Генератор проверочных заданий и рубрик в формате JSON

text-to-text

text-to-text

Промпт по материалу, типам вопросов и распределению Блума строит полноценный набор тестовых заданий с эталонными ответами и рубриками, а на выходе оставляет только валидный JSON по заданной схеме.

Нужно сгенерировать набор проверочных заданий по материалу и вернуть результат только в формате JSON UTF-8.

Входные данные:
- material
- audience
- level
- num_questions
- types_pref
- bloom_distribution
- include_key_and_rubric
- prefer_reasoning
- additional_constraints

Сделай следующее:
1. Сгенерируй ровно [num_questions] вопросов, соблюдая [types_pref] и [bloom_distribution] настолько точно, насколько это возможно.
2. Если точное соблюдение невозможно, не останавливайся: скорректируй распределение до ближайшего рабочего варианта, а причину отклонения кратко укажи в `summary`.
3. Если [prefer_reasoning] не указан, считай его равным `true`.
4. Если в `additional_constraints` не указан формат, используй JSON.
5. Если в `additional_constraints` не указан язык, используй русский.

Структура JSON:
{
  "test_metadata": {
    "title": "...",
    "audience": "...",
    "level": "...",
    "num_questions": N,
    "types_distribution_actual": {"MCQ": X, "...": Y},
    "bloom_distribution_actual": {"Remember": n1, "Understand": n2, "Apply": n3, "Analyze": n4, "Evaluate": n5, "Create": n6},
    "include_key_and_rubric": true,
    "language": "ru"
  },
  "questions": [
    {
      "id": "Q1",
      "fragment_reference": ["F1"],
      "question_text": "...",
      "type": "MCQ",
      "target_bloom_level": "Apply",
      "expected_response_form": "...",
      "difficulty": "средний",
      "key_points": ["...", "..."],
      "sample_answer": "...",
      "rubric": null,
      "choices": ["A) ...", "B) ...", "C) ...", "D) ..."],
      "correct_choice": "B",
      "distractor_explanations": {"A": "...", "C": "...", "D": "..."},
      "estimated_time_min": 3,
      "notes": ""
    }
  ],
  "summary": "..."
}

Обязательные правила:
- Не задавай уточняющих вопросов.
- Для открытых вопросов добавляй `sample_answer` и рубрику минимум из трёх уровней качества, если `include_key_and_rubric = true`.
- Для MCQ давай минимум 4 варианта ответа и короткие объяснения всех дистракторов.
- Если материал разбит на фрагменты, указывай ссылки на нужные фрагменты.
- Не добавляй комментарии вне JSON, Markdown-обёртку и пояснения процесса.
- Итог должен быть валидным JSON, готовым к разбору.