Moodle behält den Kontext
Kursrollen, Aufgabeneinstellungen, Zugriff der Lernenden und Bewertungsrichtlinie bleiben im LMS der Einrichtung.
Integrationen / Moodle
Verbinden Sie Moodle-Aufgabentexte mit der KI-Detektor-API, geben Sie Signale auf Satzebene an einen von der Einrichtung kontrollierten Ablauf zurück und lassen Sie akademische Entscheidungen bei den Lehrkräften. Jede Einführung beginnt mit einer klaren Prüfrichtlinie und einem technischen Umfang.
Der Umfang einer Moodle-Bereitstellung wird vor der Umsetzung mit der Einrichtung festgelegt.
Vom Aufgabentext zur Entscheidung der Lehrkraft
Moodle
Eine zulässige Einreichung wird zur Prüfung übergeben
Ihre LMS-Regeln bestimmen, welcher Text verarbeitet werden darf und wer eine Prüfung starten kann.
Konnektor
Die Integration extrahiert und sendet den Text
Eine serverseitige Anfrage hält den API-Schlüssel aus Browser und Ansicht der Lernenden heraus.
Lehrkraft
Das Signal kehrt zur Prüfung im Kontext zurück
Ein Mensch liest das Ergebnis neben Entwürfen, Quellen und Kursrichtlinie.
API-basierte Verbindung für Moodle-Abläufe
Serverseitige Authentifizierung mit API-Schlüssel
Detektorausgabe auf Satzebene
Menschliche Prüfung bleibt der letzte Schritt
Eine praktische Grenze
Eine solide Integration verschiebt nicht jedes LMS-Thema in den Detektor. Benutzer, Rollen, Aufgaben, Berechtigungen und Kurskontext bleiben in Moodle. Der Konnektor sendet freigegebenen Text an die API und gibt nur die Hinweise zurück, die eine Lehrkraft zur Prüfung benötigt.
Kursrollen, Aufgabeneinstellungen, Zugriff der Lernenden und Bewertungsrichtlinie bleiben im LMS der Einrichtung.
API-Zugangsdaten gehören in eine vertrauenswürdige Serverumgebung. Sie dürfen niemals im Browsercode oder auf Seiten für Lernende erscheinen.
Nutzen Sie das strukturierte Ergebnis zur Ausrichtung der Prüfung und berücksichtigen Sie anschließend Schreibverlauf und Aufgabenkontext.
Was die Verbindung braucht
Diese Entscheidungen prägen Konnektor, Benutzererlebnis und betriebliche Verantwortung der Einrichtung.
Legen Sie die betreffenden Aufgabentypen fest und bestimmen Sie, wie unterstützte Dateien vor der Analyse zu Klartext werden.
Bestimmen Sie, wer eine Prüfung ausführen, Satzdetails sehen und Folgemaßnahmen im Kursablauf festhalten darf.
Entscheiden Sie, ob Ergebnisse in die Bewertungsansicht, eine getrennte Warteschlange oder einen Bericht nur für Mitarbeitende gehören.
Dokumentieren Sie, wie Signale genutzt werden dürfen, welche Aufzeichnungen aufbewahrt werden und welches Einspruchs- oder Zweitprüfverfahren gilt.
Einrichtungsweg
Ein begrenztes Pilotprojekt erleichtert die Bewertung von Berechtigungen, Extraktionsfehlern, Ergebnissprache und Mitarbeiterschulung vor einer breiteren Nutzung.
Listen Sie Einreichungsarten, Moodle-Version, Rollen, Prüfpunkte, erwartetes Volumen und den genauen Text auf, der das LMS verlassen darf.
Halten Sie den API-Schlüssel serverseitig, verwenden Sie Detector v3 für neue Entwicklungen und testen Sie realistische Inhalte sowie leere, nicht unterstützte und fehlgeschlagene Einreichungen.
Schulen Sie Prüfer zu den Grenzen der Erkennung, sammeln Sie Meldungen über falsch positive Ergebnisse und passen Sie den Ablauf an, bevor weitere Kurse hinzukommen.
Geeignete Einsätze
Die Integration funktioniert am besten, wenn die Einrichtung bereits weiß, wer ungewöhnliche Schreibsignale prüft und welche Hinweise in diese Besprechung gehören.
Benoten, verwerfen oder beschuldigen Sie Lernende nicht automatisch aufgrund eines Detektorergebnisses. Kurze, übersetzte, formelhafte oder stark bearbeitete Texte können irreführende Signale erzeugen.
Ergänzen Sie das von der Lehrkraft geprüfte Material um ein Detektorsignal, ohne den Wert zur automatischen Sanktion zu machen.
Testen Sie den Ablauf mit einer kleinen Gruppe geschulter Lehrkräfte, bevor Sie ihn fachbereichsübergreifend anbieten.
Nutzen Sie markierte Passagen für gezielte Fragen zu Entstehung, Quellen und Überarbeitungsentscheidungen.
Leiten Sie ausgewählte Einreichungen an eine von der Einrichtung verwaltete Warteschlange, wenn die Richtlinie eine zweite prüfende Person vorsieht.
Moodle-FAQ
Bestätigen Sie technischen Weg, Zuständigkeiten, unterstützte Inhalte und Prüfverantwortung, bevor Sie Lehrkräften die Integration vorstellen.
Auf dieser Seite führen wir kein öffentliches Plugin zur Selbstinstallation auf. Moodle-Verbindungen werden mit jeder Einrichtung einzeln festgelegt und verwenden die KI-Detektor-API. Kontaktieren Sie das Team, um Bereitstellungsweg, unterstützte Moodle-Version und Umsetzungsverantwortung zu bestätigen, bevor Sie eine Einführung planen.
Die Detektor-API nimmt Klartext an. Ein Moodle-seitiger Konnektor darf nur den von Ihrer Einrichtung zur Verarbeitung bestimmten Aufgabentext extrahieren und sendet ihn anschließend mit der gewählten Detektorversion.
Das hängt vom Konnektor ab. Die Detektor-API empfängt Text und keine hochgeladenen Dateien. Die Dateiextraktion muss daher vor der API-Anfrage erfolgen. Bestätigen Sie Dateitypen und Fehlerbehandlung bei der Umfangsplanung.
Nein. KI-Erkennung liefert ein probabilistisches Signal. Vor einer Schlussfolgerung sollten Lehrkräfte Text, Entwürfe, Quellen, Überarbeitungsverlauf, Aufgabenbedingungen und Richtlinien der Einrichtung prüfen.
Die Platzierung des Ergebnisses ist eine Umsetzungsentscheidung. Es kann in einem Bewertungsablauf, einer getrennten Prüfwarteschlange oder einem von der Einrichtung kontrollierten Bericht erscheinen. Vereinbaren Sie Rollen, Sichtbarkeit und Aufbewahrung, bevor die Entwicklung beginnt.
Ja. Detektoranfragen verwenden einen API-Schlüssel und verbrauchen das Detektor-Wortguthaben des aktiven API-Abonnements. Schätzen Sie die Nutzung vor einer breiten Einführung mit repräsentativen Aufgaben.
Integration planen
Sagen Sie uns, welche Aufgaben Sie prüfen möchten, wer das Ergebnis sehen soll und wie viel Text voraussichtlich verarbeitet wird. Dann können wir bestätigen, ob eine API-basierte Verbindung passt.