Create current_situation_interface.py

modules/studentact/current_situation_interface.py

@@ -0,0 +1,291 @@
+# modules/studentact/current_situation_interface.py
+
+import streamlit as st
+import logging
+from ..utils.widget_utils import generate_unique_key
+
+from ..database.current_situation_mongo_db import store_current_situation_result
+
+from .current_situation_analysis import (
+    analyze_text_dimensions, 
+    analyze_clarity,
+    analyze_reference_clarity,
+    analyze_vocabulary_diversity, 
+    analyze_cohesion,
+    analyze_structure,
+    get_dependency_depths, 
+    normalize_score, 
+    generate_sentence_graphs, 
+    generate_word_connections, 
+    generate_connection_paths,
+    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 simplificada para el análisis inicial, enfocada en recomendaciones directas.
+    """
+    try:
+        # Inicializar estados si no existen
+        if 'text_input' not in st.session_state:
+            st.session_state.text_input = ""
+        if 'show_results' not in st.session_state:
+            st.session_state.show_results = False
+        if 'current_doc' not in st.session_state:
+            st.session_state.current_doc = None
+        if 'current_metrics' not in st.session_state:
+            st.session_state.current_metrics = None
+
+        st.markdown("## Análisis Inicial de Escritura")
+        
+        # Container principal con dos columnas
+        with st.container():
+            input_col, results_col = st.columns([1,2])
+            
+            with input_col:
+                st.markdown("### Ingresa tu texto")
+                
+                # Función para manejar cambios en el texto
+                def on_text_change():
+                    st.session_state.text_input = st.session_state.text_area
+                    st.session_state.show_results = False  # Resetear resultados cuando el texto cambia
+                
+                # Text area con manejo de estado
+                text_input = st.text_area(
+                    t.get('input_prompt', "Escribe o pega tu texto aquí:"),
+                    height=400,
+                    key="text_area",
+                    value=st.session_state.text_input,
+                    on_change=on_text_change,
+                    help="Este texto será analizado para darte recomendaciones personalizadas"
+                )
+                
+                if st.button(
+                    t.get('analyze_button', "Analizar mi escritura"),
+                    type="primary",
+                    disabled=not text_input.strip(),
+                    use_container_width=True,
+                ):
+                    try:
+                        with st.spinner(t.get('processing', "Analizando...")):
+                            # Procesar texto y obtener métricas
+                            doc = nlp_models[lang_code](text_input)
+                            metrics = analyze_text_dimensions(doc)
+                            
+                            # Guardar en MongoDB
+                            storage_success = store_current_situation_result(
+                                username=st.session_state.username,
+                                text=text_input,
+                                metrics=metrics,
+                                feedback=None  # Por ahora sin feedback
+                            )
+                            
+                            if not storage_success:
+                                logger.warning("No se pudo guardar el análisis en la base de datos")
+                            
+                            # Actualizar estado
+                            st.session_state.current_doc = doc
+                            st.session_state.current_metrics = metrics
+                            st.session_state.show_results = True
+                            st.session_state.text_input = text_input
+                            
+                    except Exception as e:
+                        logger.error(f"Error en análisis: {str(e)}")
+                        st.error(t.get('analysis_error', "Error al analizar el texto"))
+                
+            # Mostrar resultados en la columna derecha
+            with results_col:
+                if st.session_state.show_results and st.session_state.current_metrics is not None:
+                    display_recommendations(st.session_state.current_metrics, t)
+                    
+                    # Opción para ver detalles
+                    with st.expander("🔍 Ver análisis detallado", expanded=False):
+                        display_current_situation_visual(
+                            st.session_state.current_doc,
+                            st.session_state.current_metrics
+                        )
+                        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error en interfaz: {str(e)}")
+        st.error("Ocurrió un error. Por favor, intente de nuevo.")
+
+
+
+def display_current_situation_visual(doc, metrics):
+    """
+    Muestra visualizaciones detalladas del análisis.
+    """
+    try:
+        st.markdown("### 📊 Visualizaciones Detalladas")
+        
+        # 1. Visualización de vocabulario
+        with st.expander("Análisis de Vocabulario", expanded=True):
+            vocab_graph = create_vocabulary_network(doc)
+            if vocab_graph:
+                st.pyplot(vocab_graph)
+                plt.close(vocab_graph)
+        
+        # 2. Visualización de estructura
+        with st.expander("Análisis de Estructura", expanded=True):
+            syntax_graph = create_syntax_complexity_graph(doc)
+            if syntax_graph:
+                st.pyplot(syntax_graph)
+                plt.close(syntax_graph)
+        
+        # 3. Visualización de cohesión
+        with st.expander("Análisis de Cohesión", expanded=True):
+            cohesion_graph = create_cohesion_heatmap(doc)
+            if cohesion_graph:
+                st.pyplot(cohesion_graph)
+                plt.close(cohesion_graph)
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error en visualización: {str(e)}")
+        st.error("Error al generar las visualizaciones")
+
+
+####################################
+def display_recommendations(metrics, t):
+    """
+    Muestra recomendaciones basadas en las métricas del texto.
