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2026-06-21 15:38:10 +02:00
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backend/models.py
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@@ -215,27 +215,44 @@ class BausteinPruefungRequest(BaseModel):
baustein: str = Field(min_length=1, max_length=200)
section: str = Field(default="", max_length=20000) # ausführliche Fassung
section_kompakt: str = Field(default="", max_length=20000) # kompakte Fassung (Merksätze)
aktion: Literal["frage", "diskussion", "antwort", "antwort_pruefen"] = "frage"
aktion: Literal[
"frage", "diskussion", "antwort", "antwort_pruefen",
"quiz_frage", "quiz_antwort", "lueck_frage", "lueck_antwort",
] = "frage"
frage: str = Field(default="", max_length=2000) # aktuell geprüfte Frage (für diskussion/antwort); Anker der Basis
auswahl: list[int] = [] # Quiz/Lückentext-Auswahl: vom Lerner gewählte Options-Indizes
korrekt: list[int] = [] # Quiz/Lückentext-Auswahl: korrekte Indizes (Client hält sie aus der Generierung)
loesung: str = Field(default="", max_length=500) # Lückentext frei: erwarteter Begriff
alternativen: list[str] = [] # Lückentext frei: akzeptierte Synonyme
eingabe: str = Field(default="", max_length=500) # Lückentext frei: getippter Begriff
schwer: bool = False # Variante: leicht (+1/−1) vs schwer (+3/−1)
letzte_bewertung: str = Field(default="", max_length=2000) # Feedback der letzten Bewertung (Kontext für diskussion)
vermeide: list[str] = [] # schon gestellte + vorgemerkte Fragen — sinngemäß nicht wiederholen
nachgefragt: bool = False # für diese Frage wurde nachgefragt → Gewinn auf +1 gedeckelt
begruendung: str = Field(default="", max_length=2000) # „Gründlich prüfen": warum mit der Bewertung unzufrieden
muster: str = Field(default="", max_length=2000) # gezogenes Frage-Muster (Saat); leer → Live-Generierung (Fallback)
# Basis wird serverseitig je Frage geführt (offene_frage-Anker) — nicht mehr vom Client.
tier2: bool = False # ganzer Guide absolviert (alle ≥3) → −1 bei falsch, Deckel 10
tier3: bool = False # ganzer Guide verstanden (alle ≥10) → Meisterpfad, −2 bei falsch, Deckel 25
cap: int = Field(default=6, ge=6, le=30) # Score-Deckel = Max des höchsten erstellten Formats (6/12/18/30)
messages: list[ChatMessage] = [] # Dialog bisher; leer = erste Frage
provider: ProviderType = "claude"
gruendlich: bool = False # „Gründlich prüfen": Bewertung mit starkem Modell (role guide)
class QuizOption(BaseModel):
text: str
korrekt: bool
class BausteinPruefungResponse(BaseModel):
frage: str | None = None
reply: str | None = None
feedback: str | None = None
punkte: int | None = None # Punkt-Delta dieser Antwort (−1 … +3); schnell = voraussichtlich
punkte: int | None = None # Punkt-Delta dieser Antwort (−2 … +3); schnell = voraussichtlich
bewertung: Literal["gut", "neutral", "schlecht"] | None = None # aus Vorzeichen, fürs Einfärben
optionen: list[QuizOption] | None = None # Quiz: 4 Optionen + Korrekt-Flags
satz: str | None = None # Lückentext: Satz mit Lücke (___)
loesung: str | None = None # Lückentext: erwarteter Begriff
alternativen: list[str] | None = None # Lückentext: akzeptierte Synonyme
gute_antworten: int
absolviert: bool
verstanden: bool = False