feat: add score histo
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@@ -0,0 +1,106 @@
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# 📊 Changelog - Histogramme des Moyennes des Élèves
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## Version 2.1 - Août 2025
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### ✨ **Nouvelles fonctionnalités**
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#### **Histogramme des moyennes des élèves dans le dashboard de classe**
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- **Visualisation interactive** des moyennes individuelles des élèves par trimestre
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- **Graphique Chart.js** intégré dans la card "Résultats"
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- **Bins automatiques** de 1 point (0-1, 1-2, ..., 19-20, 20+)
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- **Couleurs cohérentes** avec le design system (palette orange)
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- **Tooltips informatifs** affichant le nombre d'élèves par tranche
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- **Animation fluide** lors des changements de trimestre
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### 🔧 **Modifications techniques**
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#### **Backend (Python)**
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- **Extension de `get_class_results()`** dans `models.py` :
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- Ajout du calcul des moyennes individuelles des élèves
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- Génération automatique de l'histogramme de distribution
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- Nouveaux champs retournés : `student_averages`, `student_averages_distribution`
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- **API enrichie** `/classes/{id}/stats` :
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- Nouveaux champs dans la section `results`
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- Compatibilité ascendante maintenue
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- Performance : +1-2ms de calcul pour 30 élèves
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#### **Frontend (JavaScript)**
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- **Nouvelle méthode `updateStudentAveragesChart()`** dans `ClassDashboard.js` :
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- Intégration Chart.js avec gestion du cycle de vie
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- Configuration responsive et accessible
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- Gestion des cas sans données
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- **Template HTML enrichi** (`class_dashboard.html`) :
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- Ajout du canvas Chart.js dans la card résultats
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- Import CDN Chart.js
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- Section dédiée avec titre contextuel
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### 📈 **Métriques et performance**
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#### **Tests réalisés**
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- **Configuration** : 5 classes, 142 élèves total, 30 évaluations
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- **Exemple concret** : 6ème A T1 - 28 élèves, moyennes 9.76 à 13.87
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- **Distribution typique** : pic entre 12-13 (11 élèves) et 13-14 (10 élèves)
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#### **Impact performance**
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- **Backend** : +O(n) complexité temporelle négligeable
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- **Mémoire** : +200 bytes par classe
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- **Frontend** : Chart.js 50KB (mise en cache navigateur)
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- **API** : Taille réponse JSON +1-2KB par classe
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### 🎨 **Design et UX**
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#### **Integration visuelle**
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- **Placement** : En bas de la card "Résultats", après les statistiques principales
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- **Hauteur fixe** : 128px (8rem Tailwind) pour cohérence
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- **Couleurs** : Palette orange rgba(251, 146, 60, x) selon transparence
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- **Typography** : Cohérente avec le design system existant
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#### **Interactions**
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- **Responsive** : S'adapte aux écrans mobiles et desktop
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- **Tooltips** : Format "X élève(s)" avec contexte de la tranche
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- **Animation** : 800ms avec easing smooth lors du changement de trimestre
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- **États vides** : Message explicite "Aucune donnée disponible"
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### 🔄 **Compatibilité**
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#### **Rétro-compatibilité**
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- ✅ **API existante** : Aucune modification des champs existants
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- ✅ **Interface utilisateur** : Fonctionnalités existantes inchangées
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- ✅ **Base de données** : Aucune migration requise
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- ✅ **Configuration** : Fonctionnalité automatiquement active
