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ef45bdf c7874ed ef45bdf 8e24b38 ef45bdf 8e24b38 ef45bdf 8e24b38 ef45bdf 8e24b38 01dd4b3 ef45bdf 01dd4b3 ef45bdf 01dd4b3 8e24b38 01dd4b3 8e24b38 c192f59 c7874ed c192f59 c7874ed c192f59 c7874ed c192f59 c7874ed c192f59 ef45bdf c192f59 ef45bdf 2782f11 ef45bdf 2782f11 c017e55 2782f11 c017e55 2782f11 c017e55 2782f11 c017e55 |
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# modules/studentact/current_situation_interface.py
import streamlit as st
import logging
from ..utils.widget_utils import generate_unique_key
from .current_situation_analysis import (
analyze_text_dimensions,
create_vocabulary_network,
create_syntax_complexity_graph,
create_cohesion_heatmap
)
logger = logging.getLogger(__name__)
def display_current_situation_interface(lang_code, nlp_models, t):
"""
Interfaz modular para el análisis de la situación actual del estudiante.
Esta función maneja la presentación y la interacción con el usuario.
Args:
lang_code: Código del idioma actual
nlp_models: Diccionario de modelos de spaCy cargados
t: Diccionario de traducciones
"""
st.markdown("## Mi Situación Actual de Escritura")
# Container principal para mejor organización visual
with st.container():
# Columnas para entrada y visualización
text_col, visual_col = st.columns([1,2])
with text_col:
# Área de entrada de texto
text_input = st.text_area(
t.get('current_situation_input', "Ingresa tu texto para analizar:"),
height=400,
key=generate_unique_key("current_situation", "input")
)
# Botón de análisis
if st.button(
t.get('analyze_button', "Explorar mi escritura"),
type="primary",
disabled=not text_input,
key=generate_unique_key("current_situation", "analyze")
):
try:
with st.spinner(t.get('processing', "Analizando texto...")):
# 1. Procesar el texto
doc = nlp_models[lang_code](text_input)
metrics = analyze_text_dimensions(doc)
# 2. Mostrar visualizaciones en la columna derecha
with visual_col:
display_current_situation_visual(doc, metrics)
# 3. Obtener retroalimentación de Claude
feedback = get_claude_feedback(metrics, text_input)
# 4. Guardar los resultados
from ..database.current_situation_mongo_db import store_current_situation_result
if st.button(t.get('analyze_button', "Explorar mi escritura")):
with st.spinner(t.get('processing', "Analizando texto...")):
# Procesar y analizar
doc = nlp_models[lang_code](text_input)
# Obtener métricas con manejo de errores
try:
metrics = analyze_text_dimensions(doc)
except Exception as e:
logger.error(f"Error en análisis: {str(e)}")
st.error("Error en el análisis de dimensiones")
return
# Obtener feedback
try:
feedback = get_claude_feedback(metrics, text_input)
except Exception as e:
logger.error(f"Error obteniendo feedback: {str(e)}")
st.error("Error obteniendo retroalimentación")
return
# Guardar resultados con verificación
if store_current_situation_result(
st.session_state.username,
text_input,
metrics,
feedback
):
st.success(t.get('save_success', "Análisis guardado"))
# Mostrar visualizaciones y recomendaciones
display_current_situation_visual(doc, metrics)
show_recommendations(feedback, t)
else:
st.error("Error al guardar el análisis")
except Exception as e:
logger.error(f"Error en interfaz: {str(e)}")
st.error("Error general en la interfaz")
################################################################
def display_current_situation_visual(doc, metrics):
"""Visualización mejorada de resultados con interpretaciones"""
try:
with st.container():
# Estilos CSS mejorados para los contenedores
st.markdown("""
<style>
.graph-container {
background-color: white;
border-radius: 10px;
padding: 20px;
box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
margin: 15px 0;
}
.interpretation-box {
background-color: #f8f9fa;
border-left: 4px solid #0d6efd;
padding: 15px;
margin: 10px 0;
}
.metric-indicator {
font-size: 1.2em;
font-weight: 500;
color: #1f2937;
}
</style>
""", unsafe_allow_html=True)
# 1. Riqueza de Vocabulario
with st.expander("📚 Riqueza de Vocabulario", expanded=True):
st.markdown('<div class="graph-container">', unsafe_allow_html=True)
vocabulary_graph = create_vocabulary_network(doc)
if vocabulary_graph:
# Mostrar gráfico
st.pyplot(vocabulary_graph)
plt.close(vocabulary_graph)
# Interpretación
st.markdown('<div class="interpretation-box">', unsafe_allow_html=True)
st.markdown("**¿Qué significa este gráfico?**")
st.markdown("""
- 🔵 Los nodos azules representan palabras clave en tu texto
- 📏 El tamaño de cada nodo indica su frecuencia de uso
- 🔗 Las líneas conectan palabras que aparecen juntas frecuentemente
- 🎨 Los colores más intensos indican palabras más centrales
""")
st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
# 2. Estructura de Oraciones
with st.expander("🏗️ Complejidad Estructural", expanded=True):
