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Moodle AI 文本题型
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大多数 AI 测验集成把每个答案都送进一个固定的评分调用。这个 Moodle 题型做的相反：评分标准由教师来写。每道题带有一段提示词，告诉模型如何评价回答，以及一份可选的评分方案，说明分数如何给出，所以一道“用过去时写一个句子”的题目可以规定：无错误得十分，语法破碎得零分，每个拼写错误扣一分。模型返回一个分数和反馈，教师手工评分时可以在答案旁边看到那份反馈。
你可以用它做什么
把 AIText 题加进任何 Moodle 测验，写好提示词和评分方案，并在编辑表单里用 AJAX 提示词测试器测试提示词，而不是反复走预览尝试。评分通过两个配套的题型行为（即时与延迟）运行，它们必须与题型一起安装，这让 AI 评分与 Moodle 的核心行为隔离开；使用旧版 interactivecountback 行为的已有尝试会在升级时迁移。如果模型无法连接，评分会降级而不是报错，所以一次尝试不会丢失。由于它是原生测验题型，结果会像其他题目一样进入成绩册——课程团队需要这一点，才能把自动评分当作试点而不是演示。
这个设计还把评分标准放在决定反馈质量的地方：在教师写的提示词里，而不是在供应商的默认设置里。这是这个工具诚实的用法——标准可以检查和修改——但它也意味着质量上限就是那份评分标准，含糊的提示词会产生含糊的评分。院校把它用在形成性评价所依赖的低风险、高频检查上，那里否则就要有人每晚读四十份简短答案。
适用对象
已经在运行站点的 Moodle 管理员和开发者，想要 AI 评分又不想另开平台或买商业许可的教师，以及需要一个可控评分流水线来研究的研究者。它要求 Moodle 4.5 或更高版本，以及对模型的 API 访问——通过 Moodle 的 AI 子系统使用 OpenAI 或 Azure，或者通过 Local AI Manager 使用自托管的 Ollama 实例，后者把学生文本留在本地基础设施上。插件由 Marcus Green 维护，在 Moodle 插件市场上架，本页核验时有 33 个星标和 36 个复刻。
说明与注意事项
以 GPL v3 或更高版本开源，但免费不意味着运行免费：模型 API 要有人付钱，评分质量取决于模型选择和提示词设计。使用远程提供商时，自由文本答案会离开 Moodle 服务器，所以院校的数据协议决定了什么可以发送；无法把学生作业送出去的站点可以选择自托管 Ollama。仓库没有说明任何已发表的准确率或一致性研究，所以不应在假定 LLM 评分等同于人工评分的前提下采用这个插件——在任何分数具有分量之前，必须在本校对照人工分数确立效度。配套行为是硬依赖：只安装题型会让题目无法评分。