+    """
+    # 1. Resumen Visual con Explicación
+    st.markdown("### 📊 Resumen de tu Análisis")
+    
+    # Explicación del sistema de medición
+    st.markdown("""
+        **¿Cómo interpretar los resultados?**
+        
+        Cada métrica se mide en una escala de 0.0 a 1.0, donde:
+        - 0.0 - 0.4: Necesita atención prioritaria
+        - 0.4 - 0.6: En desarrollo
+        - 0.6 - 0.8: Buen nivel
+        - 0.8 - 1.0: Nivel avanzado
+    """)
+
+    # Métricas con explicaciones detalladas
+    col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
+    
+    with col1:
+        st.metric(
+            "Vocabulario",
+            f"{metrics['vocabulary']['normalized_score']:.2f}",
+            help="Mide la variedad y riqueza de tu vocabulario. Un valor alto indica un uso diverso de palabras sin repeticiones excesivas."
+        )
+        with st.expander("ℹ️ Detalles"):
+            st.write("""
+                **Vocabulario**
+                - Evalúa la diversidad léxica
+                - Considera palabras únicas vs. totales
+                - Detecta repeticiones innecesarias
+                - Valor óptimo: > 0.7
+            """)
+    
+    with col2:
+        st.metric(
+            "Estructura",
+            f"{metrics['structure']['normalized_score']:.2f}",
+            help="Evalúa la complejidad y variedad de las estructuras sintácticas en tus oraciones."
+        )
+        with st.expander("ℹ️ Detalles"):
+            st.write("""
+                **Estructura**
+                - Analiza la complejidad sintáctica
+                - Mide variación en construcciones
+                - Evalúa longitud de oraciones
+                - Valor óptimo: > 0.6
+            """)
+    
+    with col3:
+        st.metric(
+            "Cohesión",
+            f"{metrics['cohesion']['normalized_score']:.2f}",
+            help="Indica qué tan bien conectadas están tus ideas y párrafos entre sí."
+        )
+        with st.expander("ℹ️ Detalles"):
+            st.write("""
+                **Cohesión**
+                - Mide conexiones entre ideas
+                - Evalúa uso de conectores
+                - Analiza progresión temática
+                - Valor óptimo: > 0.65
+            """)
+    
+    with col4:
+        st.metric(
+            "Claridad",
+            f"{metrics['clarity']['normalized_score']:.2f}",
+            help="Evalúa la facilidad de comprensión general de tu texto."
+        )
+        with st.expander("ℹ️ Detalles"):
+            st.write("""
+                **Claridad**
+                - Evalúa comprensibilidad
+                - Considera estructura lógica
+                - Mide precisión expresiva
+                - Valor óptimo: > 0.7
+            """)
+
+    st.markdown("---")
+
+    # 2. Recomendaciones basadas en puntuaciones
+    st.markdown("### 💡 Recomendaciones Personalizadas")
+    
+    # Recomendaciones morfosintácticas
+    if metrics['structure']['normalized_score'] < 0.6:
+        st.warning("""
+        #### 📝 Análisis Morfosintáctico Recomendado
+        
+        **Tu nivel actual sugiere que sería beneficioso:**
+        1. Realizar el análisis morfosintáctico de 3 párrafos diferentes
+        2. Practicar la combinación de oraciones simples en compuestas
+        3. Identificar y clasificar tipos de oraciones en textos académicos
+        4. Ejercitar la variación sintáctica
+        
+        *Hacer clic en "Comenzar ejercicios" para acceder al módulo morfosintáctico*
+        """)
+        
+    # Recomendaciones semánticas
+    if metrics['vocabulary']['normalized_score'] < 0.7:
+        st.warning("""
+        #### 📚 Análisis Semántico Recomendado
+        
+        **Para mejorar tu vocabulario y expresión:**
+        A. Realiza el análisis semántico de un texto académico
+        B. Identifica y agrupa campos semánticos relacionados
+        C. Practica la sustitución léxica en tus párrafos
+        D. Construye redes de conceptos sobre tu tema
+        E. Analiza las relaciones entre ideas principales
+        
+        *Hacer clic en "Comenzar ejercicios" para acceder al módulo semántico*
+        """)
+    
+    # Recomendaciones de cohesión
+    if metrics['cohesion']['normalized_score'] < 0.65:
+        st.warning("""
+        #### 🔄 Análisis del Discurso Recomendado
+        
+        **Para mejorar la conexión entre ideas:**
+        1. Realizar el análisis del discurso de un texto modelo
+        2. Practicar el uso de diferentes conectores textuales
+        3. Identificar cadenas de referencia en textos académicos
+        4. Ejercitar la progresión temática en tus escritos
+        
+        *Hacer clic en "Comenzar ejercicios" para acceder al módulo de análisis del discurso*
+        """)
+    
+    # Botón de acción
+    st.markdown("---")
+    col1, col2, col3 = st.columns([1,2,1])
+    with col2:
+        st.button(
+            "🎯 Comenzar ejercicios recomendados",
+            type="primary",
+            use_container_width=True,
+            key="start_exercises"
+        )