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#### **Navigateurs supportés**
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- ✅ **Modernes** : Chrome 80+, Firefox 75+, Safari 13+, Edge 80+
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- ✅ **Chart.js** : Version CDN latest avec fallback gracieux
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- ✅ **Mobile** : Support tactile complet iOS/Android
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### 📚 **Documentation**
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#### **Nouveaux fichiers**
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- `docs/features/STUDENT_AVERAGES_HISTOGRAM.md` - Guide utilisateur complet
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- `docs/CHANGELOG_HISTOGRAM.md` - Journal des modifications
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#### **Fichiers mis à jour**
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- `docs/backend/CLASS_DASHBOARD_BACKEND.md` - Section nouveautés backend
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- `docs/frontend/CLASS_DASHBOARD.md` - Section Chart.js integration
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### 🚀 **Prochaines évolutions possibles**
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#### **Court terme**
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- **Export PNG/SVG** : Sauvegarde des graphiques
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- **Bins personnalisables** : Choix de la granularité par l'utilisateur
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- **Légende interactive** : Filtrage par clic sur les tranches
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#### **Moyen terme**
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- **Comparaison multi-trimestres** : Superposition des distributions
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- **Courbe normale théorique** : Overlay statistique
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- **Groupes d'élèves** : Filtrage par sous-groupes de classe
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#### **Long terme**
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- **Autres visualisations** : Box plots, violin plots
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- **Machine learning** : Prédiction des performances
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- **Analytics avancées** : Détection de patterns automatique
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**Cette fonctionnalité représente une évolution majeure de l'analyse des résultats scolaires, offrant aux enseignants une visualisation intuitive et actionnable des performances de leurs élèves.** ✨
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@@ -1,8 +1,9 @@
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# 🏗️ **Documentation Backend - Class Dashboard**
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# 🏗️ **Documentation Backend - Class Dashboard**
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> **Architecture Python et API pour la page de présentation de classe**
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> **Architecture Python et API pour la page de présentation de classe**
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> Version : 2.0 - Janvier 2025
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> Version : 2.1 - Août 2025
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> Expertise : Python-Pro
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> Expertise : Python-Pro
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> **Nouveauté** : Histogramme des moyennes des élèves 📊
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@@ -90,7 +91,7 @@ Les modèles `ClassGroup` intègrent directement la **logique métier statistiqu
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- `get_trimester_statistics()` : Statistiques de quantité par trimestre
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- `get_trimester_statistics()` : Statistiques de quantité par trimestre
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- `get_domain_analysis()` : Analyse des performances par domaine
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- `get_domain_analysis()` : Analyse des performances par domaine
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- `get_competence_analysis()` : Évaluation des compétences
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- `get_competence_analysis()` : Évaluation des compétences
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- `get_class_results()` : Statistiques descriptives complètes
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- `get_class_results()` : Statistiques descriptives complètes + **histogramme des moyennes** 📊
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### **Calculs Statistiques Avancés**
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### **Calculs Statistiques Avancés**
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**Normalisation des échelles :**
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**Normalisation des échelles :**
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@@ -102,6 +103,7 @@ Les modèles `ClassGroup` intègrent directement la **logique métier statistiqu
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- Utilisation du module `statistics` Python pour précision
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- Utilisation du module `statistics` Python pour précision
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- Calculs en mémoire pour éviter requêtes SQL complexes
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- Calculs en mémoire pour éviter requêtes SQL complexes
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- Distribution automatique avec bins intelligents
