Moodle beheert de context
Cursusrollen, opdrachtinstellingen, toegang voor studenten en beoordelingsbeleid blijven in het LMS van de instelling staan.
Integraties / Moodle
AI-detectie in Moodle opgebouwd rond beoordeling door docenten
Verbind opdrachttekst met de AI-detector-API, stuur signalen op zinsniveau terug naar een proces onder beheer van de instelling en laat academische beslissingen bij docenten. Elke implementatie begint met een duidelijk beoordelingsbeleid en een technische afbakening.
De reikwijdte van een Moodle-implementatie wordt vooraf met de instelling afgesproken.
Beoordelingsstroom
Van opdrachttekst tot besluit van een docent
- 1
Moodle
Een toegestane inzending wordt beoordeeld
Jouw LMS-regels bepalen welke tekst verwerkt mag worden en wie een controle kan starten.
- 2
Connector
De integratie extraheert en verzendt tekst
Bij een server-side verzoek blijft de API-sleutel buiten de browser en buiten beeld bij studenten.
- 3
Docent
Het signaal keert terug voor contextuele beoordeling
Een persoon leest het resultaat naast concepten, bronnen en cursusbeleid.
01
API-koppeling voor Moodle-workflows
02
Authenticatie met een API-sleutel op de server
03
Detectorresultaten op zinsniveau
04
Menselijke beoordeling blijft de laatste stap
Een praktische grens
Laat Moodle het leerproces beheren, en laat de API de analyse afhandelen
Een goede integratie stuurt niet elk LMS-probleem naar de detector. Moodle beheert gebruikers, rollen, opdrachten, rechten en cursuscontext. De connector stuurt alleen goedgekeurde tekst naar de API en retourneert de signalen die een docent moet beoordelen.
De connector beschermt de sleutel
API-inloggegevens horen thuis in een vertrouwde serveromgeving. Ze mogen nooit in browsercode of op pagina's voor studenten verschijnen.
De detector retourneert een signaal
Gebruik het gestructureerde resultaat om de beoordeling te richten en bekijk daarna ook de schrijfgeschiedenis en de context van de opdracht.
Wat de verbinding nodig heeft
Vier beslissingen die je moet nemen voordat iemand code schrijft
Deze keuzes bepalen de connector, de gebruikerservaring en de operationele verantwoordelijkheid van de instelling.
Geschikte inzendingen
Bepaal welke opdrachttypen binnen de reikwijdte vallen en hoe ondersteunde bestanden vóór analyse in platte tekst worden omgezet.
Bevoegde beoordelaars
Kies wie een controle kan uitvoeren, zinsdetails kan bekijken en eventuele vervolgacties kan vastleggen in de cursusworkflow.
Plaatsing van resultaten
Bepaal of de resultaten thuishoren in de beoordelingsweergave, in een aparte wachtrij of in een rapport dat alleen voor medewerkers beschikbaar is.
Controle- en bewaarbeleid
Leg vast hoe signalen mogen worden gebruikt, welke gegevens worden bewaard en welke bezwaar- of tweede beoordelingsprocedure geldt.
Implementatiepad
Begin met één cursus en een schriftelijk beoordelingsbeleid
Dankzij een beperkte pilot kunnen machtigingen, extractiefouten, resultaattaal en personeelstraining gemakkelijker worden geëvalueerd voordat ze breder worden gebruikt.
- 1
Breng het opdrachtproces in kaart
Leg de typen inzendingen, Moodle-versie, rollen, beoordelingsmomenten, het verwachte volume en de exacte tekst die het LMS mag verlaten vast.
- 2
Bouw en test de connector
Bewaar de API-sleutel op de server, gebruik Detector v3 voor nieuwe integraties en test realistische inhoud naast lege, niet-ondersteunde en mislukte inzendingen.
- 3
Voer een gecontroleerde pilot uit
Train beoordelaars in de beperkingen van detectie, verzamel meldingen van fout-positieven en pas de workflow aan voordat je meer cursussen toevoegt.
Geschikte toepassingen
Handig als er al een beoordelingsproces bestaat
De integratie werkt het beste als de instelling al weet wie ongebruikelijke schrijfsignalen beoordeelt en welk bewijsmateriaal in dat gesprek thuishoort.
De detector stelt geen wangedrag vast
Geef een student niet automatisch een cijfer, wijs werk niet af en uit geen beschuldiging op basis van één detectorresultaat. Korte, vertaalde, formulematige of sterk bewerkte teksten kunnen misleidende signalen opleveren.
Triage van opdrachten
Voeg een detectorsignaal toe aan het materiaal dat een docent beoordeelt, zonder de score om te zetten in een automatische straf.
Pilots met cursussen
Test het proces met een kleine groep getrainde docenten voordat je het voor alle afdelingen beschikbaar maakt.
Gesprekken over het schrijfproces
Gebruik gemarkeerde passages om gerichte vragen te stellen over concepten, bronnen en revisiekeuzes.
Wachtrijen voor personeelsbeoordeling
Stuur geselecteerde inzendingen door naar een door de instelling beheerde wachtrij wanneer een tweede lezer deel uitmaakt van het beleid.
Veelgestelde vragen over Moodle
Vragen die je vóór een pilot moet beantwoorden
Stem het technische traject, het beheer, de ondersteunde content en de verantwoordelijkheid voor beoordeling af voordat je de integratie aan docenten presenteert.
Is er een openbare Moodle-plugin die ik zelf kan installeren?+
Op deze pagina bieden we geen openbare plugin voor zelfinstallatie aan. Moodle-koppelingen worden per instelling afgebakend en gebruiken de AI-detector-API. Neem vóór het plannen van een lancering contact op met het team om het implementatiepad, de ondersteunde Moodle-versie en de verantwoordelijkheid voor de uitvoering af te stemmen.
Wat stuurt de Moodle-integratie naar de detector?+
De detector-API accepteert platte tekst. Een connector aan de Moodle-zijde moet alleen de opdrachttekst ophalen die je instelling wil verwerken en die vervolgens met de gekozen detectorversie versturen.
Kan de integratie geüploade PDF- of DOCX-opdrachten beoordelen?+
Dat hangt af van de connector. De detector-API ontvangt tekst, geen geüploade bestanden, dus de tekst moet vóór het API-verzoek uit het bestand worden gehaald. Stem tijdens de planning de ondersteunde bestandstypen en foutafhandeling af.
Bewijst een hoge detectorscore academisch wangedrag?+
Nee. AI-detectie is een probabilistisch signaal. Docenten moeten de teksten, concepten, citaten, revisiegeschiedenis, opdrachtvoorwaarden en het beleid van de instelling beoordelen voordat ze tot een conclusie komen.
Waar kunnen docenten het resultaat zien?+
De plaatsing van het resultaat is een implementatiekeuze. Het kan verschijnen in het beoordelingsproces, een aparte wachtrij of een rapport onder beheer van de instelling. Spreek rollen, zichtbaarheid en gegevensbewaring af voordat de ontwikkeling begint.
Is voor de integratie een API-abonnement vereist?+
Ja. Detectorverzoeken gebruiken een API-sleutel en verbruiken de detectorlimiet van het actieve API-abonnement. Schat het gebruik vóór een brede uitrol met representatieve opdrachten.
Plan de integratie
Neem je Moodle-versie, workflow en beoordelingsbeleid mee
Vertel ons welke opdrachten je wilt beoordelen, wie het resultaat mag zien en hoeveel tekst je verwacht te verwerken. Wij kunnen dan bevestigen of een op API gebaseerde verbinding past.