Ресурсы
Тип вопроса Moodle для текстовых ответов с ИИ
Автоматический перевод данной английской страницы, не проверенный носителем языка.
Большинство интеграций ИИ в тесты отправляют каждый ответ на фиксированный вызов оценивания. Этот тип вопроса Moodle делает наоборот: рубрику пишет преподаватель. Каждый вопрос несёт промпт, говорящий модели, как оценивать ответ, и необязательную схему оценивания, описывающую, как начисляются баллы, так что задание «напишите предложение в прошедшем времени» может указать десять баллов за отсутствие ошибок, ноль за сломанную грамматику и минус один балл за каждую орфографическую ошибку. Модель возвращает оценку и обратную связь, и преподаватель может видеть эту обратную связь рядом с ответом при ручной проверке.
Что с ним можно делать
Добавьте вопрос AIText в любой тест Moodle, напишите промпт и схему оценивания и тестируйте промпты с помощью AJAX-тестера промптов в форме редактирования, вместо того чтобы проходить цикл предпросмотров. Оценивание идёт через два сопутствующих поведения вопроса (немедленное и отложенное), которые нужно установить вместе с типом вопроса, что изолирует оценку ИИ от основных поведений Moodle; существующие попытки, использовавшие устаревшее поведение interactivecountback, мигрируют при обновлении. Если модель недоступна, оценивание деградирует, а не выдаёт ошибку, поэтому попытка не теряется. Поскольку вопрос является родным типом теста, результаты попадают в журнал оценок, как любой другой элемент, — а это то, что нужно команде курса, прежде чем относиться к автоматическому оцениванию как к пилоту, а не демонстрации.
Дизайн также помещает рубрику туда, где решается качество обратной связи: в промпт, написанный преподавателем, а не в настройку по умолчанию от поставщика. Это честное использование инструмента — критерии, которые можно проверить и пересмотреть, — хотя это также означает, что потолок качества — это рубрика, и расплывчатый промпт даёт расплывчатое оценивание. Учреждения прибегают к нему в частых проверках с низкими ставками, на которых держится формирующее оценивание, где иначе человек читал бы сорок коротких ответов за вечер.
Для кого это
Администраторы и разработчики Moodle, которые уже ведут сайт; преподаватели, которым нужна оценка ИИ без отдельной платформы или коммерческой лицензии; и исследователи, которым нужен контролируемый конвейер оценивания для изучения. Требуется Moodle 4.5 или новее и доступ по API к модели — либо OpenAI, либо Azure через подсистему ИИ Moodle, либо самостоятельно размещённый экземпляр Ollama через Local AI Manager, что сохраняет студенческий текст на локальной инфраструктуре. Плагин поддерживает Marcus Green, он есть на маркетплейсе плагинов Moodle, и на момент проверки этой страницы у него было 33 звезды и 36 форков.
Примечания и оговорки
Открытый исходный код под GPL v3 или новее, но бесплатность не означает бесплатной эксплуатации: кто-то платит за API модели, а качество оценивания зависит от выбора модели и дизайна промпта. Свободные текстовые ответы покидают сервер Moodle при использовании удалённого поставщика, поэтому соглашение учреждения о данных определяет, что можно отправлять; маршрут с самостоятельно размещённой Ollama существует для сайтов, которые не могут отправлять студенческие работы наружу. В репозитории не заявлено опубликованного исследования точности или согласия, поэтому плагин не стоит принимать исходя из предположения, что оценка LLM эквивалентна человеческой, — валидность нужно установить локально по человеческим оценкам, прежде чем какая-либо оценка будет что-то значить. Сопутствующие поведения — жёсткая зависимость: установка одного типа вопроса оставляет вопросы без возможности оценивания.