Update modules/studentact/current_situation_analysis.py

modules/studentact/current_situation_analysis.py

@@ -10,6 +10,8 @@ import numpy as np
 import matplotlib.patches as patches
 import logging
 
+from translations.recommendations import RECOMMENDATIONS
+
 # 2. Configuración básica del logging
 logging.basicConfig(
     level=logging.INFO,
@@ -23,9 +25,6 @@ logging.basicConfig(
 # 3. Obtener el logger específico para este módulo
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-# Importaciones locales
-from translations.recommendations import RECOMMENDATIONS
-
 #########################################################################
 
 def correlate_metrics(scores):
@@ -250,7 +249,7 @@ def analyze_clarity(doc):
         logger.error(f"Error en analyze_clarity: {str(e)}")
         return 0.0, {}
 
-########################################################################################
+
 def analyze_vocabulary_diversity(doc):
     """Análisis mejorado de la diversidad y calidad del vocabulario"""
     try:
@@ -308,7 +307,6 @@ def analyze_vocabulary_diversity(doc):
         logger.error(f"Error en analyze_vocabulary_diversity: {str(e)}")
         return 0.0, {}
 
-#############################################################################################
 def analyze_cohesion(doc):
     """Analiza la cohesión textual"""
     try:
@@ -390,7 +388,6 @@ def analyze_cohesion(doc):
         logger.error(f"Error en analyze_cohesion: {str(e)}")
         return 0.0
 
-#############################################################################################################
 def analyze_structure(doc):
     try:
         if len(doc) == 0:
@@ -518,8 +515,6 @@ def get_dependency_depths(token, depth=0, analyzed_tokens=None):
     
     return current_result
 
-
-#############################################################################################################
 def normalize_score(value, metric_type, 
                    min_threshold=0.0, target_threshold=1.0, 
                    range_factor=2.0, optimal_length=None, 
@@ -623,9 +618,6 @@ def normalize_score(value, metric_type,
         return 0.0
 
 
-
-
-#####################################################################################
 # Funciones de generación de gráficos
 def generate_sentence_graphs(doc):
     """Genera visualizaciones de estructura de oraciones"""
@@ -694,7 +686,6 @@ def create_vocabulary_network(doc):
     plt.axis('off')
     return fig
 
-#############################################################################
 def create_syntax_complexity_graph(doc):
     """
     Genera el diagrama de arco de complejidad sintáctica.
@@ -774,7 +765,7 @@ def create_syntax_complexity_graph(doc):
         logger.error(f"Error en create_syntax_complexity_graph: {str(e)}")
         return None
 
-#########################################################################################################
+
 def create_cohesion_heatmap(doc):
     """Genera un mapa de calor que muestra la cohesión entre párrafos/oraciones."""
     try:
@@ -818,194 +809,4 @@ def create_cohesion_heatmap(doc):
         
