П ПреподовAI
… На главную
Обзор курса

Дашборд

Очередь, прогресс и быстрые действия — на одном экране.

Последние поступления

Пять самых свежих работ. Клик — откроется очередь проверки.

Шаг 1

Загрузите материал курса

Файл или текст — выберите, что удобнее. Модель извлечёт данные и подготовит структуру.

pdf · doc · docx · pptx · txt · md · xlsx · png/jpg (с OCR, если установлен tesseract)

Проверьте извлечённый текст или вставьте его вручную.

Структура пересобирается целиком — старые задания заменятся.
Шаг 2

Проверьте структуру и критерии

Смотрите план курса, редактируйте рубрики для каждой практической работы.

Структура курса

Модули, темы и занятия, распознанные из материалов.

Задания и критерии

Выберите задание слева — справа появится описание и критерии проверки. Изменения применяются к конкретному заданию.

Заданий пока нет

Соберите структуру курса в шаге 1 — практики появятся автоматически.

Сохранение применится к выбранному заданию.
Расширенные настройки (JSON)

Используется только для ручной отладки структуры данных.

Шаг 3

Проверка работ

Фильтр, поиск и горячие клавиши — D черновик, Enter подтвердить, 1–5 оценка.

Группа

Студенты курса

Статус каждого студента, средняя оценка, последняя активность.

Справка

Как работает ПреподовAI

Короткие ответы на основные вопросы.

Сценарий работы

  1. Курс → загрузка файла или вставка текста.
  2. Курс → «Собрать структуру курса».
  3. Курс → правка критериев по каждому заданию.
  4. Студенты отправляют работы.
  5. Очередь работ → «Черновик» → правка → «Отправить».

Горячие клавиши

  • G — перейти к очереди · C — к курсу · H — справка
  • J/N — следующая работа · K/P — предыдущая
  • D — сгенерировать черновик в открытой карточке
  • 2 · 3 · 4 · 5 — поставить оценку
  • Enter — подтвердить / отправить · Esc — свернуть
  • / — фокус на поиск

Бэкенды LLM

Переключаются через PREPODOV_LLM_BACKEND в .env: gemini (по умолчанию), openai-совместимый (Ollama, vLLM, Groq) или local (Qwen2.5 mlx-lm на Apple Silicon). Текущий бэкенд отображается в шапке кабинета.

Текущая конфигурация

Загружаю…

Большие работы: чанки

Студент может прислать эссе на 30+ тыс. символов, таблицу или решение с формулами. Работа автоматически режется на чанки с перекрытием (чтобы не разрывать формулы, таблицы и блоки кода). Каждый чанк уходит в LLM отдельно, затем синтезируется общий ответ. Настройки — в .env:

  • PREPODOV_FEEDBACK_CHUNK_CHARS — размер чанка (≥1000)
  • PREPODOV_FEEDBACK_CHUNK_OVERLAP — перекрытие между чанками
  • PREPODOV_FEEDBACK_PARALLEL — сколько чанков параллельно (1–8)
  • PREPODOV_FEEDBACK_ENABLE_SYNTHESIS — финальный синтез (true/false)
  • PREPODOV_SUBMISSION_UPLOAD_MAX_BYTES — лимит размера файла

Типы работ (домены)

Студент выбирает тип работы в своём кабинете — это добавляет доменные инструкции в промпт LLM. Есть эссе, математика, физика, химия, код и таблицы. Для математики и физики формулы в $x^2$ или $$E=mc^2$$ сохраняются без изменений. Блоки кода в тройных бэктиках тоже не разрезаются.

Что отправляется в модель

Первые ~40 тыс. символов материала, описание и рубрика задания, текст работы студента. Специальные маркеры prompt-injection в тексте студента заменяются на [filtered].