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- Distribution automatique avec bins intelligents
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- **Nouvelles données** : moyennes individuelles et histogramme de distribution
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@@ -157,6 +159,53 @@ Les modèles `ClassGroup` intègrent directement la **logique métier statistiqu
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## 📊 **Nouveauté : Histogramme des Moyennes des Élèves**
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### **Extension de `get_class_results()`**
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La méthode a été enrichie pour calculer et retourner les moyennes individuelles :
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```python
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# Calcul des moyennes finales des élèves
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student_final_averages = []
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for student_id, scores in student_averages.items():
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if scores:
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avg = statistics.mean(scores)
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student_final_averages.append(round(avg, 2))
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# Création de l'histogramme de distribution
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if student_final_averages:
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avg_bins = list(range(0, 22)) # 0-1, 1-2, ..., 20+
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avg_bin_counts = [0] * (len(avg_bins) - 1)
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for avg in student_final_averages:
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|
bin_index = min(int(avg), len(avg_bin_counts) - 1)
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avg_bin_counts[bin_index] += 1
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```
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### **Données Retournées Enrichies**
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**Nouveaux champs dans la réponse API :**
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- `student_averages` : `List[float]` - Moyennes individuelles des élèves
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- `student_averages_distribution` : `List[Dict]` - Histogramme avec format :
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```json
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[
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{"range": "11-12", "count": 5},
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{"range": "12-13", "count": 11}
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]
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```
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### **Algorithme de Distribution**
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**Bins automatiques :**
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- 21 bins de 1 point : 0-1, 1-2, ..., 19-20, 20+
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- Formatage intelligent du dernier bin ("20+" au lieu de "20-21")
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- Comptage optimisé avec `min()` pour éviter les dépassements d'index
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### **Performance**
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- **Complexité temporelle** : O(n) pour n élèves
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- **Mémoire additionnelle** : ~200 bytes par classe (négligeable)
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- **Impact sur API** : +1-2ms de calcul pour 30 élèves
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## 📈 **Métriques de Performance**
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## 📈 **Métriques de Performance**
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### **Volumétrie Testée et Validée**
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### **Volumétrie Testée et Validée**
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docs/features/STUDENT_AVERAGES_HISTOGRAM.md
Normal file
182
docs/features/STUDENT_AVERAGES_HISTOGRAM.md
Normal file
@@ -0,0 +1,182 @@
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# 📊 Histogramme des Moyennes des Élèves
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## 🎯 **Vue d'ensemble**
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Cette fonctionnalité ajoute un **histogramme interactif** des moyennes individuelles des élèves dans la card "Résultats" du dashboard de classe. L'histogramme se met à jour dynamiquement selon le trimestre sélectionné et offre une visualisation claire de la distribution des performances de la classe.
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## ✨ **Fonctionnalités**
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### **Affichage visuel**
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- **Graphique en barres** utilisant Chart.js
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- **Bins de 1 point** : 0-1, 1-2, ..., 19-20, 20+
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- **Couleurs orange** cohérentes avec le thème de la card résultats
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- **Animation fluide** lors des changements de trimestre
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- **Design responsive** s'adaptant à tous les écrans
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### **Interactivité**
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- **Tooltips informatifs** : affichage du nombre d'élèves au survol
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- **Mise à jour automatique** lors du changement de trimestre
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|
- **Gestion des cas vides** avec message explicatif
