实现老年人外出申请的提交、审批及记录；事故记录管理，记录老年人发生意外或突发事件的详细情况；护工管理，实现护工信息的录入、排班及考核；护理记录管理，记录老年人的日常护理情况，为护理质量评估提供依据。通过优化这些系统功能，旨在构建一个全面、高效、易用的社区养老管理系统。

进度安排：

2023-09-08 至 2023-10-20：确定项目方向，收集相关技术的资料与文档以及开发环境的搭建与配置。

2023-10-21 至 2023-11-30：准备参考文献，编写开题报告和文献综述，对整体框架做好相关的设计，从而为以后进一步详细的完成设计做好准备。

2023-12-01 至 2024-01-10：编写代码实现功能模块，完成设计要求的具体功能。

2024-01-11 至 2024-02-28：论文初稿、代码测试，完成整个项目的测试并且做好后期的修改工作。

2024-03-01 至 2024-03-31：论文完善、提交答辩申请和相关资料。

2024-04：准备毕业设计相关资料，并且审核论文，准备答辩。

参考文献：

[1] 阿不都艾尼·阿不都肉素力. "Python的计算机软件应用技术分析"[J]. 电脑编程技巧与维护, 2021, No.435(09): 29-30+58.

[2] Guttu Sai Abhishek, Harshad Ingole et al. "SPEAR: Semi-supervised Data Programming in Python." Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (2021).

[3] 李俊华. "基于Python的数据分析"[J]. 电子技术与软件工程, 2018, No.139(17): 167.

[4] Sebastian Bassi. "A Primer on Python for Life Science Researchers." PLoS Comput. Biol. (2007).

[5] 方骥, 谢慧敏. "Python在大数据挖掘和分析中的应用研究"[J]. 数字技术与应用, 2020, 38(09): 75-76+81.

[6] Nelson H. F. Beebe. "A Bibliography of Publications about the Python Scripting and Programming Language." (2013).

[7] 蔡迪阳. "基于Python的网页信息爬取技术分析"[J]. 科技资讯, 2023, 21 (13): 31-34.

[8] 王国强, 张贝克. "基于Python的嵌入式脚本研究"[J]. 计算机应用与软件, 2010, 27(03): 107-109.

[9] Martin C. Brown. "Python: The Complete Reference." (2001).

[10] 张敏. "C语言与Python的数据存储研究"[J]. 山西电子技术, 2023, (02): 83-85.

[11] 池毓森. "基于Python的网页爬虫技术研究"[J]. 信息与电脑(理论版), 2021, 33(21): 41-44.

以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术栈+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取！！