feat: 实现 KPL 系统功能改进计划

1. 课程学习进度追踪
   - 新增 UserCourseProgress 和 UserMaterialProgress 模型
   - 新增 /api/v1/progress/* 进度追踪 API
   - 更新 admin.py 使用真实课程完成率数据

2. 路由权限检查完善
   - 新增前端 permissionChecker.ts 权限检查工具
   - 更新 router/guard.ts 实现团队和课程权限验证
   - 新增后端 permission_service.py

3. AI 陪练音频转文本
   - 新增 speech_recognition.py 语音识别服务
   - 新增 /api/v1/speech/* API
   - 更新 ai-practice-coze.vue 支持语音输入

4. 双人对练报告生成
   - 更新 practice_room_service.py 添加报告生成功能
   - 新增 /rooms/{room_code}/report API
   - 更新 duo-practice-report.vue 调用真实 API

5. 学习提醒推送
   - 新增 notification_service.py 通知服务
   - 新增 scheduler_service.py 定时任务服务
   - 支持钉钉、企微、站内消息推送

6. 智能学习推荐
   - 新增 recommendation_service.py 推荐服务
   - 新增 /api/v1/recommendations/* API
   - 支持错题、能力、进度、热门多维度推荐

7. 安全问题修复
   - DEBUG 默认值改为 False
   - 添加 SECRET_KEY 安全警告
   - 新增 check_security_settings() 检查函数

8. 证书 PDF 生成
   - 更新 certificate_service.py 添加 PDF 生成
   - 添加 weasyprint、Pillow、qrcode 依赖
   - 更新下载 API 支持 PDF 和 PNG 格式

backend/app/api/v1/admin.py

@@ -11,6 +11,7 @@ from sqlalchemy import select, func
 from app.core.deps import get_current_active_user as get_current_user, get_db
 from app.models.user import User
 from app.models.course import Course, CourseStatus
+from app.models.user_course_progress import UserCourseProgress, ProgressStatus
 from app.schemas.base import ResponseModel
 
 router = APIRouter(prefix="/admin")
@@ -61,18 +62,32 @@ async def get_dashboard_stats(
         .where(Course.status == CourseStatus.PUBLISHED)
     )
     
-    # TODO: 完成的课程数需要根据用户课程进度表计算
-    completed_courses = 0  # 暂时设为0
+    # 根据用户课程进度表计算完成的课程学习记录数
+    completed_courses = await db.scalar(
+        select(func.count(UserCourseProgress.id))
+        .where(UserCourseProgress.status == ProgressStatus.COMPLETED.value)
+    ) or 0
     
     # 考试统计（如果有考试表的话）
     total_exams = 0
     avg_score = 0.0
     pass_rate = "0%"
     
-    # 学习时长统计（如果有学习记录表的话）
-    total_learning_hours = 0
-    avg_learning_hours = 0.0
-    active_rate = "0%"
+    # 学习时长统计 - 从用户课程进度表获取
+    total_study_seconds = await db.scalar(
+        select(func.coalesce(func.sum(UserCourseProgress.total_study_time), 0))
+    ) or 0
+    total_learning_hours = round(total_study_seconds / 3600)
+    
+    # 平均学习时长（每个活跃用户）
+    active_learners = await db.scalar(
+        select(func.count(func.distinct(UserCourseProgress.user_id)))
+        .where(UserCourseProgress.status != ProgressStatus.NOT_STARTED.value)
+    ) or 0
+    avg_learning_hours = round(total_study_seconds / 3600 / max(active_learners, 1), 1)
+    
+    # 活跃率 = 有学习记录的用户 / 总用户
+    active_rate = f"{round(active_learners / max(total_users, 1) * 100)}%"
     
     # 构建响应数据
     stats = {
@@ -195,10 +210,28 @@ async def get_course_completion_data(
     for course_name, course_id in courses:
         course_names.append(course_name)
         
-        # TODO: 根据用户课程进度表计算完成率
-        # 这里暂时生成模拟数据
-        import random
-        completion_rate = random.randint(60, 95)
+        # 根据用户课程进度表计算完成率
+        # 统计该课程的完成用户数和总学习用户数
+        stats_result = await db.execute(
+            select(
+                func.count(UserCourseProgress.id).label('total'),
+                func.sum(
+                    func.case(
+                        (UserCourseProgress.status == ProgressStatus.COMPLETED.value, 1),
+                        else_=0
+                    )
+                ).label('completed')
+            ).where(UserCourseProgress.course_id == course_id)
+        )
+        stats = stats_result.one()
+        total_learners = stats.total or 0
+        completed_learners = stats.completed or 0
+        
+        # 计算完成率
+        if total_learners > 0:
+            completion_rate = round(completed_learners / total_learners * 100)
+        else:
+            completion_rate = 0
         completion_rates.append(completion_rate)
     
     return ResponseModel(