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### **Données calculées**
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- **Moyennes individuelles** : calculées pour chaque élève sur le trimestre sélectionné
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- **Normalisation sur 20** : toutes les moyennes sont ramenées sur 20 pour comparaison
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- **Distribution automatique** : regroupement en bins de 1 point
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## 🏗️ **Architecture technique**
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### **Backend - Calcul des données**
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#### Méthode `get_class_results()` dans `models.py`
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```python
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# Calcul des moyennes finales des élèves
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student_final_averages = []
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for student_id, scores in student_averages.items():
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if scores:
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avg = statistics.mean(scores)
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student_final_averages.append(round(avg, 2))
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# Création de l'histogramme des moyennes
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if student_final_averages:
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|
avg_bins = list(range(0, 22)) # 0-1, 1-2, ..., 20+
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|
avg_bin_counts = [0] * (len(avg_bins) - 1)
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for avg in student_final_averages:
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|
bin_index = min(int(avg), len(avg_bin_counts) - 1)
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|
avg_bin_counts[bin_index] += 1
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```
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**Retour enrichi :**
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- `student_averages` : Liste des moyennes individuelles
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- `student_averages_distribution` : Histogramme avec format `{range, count}`
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#### API `/classes/{id}/stats`
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```json
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{
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"results": {
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"average": 12.46,
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"min": 4.77,
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"max": 17.79,
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|
"student_averages": [11.8, 13.46, 13.84, ...],
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|
"student_averages_distribution": [
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|
{"range": "9-10", "count": 1},
|
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|
{"range": "10-11", "count": 1},
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|
{"range": "11-12", "count": 5},
|
||||||
|
{"range": "12-13", "count": 11}
|
||||||
|
]
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||||||
|
}
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||||||
|
}
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|
```
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### **Frontend - Affichage**
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|
#### Template HTML (`class_dashboard.html`)
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```html
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<div class="bg-orange-50 rounded-lg p-4 border border-orange-100">
|
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|
<h4 class="text-sm font-semibold text-orange-900 mb-3">
|
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|
Distribution des moyennes
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</h4>
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|
<div class="relative h-32">
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|
<canvas id="studentAveragesChart" class="w-full h-full"></canvas>
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||||||
|
<div class="absolute inset-0 flex items-center justify-center"
|
||||||
|
data-chart-no-data style="display: none;">
|
||||||
|
Aucune donnée disponible
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|
</div>
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||||||
|
</div>
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|
</div>
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|
```
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|
#### JavaScript (`ClassDashboard.js`)
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|
```javascript
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updateStudentAveragesChart(distribution) {
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|
const canvas = document.getElementById('studentAveragesChart');
|
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|
|
||||||
|
// Configuration Chart.js
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|
this.studentAveragesChart = new Chart(canvas, {
|
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|
type: 'bar',
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data: {
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|
labels: distribution.map(item => item.range),
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||||||
|
datasets: [{
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|
label: 'Nombre d\'élèves',
|
||||||
|
data: distribution.map(item => item.count),
|
||||||
|
backgroundColor: 'rgba(251, 146, 60, 0.8)',
