在當前大數據時代，計算機專業的畢業設計面臨著系統復雜度高、數據處理能力要求強、個性化需求凸顯等挑戰。本文基于SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架，結合大數據技術，提出一種大學生個性化學習系統的構建方案，旨在為計算機畢業設計提供可行的解決思路和實現路徑。

系統設計以SSM框架為核心，實現分層架構，確保系統的高效性和可維護性。Spring框架負責依賴注入和事務管理，SpringMVC處理Web層請求，MyBatis作為持久層框架，簡化數據庫操作。在此基礎上，集成大數據組件如Hadoop或Spark，用于處理海量學習數據，例如學生行為日志、課程資源等，從而實現數據驅動的個性化推薦。

系統功能包括學生信息管理、學習資源推薦、進度跟蹤和智能分析模塊。通過大數據分析，系統能夠根據學生的學習習慣、成績歷史和興趣偏好，動態調整學習內容，提供個性化學習路徑。例如，使用協同過濾算法推薦相關課程，或通過聚類分析識別學生群體特征，以優化教學策略。

針對畢業設計中的常見困難，如技術選型復雜、數據處理效率低、系統集成難度大，本方案提供了分步實施指南。從需求分析到系統部署，強調模塊化開發和測試驅動方法，幫助學生逐步構建系統原型。引入開源工具和云服務（如阿里云或騰訊云的大數據平臺），降低硬件成本和開發門檻。

該個性化學習系統不僅響應了大數據背景下的教育需求，還為計算機專業學生提供了實用的畢業設計范例。通過SSM框架與大數據技術的結合，學生可以提升系統開發能力，同時為高校教育信息化貢獻創新解決方案。可進一步探索人工智能技術在系統中的集成，以增強自適應學習能力。