Ahora mismo el flujo es backend/API, sin frontend:

0.- El profesor se registra (POST /auth/register) o inicia sesión (POST /auth/login) y obtiene un token JWT.

1.- Crea una plantilla con POST /exam/templates (requiere Authorization: Bearer <token>).
   Define título, materia, nivel educativo, tipos de preguntas, puntuación, penalización y dificultad.
   La plantilla queda guardada en base de datos asociada a su usuario.

2.- Genera un prompt con POST /exam/prompts/{template_id}.
   La API devuelve un prompt estructurado para pedirle al LLM preguntas en JSON válido.

3.- Hay dos caminos posibles:

    3.1.- Generación automática: POST /exam/generate.
          La API llama al LLM configurado, parsea la respuesta y guarda las preguntas.

    3.2.- Carga manual: POST /exam/parse.
          El profesor pega una salida de IA en json o txt, y la API la valida y guarda.

4.- Consulta su historial con GET /exam/history.
   Ve todos los exámenes que ha creado, cuántas preguntas tienen y cuándo exportó por última vez.

5.- Exporta el examen:

    GET /exam/export/xml/{template_id} para Moodle XML.
    GET /exam/export/txt/{template_id} para texto plano.
    GET /exam/export/json/{template_id} para JSON.

(El XML generado se importa manualmente en Moodle.)

En resumen: registrarse → configurar plantilla → generar prompt o llamar al LLM → guardar preguntas → ver historial → exportar Moodle XML.