st.markdown('<div class="graph-container">', unsafe_allow_html=True)
syntax_graph = create_syntax_complexity_graph(doc)
if syntax_graph:
st.pyplot(syntax_graph)
plt.close(syntax_graph)
st.markdown('<div class="interpretation-box">', unsafe_allow_html=True)
st.markdown("**Análisis de la estructura:**")
st.markdown("""
- 📊 Las barras muestran la complejidad de cada oración
- 📈 Mayor altura indica estructuras más elaboradas
- 🎯 La línea punteada indica el nivel óptimo de complejidad
- 🔄 Variación en las alturas sugiere dinamismo en la escritura
""")
st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
# 3. Cohesión Textual
with st.expander("🔄 Cohesión del Texto", expanded=True):
st.markdown('<div class="graph-container">', unsafe_allow_html=True)
cohesion_map = create_cohesion_heatmap(doc)
if cohesion_map:
st.pyplot(cohesion_map)
plt.close(cohesion_map)
st.markdown('<div class="interpretation-box">', unsafe_allow_html=True)
st.markdown("**¿Cómo leer el mapa de calor?**")
st.markdown("""
- 🌈 Colores más intensos indican mayor conexión entre oraciones
- 📝 La diagonal muestra la coherencia interna de cada oración
- 🔗 Las zonas claras sugieren oportunidades de mejorar conexiones
- 🎯 Un buen texto muestra patrones de color consistentes
""")
st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
# 4. Métricas Generales
with st.expander("📊 Resumen de Métricas", expanded=True):
col1, col2, col3 = st.columns(3)
with col1:
st.metric(
"Diversidad Léxica",
f"{metrics['vocabulary_richness']:.2f}/1.0",
help="Mide la variedad de palabras diferentes utilizadas"
)
with col2:
st.metric(
"Complejidad Estructural",
f"{metrics['structural_complexity']:.2f}/1.0",
help="Indica qué tan elaboradas son las estructuras de las oraciones"
)
with col3:
st.metric(
"Cohesión Textual",
f"{metrics['cohesion_score']:.2f}/1.0",
help="Evalúa qué tan bien conectadas están las ideas entre sí"
)
except Exception as e:
logger.error(f"Error en visualización: {str(e)}")
st.error("Error al generar las visualizaciones")
################################################################
def show_recommendations(feedback, t):
"""
Muestra las recomendaciones y ejercicios personalizados para el estudiante,
permitiendo el seguimiento de su progreso.
Args:
feedback: Diccionario con retroalimentación y ejercicios recomendados
t: Diccionario de traducciones
"""
st.markdown("### " + t.get('recommendations_title', "Recomendaciones para mejorar"))
for area, exercises in feedback['recommendations'].items():
with st.expander(f"💡 {area}"):
try:
# Descripción del área de mejora
st.markdown(exercises['description'])
# Obtener el historial de ejercicios del estudiante
from ..database.current_situation_mongo_db import get_student_exercises_history
exercises_history = get_student_exercises_history(st.session_state.username)
# Separar ejercicios en completados y pendientes
completed = exercises_history.get(area, [])
# Mostrar estado actual
progress_col1, progress_col2 = st.columns([3,1])
with progress_col1:
st.markdown("**Ejercicio sugerido:**")
st.markdown(exercises['activity'])
with progress_col2:
# Verificar si el ejercicio ya está completado
exercise_key = f"{area}_{exercises['activity']}"
is_completed = exercise_key in completed
if is_completed:
st.success("✅ Completado")
else:
# Botón para marcar ejercicio como completado
if st.button(
t.get('mark_complete', "Marcar como completado"),
key=generate_unique_key("exercise", area),
type="primary"
):
try:
from ..database.current_situation_mongo_db import update_exercise_status
# Actualizar estado del ejercicio
success = update_exercise_status(
username=st.session_state.username,
area=area,
exercise=exercises['activity'],
completed=True
)
if success:
st.success(t.get(
'exercise_completed',
"¡Ejercicio marcado como completado!"
))
st.rerun()
else:
st.error(t.get(
'exercise_error',
"Error al actualizar el estado del ejercicio"
))
except Exception as e:
logger.error(f"Error actualizando estado del ejercicio: {str(e)}")
st.error(t.get('update_error', "Error al actualizar el ejercicio"))
# Mostrar recursos adicionales si existen
if 'resources' in exercises:
st.markdown("**Recursos adicionales:**")
for resource in exercises['resources']:
st.markdown(f"- {resource}")
# Mostrar fecha de finalización si está completado
if is_completed:
completion_date = exercises_history[exercise_key].get('completion_date')
if completion_date:
st.caption(
t.get('completed_on', "Completado el") +
f": {completion_date.strftime('%d/%m/%Y %H:%M')}"
)
except Exception as e:
logger.error(f"Error mostrando recomendaciones para {area}: {str(e)}")
st.error(t.get(
'recommendations_error',
f"Error al mostrar las recomendaciones para {area}"
)) |