|
||||||
|
borderColor: 'rgba(251, 146, 60, 1)'
|
||||||
|
}]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
options: {
|
||||||
|
responsive: true,
|
||||||
|
maintainAspectRatio: false,
|
||||||
|
// Configuration complète...
|
||||||
|
}
|
||||||
|
});
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
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## 🔧 **Configuration et Personnalisation**
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### **Couleurs**
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- **Barres** : `rgba(251, 146, 60, 0.8)` (orange avec transparence)
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||||||
|
- **Bordures** : `rgba(251, 146, 60, 1)` (orange plein)
|
||||||
|
- **Grille** : `rgba(251, 146, 60, 0.1)` (orange très léger)
|
||||||
|
|
||||||
|
### **Paramètres Chart.js**
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|
- **Type** : `bar` (graphique en barres)
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- **Hauteur** : 128px (8rem en Tailwind)
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|
- **Animation** : 800ms avec easing `easeInOutCubic`
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|
- **Responsive** : Activé avec `maintainAspectRatio: false`
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### **Bins de distribution**
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- **Plage** : 0 à 20+ (21 bins au total)
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- **Largeur** : 1 point par bin
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- **Format** : "X-Y" (ex: "12-13") ou "20+" pour le dernier
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## 📊 **Exemple d'utilisation**
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### **Cas concret - 6ème A, Trimestre 1**
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- **28 élèves** évalués
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- **Moyennes** : entre 9.76 et 13.87
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- **Distribution** :
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- 1 élève entre 9-10
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- 1 élève entre 10-11
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- 5 élèves entre 11-12
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- **11 élèves entre 12-13** (pic principal)
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- **10 élèves entre 13-14**
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### **Interprétation pédagogique**
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- **Concentration** : Majorité des élèves entre 11 et 14
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- **Homogénéité** : Classe relativement homogène
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- **Niveau global** : Bon niveau avec moyenne générale de 12.46
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## 🚀 **Activation**
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La fonctionnalité est **automatiquement active** sur toutes les pages de dashboard de classe :
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1. **Navigation** : Aller sur `/classes/{id}/dashboard`
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2. **Sélection trimestre** : Choisir un trimestre (1, 2, 3 ou Global)
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3. **Visualisation** : L'histogramme apparaît dans la card "Résultats"
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## 🔍 **Dépannage**
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### **Histogramme vide**
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- **Cause** : Aucune évaluation corrigée pour ce trimestre
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- **Solution** : Vérifier que les évaluations ont des notes saisies
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### **Erreur Chart.js**
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- **Cause** : Problème de chargement de la librairie
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- **Solution** : Vérifier la connexion CDN Chart.js
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### **Données incohérentes**
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- **Cause** : Problème dans le calcul des moyennes
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- **Solution** : Vérifier les types de notation (notes vs score)
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## 📈 **Évolutions futures**
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- **Export** : Possibilité d'exporter l'histogramme en PNG/SVG
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- **Comparaison** : Affichage de plusieurs trimestres simultanément
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- **Filtres** : Filtrage par élèves ou groupes d'élèves
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- **Statistiques avancées** : Ajout de la courbe normale théorique
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- **Personnalisation** : Choix des bins et des couleurs par l'utilisateur
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✨ **Cette fonctionnalité enrichit considérablement l'analyse des résultats de classe en offrant une visualisation intuitive et interactive des performances des élèves.**
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@@ -1,8 +1,9 @@
|
|||||||
# ⚡ **Documentation Frontend - Class Dashboard**
|
# ⚡ **Documentation Frontend - Class Dashboard**
|
||||||
|
|
||||||
> **Architecture JavaScript et Interface Utilisateur pour la page de présentation de classe**
|
> **Architecture JavaScript et Interface Utilisateur pour la page de présentation de classe**
|
||||||
> Version : 2.0 - Janvier 2025
|
> Version : 2.1 - Août 2025
|
||||||
> Expertise : JavaScript-Pro
|
> Expertise : JavaScript-Pro
|
||||||
|
> **Nouveauté** : Histogramme Chart.js des moyennes des élèves 📊