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error en create_cohesion_heatmap: {str(e)}")
-        return None
-        
-########################################################################################
-def generate_recommendations(metrics, text_type, lang_code='es'):
-    """
-    Genera recomendaciones personalizadas basadas en las métricas del texto y el tipo de texto.
-    
-    Args:
-        metrics: Diccionario con las métricas analizadas
-        text_type: Tipo de texto ('academic_article', 'student_essay', 'general_communication')
-        lang_code: Código del idioma para las recomendaciones (es, en, fr, pt)
-    
-    Returns:
-        dict: Recomendaciones organizadas por categoría en el idioma correspondiente
-    """
-    try:
-        # Obtener umbrales según el tipo de texto
-        thresholds = TEXT_TYPES[text_type]['thresholds']
-        
-        # Verificar que el idioma esté soportado, usar español como respaldo
-        if lang_code not in RECOMMENDATIONS:
-            logger.warning(f"Idioma {lang_code} no soportado para recomendaciones, usando español")
-            lang_code = 'es'
-            
-        # Obtener traducciones para el idioma seleccionado
-        translations = RECOMMENDATIONS[lang_code]
-        
-        # Inicializar diccionario de recomendaciones
-        recommendations = {
-            'vocabulary': [],
-            'structure': [],
-            'cohesion': [],
-            'clarity': [],
-            'specific': [],
-            'priority': {
-                'area': 'general',
-                'tips': []
-            },
-            'text_type_name': translations['text_types'][text_type],
-            'dimension_names': translations['dimension_names'],
-            'ui_text': {
-                'priority_intro': translations['priority_intro'],
-                'detailed_recommendations': translations['detailed_recommendations'],
-                'save_button': translations['save_button'],
-                'save_success': translations['save_success'],
-                'save_error': translations['save_error'],
-                'area_priority': translations['area_priority']
-            }
-        }
-        
-        # Determinar nivel para cada dimensión y asignar recomendaciones
-        dimensions = ['vocabulary', 'structure', 'cohesion', 'clarity']
-        scores = {}
-        
-        for dim in dimensions:
-            score = metrics[dim]['normalized_score']
-            scores[dim] = score
-            
-            # Determinar nivel (bajo, medio, alto)
-            if score < thresholds[dim]['min']:
-                level = 'low'
-            elif score < thresholds[dim]['target']:
-                level = 'medium'
-            else:
-                level = 'high'
-                
-            # Asignar recomendaciones para ese nivel
-            recommendations[dim] = translations[dim][level]
-        
-        # Asignar recomendaciones específicas por tipo de texto
-        recommendations['specific'] = translations[text_type]
-        
-        # Determinar área prioritaria (la que tiene menor puntuación)
-        priority_dimension = min(scores, key=scores.get)
-        recommendations['priority']['area'] = priority_dimension
-        recommendations['priority']['tips'] = recommendations[priority_dimension]
-        
-        logger.info(f"Generadas recomendaciones en {lang_code} para texto tipo {text_type}")
-        return recommendations
-        
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Error en generate_recommendations: {str(e)}")
-        # Retornar mensajes genéricos en caso de error
-        if lang_code == 'en':
-            return {
-                'vocabulary': ["Try enriching your vocabulary"],
-                'structure': ["Work on the structure of your sentences"],
-                'cohesion': ["Improve the connection between your ideas"],
-                'clarity': ["Try to express your ideas more clearly"],
-                'specific': ["Adapt your text according to its purpose"],
-                'priority': {
-                    'area': 'general',
-                    'tips': ["Seek specific feedback from a tutor or teacher"]
-                },
-                'dimension_names': {
-                    'vocabulary': 'Vocabulary',
-                    'structure': 'Structure',
-                    'cohesion': 'Cohesion',
-                    'clarity': 'Clarity',
-                    'general': 'General'
-                },
-                'ui_text': {
-                    'priority_intro': "This is where you should focus your efforts.",
-                    'detailed_recommendations': "Detailed recommendations",
-                    'save_button': "Save analysis",
-                    'save_success': "Analysis saved successfully",
-                    'save_error': "Error saving analysis",
-                    'area_priority': "Priority area"
-                }
-            }
-        elif lang_code == 'fr':
-            return {
-                'vocabulary': ["Essayez d'enrichir votre vocabulaire"],
-                'structure': ["Travaillez sur la structure de vos phrases"],
-                'cohesion': ["Améliorez la connexion entre vos idées"],
-                'clarity': ["Essayez d'exprimer vos idées plus clairement"],
-                'specific': ["Adaptez votre texte en fonction de son objectif"],
-                'priority': {
-                    'area': 'general',
-                    'tips': ["Demandez des commentaires spécifiques à un tuteur ou un professeur"]
-                },
-                'dimension_names': {
-                    'vocabulary': 'Vocabulaire',
-                    'structure': 'Structure',
-                    'cohesion': 'Cohésion',
-                    'clarity': 'Clarté',
-                    'general': 'Général'
-                },
-                'ui_text': {
-                    'priority_intro': "C'est là que vous devriez concentrer vos efforts.",
-                    'detailed_recommendations': "Recommandations détaillées",
-                    'save_button': "Enregistrer l'analyse",
-                    'save_success': "Analyse enregistrée avec succès",
-                    'save_error': "Erreur lors de l'enregistrement de l'analyse",
-                    'area_priority': "Domaine prioritaire"
-                }
-            }
-        elif lang_code == 'pt':
-            return {
-                'vocabulary': ["Tente enriquecer seu vocabulário"],
-                'structure': ["Trabalhe na estrutura de suas frases"],
-                'cohesion': ["Melhore a conexão entre suas ideias"],
-                'clarity': ["Tente expressar suas ideias com mais clareza"],
-                'specific': ["Adapte seu texto de acordo com seu propósito"],
-                'priority': {
-                    'area': 'general',
-                    'tips': ["Busque feedback específico de um tutor ou professor"]
-                },
-                'dimension_names': {
-                    'vocabulary': 'Vocabulário',
-                    'structure': 'Estrutura',
-                    'cohesion': 'Coesão',
-                    'clarity': 'Clareza',
-                    'general': 'Geral'
-                },
-                'ui_text': {
-                    'priority_intro': "É aqui que você deve concentrar seus esforços.",
-                    'detailed_recommendations': "Recomendações detalhadas",
-                    'save_button': "Salvar análise",
-                    'save_success': "Análise salva com sucesso",
-                    'save_error': "Erro ao salvar análise",
-                    'area_priority': "Área prioritária"
-                }
-            }
-        else:  # Español por defecto
-            return {
-                'vocabulary': ["Intenta enriquecer tu vocabulario"],
-                'structure': ["Trabaja en la estructura de tus oraciones"],
-                'cohesion': ["Mejora la conexión entre tus ideas"],
-                'clarity': ["Busca expresar tus ideas con mayor claridad"],
-                'specific': ["Adapta tu texto según su propósito"],
-                'priority': {
-                    'area': 'general',
-                    'tips': ["Busca retroalimentación específica de un tutor o profesor"]
-                },
-                'dimension_names': {
-                    'vocabulary': 'Vocabulario',
-                    'structure': 'Estructura',
-                    'cohesion': 'Cohesión',
-                    'clarity': 'Claridad',
-                    'general': 'General'
-                },
-                'ui_text': {
-                    'priority_intro': "Esta es el área donde debes concentrar tus esfuerzos.",
-                    'detailed_recommendations': "Recomendaciones detalladas",
-                    'save_button': "Guardar análisis",
-                    'save_success': "Análisis guardado con éxito",
-                    'save_error': "Error al guardar el análisis",
-                    'area_priority': "Área prioritaria"
-                }
-            }
+        return None