Mireya Cueto Garrido
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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.- Genera un prompt con POST /exam/prompts/{template_id}.
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La API devuelve un prompt estructurado para pedirle al LLM preguntas en JSON válido.
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3.- Hay dos caminos posibles:
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3.1.- Generación automática: POST /exam/generate.
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La API llama al LLM configurado, parsea la respuesta y guarda las preguntas.
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3.2.- 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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4.- 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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5.- 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 → configurar plantilla → generar prompt o llamar al LLM → guardar preguntas → ver historial → exportar Moodle XML.
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