Mireya Cueto Garrido
7bc27da33a
Upload documents for AI context, exam images for Moodle questions, per-template storage limits, embedded images in XML export, and GUIA_API_Y_FLUJO.md with full endpoint documentation.
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Ahora mismo el flujo es backend/API, sin frontend:
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0.- El profesor se registra (POST /auth/register) o inicia sesión (POST /auth/login) y obtiene un token JWT.
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1.- Crea una plantilla con POST /exam/templates (requiere Authorization: Bearer <token>).
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Define título, materia, nivel educativo, tipos de preguntas, puntuación, penalización y dificultad.
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La plantilla queda guardada en base de datos asociada a su usuario.
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2.- Sube materiales de referencia con POST /exam/templates/{id}/materials (campo file).
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Acepta PDF, DOCX, TXT, MD, PNG, JPG, WEBP. La API extrae el texto para contexto de la IA.
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2b.- Sube imágenes de examen con POST /exam/templates/{id}/images (campo file, opcional caption).
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PNG, JPG, WEBP, GIF. Se usan para mostrarlas en las preguntas (no para extraer texto).
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3.- Genera un prompt con POST /exam/prompts/{template_id}.
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El prompt incluye el material subido + el tema indicado por el profesor.
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4.- Hay dos caminos posibles:
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4.1.- Generación automática: POST /exam/generate.
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La API llama al LLM con el contexto de los ficheros y guarda las preguntas.
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4.2.- Carga manual: POST /exam/parse.
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El profesor pega una salida de IA en json o txt, y la API la valida y guarda.
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5.- Consulta su historial con GET /exam/history.
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Ve todos los exámenes que ha creado, cuántas preguntas tienen y cuándo exportó por última vez.
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6.- Exporta el examen:
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GET /exam/export/xml/{template_id} para Moodle XML.
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GET /exam/export/txt/{template_id} para texto plano.
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GET /exam/export/json/{template_id} para JSON.
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(El XML generado se importa manualmente en Moodle.)
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En resumen: registrarse → plantilla → subir materiales → prompt/generar con IA → historial → exportar Moodle XML.
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