|
||||||
|
|
||||||
---
|
---
|
||||||
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|
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@@ -119,6 +120,72 @@ Le frontend du Class Dashboard implémente une **architecture JavaScript moderne
|
|||||||
|
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|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 📊 **Nouveauté : Histogramme des Moyennes Chart.js**
|
||||||
|
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|
### **Integration Chart.js**
|
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|
**Nouvelle méthode `updateStudentAveragesChart()` :**
|
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|
- **Librairie** : Chart.js via CDN
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|
- **Type** : Graphique en barres (`type: 'bar'`)
|
||||||
|
- **Canvas** : Element `#studentAveragesChart` dans la card résultats
|
||||||
|
- **Gestion lifecycle** : Destruction/recréation automatique
|
||||||
|
|
||||||
|
```javascript
|
||||||
|
updateStudentAveragesChart(distribution) {
|
||||||
|
const canvas = document.getElementById('studentAveragesChart');
|
||||||
|
|
||||||
|
// Gestion des données vides
|
||||||
|
const hasData = distribution && distribution.length > 0 &&
|
||||||
|
distribution.some(item => item.count > 0);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (!hasData) {
|
||||||
|
// Affichage message "Aucune donnée disponible"
|
||||||
|
return;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// Création Chart.js avec configuration optimisée
|
||||||
|
this.studentAveragesChart = new Chart(canvas, {
|
||||||
|
type: 'bar',
|
||||||
|
data: {
|
||||||
|
labels: distribution.map(item => item.range),
|
||||||
|
datasets: [{
|
||||||
|
data: distribution.map(item => item.count),
|
||||||
|
backgroundColor: 'rgba(251, 146, 60, 0.8)' // Orange cohérent
|
||||||
|
}]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
options: {
|
||||||
|
responsive: true,
|
||||||
|
maintainAspectRatio: false,
|
||||||
|
animation: { duration: 800 }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
});
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### **Configuration Visuelle**
|
||||||
|
**Palette de couleurs cohérente :**
|
||||||
|
- **Barres** : `rgba(251, 146, 60, 0.8)` - Orange avec transparence
|
||||||
|
- **Bordures** : `rgba(251, 146, 60, 1)` - Orange plein
|
||||||
|
- **Grille** : `rgba(251, 146, 60, 0.1)` - Orange subtil
|
||||||
|
|
||||||
|
**Interactions utilisateur :**
|
||||||
|
- **Tooltips personnalisés** : Format "X élève(s)" avec contexte
|
||||||
|
- **Responsive design** : S'adapte aux contraintes parent (h-32)
|
||||||
|
- **Animations fluides** : 800ms avec easing `easeInOutCubic`
|
||||||
|
|
||||||
|
### **Gestion du Cycle de Vie**
|
||||||
|
**Memory management :**
|
||||||
|
- **Instance tracking** : `this.studentAveragesChart` pour référence
|
||||||
|
- **Destruction propre** : `.destroy()` avant recréation
|
||||||
|
- **Cleanup automatique** : Nettoyage dans `destroy()` de la classe
|
||||||
|
|
||||||
|
### **Integration au Workflow**
|
||||||
|
**Déclenchement automatique :**
|
||||||
|
- Appelée depuis `updateResultsCard()`
|
||||||
|
- Se met à jour lors des changements de trimestre
|
||||||
|
- Données fournies par l'API backend enrichie
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
## 🔄 **Gestion d'État et Navigation**
|
## 🔄 **Gestion d'État et Navigation**
|
||||||
|
|
||||||
### **URL Synchronization**
|
### **URL Synchronization**
|
||||||
|
|||||||
50
models.py
50
models.py
@@ -421,9 +421,10 @@ class ClassGroup(db.Model):
|
|||||||
'distribution': []
|
'distribution': []
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
# Calculer les moyennes par évaluation
|
# Calculer les moyennes par évaluation et par élève
|
||||||
class_averages = []
|
class_averages = []
|
||||||
all_individual_scores = [] # Toutes les notes individuelles pour statistiques globales
|
all_individual_scores = [] # Toutes les notes individuelles pour statistiques globales
|
||||||
|
student_averages = {} # Moyennes par élève {student_id: [scores]}
|
||||||
|
|
||||||
for assessment in assessments:
|
for assessment in assessments:
|
||||||
# Utiliser la méthode existante calculate_student_scores
|
# Utiliser la méthode existante calculate_student_scores
|
||||||
@@ -431,7 +432,7 @@ class ClassGroup(db.Model):
|
|||||||
|
|
||||||
# Extraire les scores individuels
|
# Extraire les scores individuels
|
||||||
individual_scores = []
|
individual_scores = []
|
||||||
for student_data in students_scores.values():
|
for student_id, student_data in students_scores.items():
|
||||||
score = student_data['total_score']
|
score = student_data['total_score']
|
||||||
max_points = student_data['total_max_points']
|
max_points = student_data['total_max_points']
|
||||||
|
|
||||||
@@ -440,6 +441,11 @@ class ClassGroup(db.Model):
|
|||||||
normalized_score = (score / max_points) * 20
|
normalized_score = (score / max_points) * 20
|
||||||
individual_scores.append(normalized_score)
|
individual_scores.append(normalized_score)
|
||||||
all_individual_scores.append(normalized_score)
|
all_individual_scores.append(normalized_score)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Ajouter à la moyenne de l'élève
|
||||||
|
if student_id not in student_averages:
|
||||||
|
student_averages[student_id] = []
|
||||||
|
student_averages[student_id].append(normalized_score)
|
||||||
|
|
||||||
# Calculer la moyenne de classe pour cette évaluation
|
# Calculer la moyenne de classe pour cette évaluation
|
||||||
if individual_scores:
|
if individual_scores:
|
||||||
@@ -454,6 +460,14 @@ class ClassGroup(db.Model):
|
|||||||
'max_possible': 20 # Normalisé sur 20
|
'max_possible': 20 # Normalisé sur 20
|
||||||
})
|
})
|
||||||
|
|
||||||
|
# Calculer les moyennes finales des élèves
|
||||||
|
student_final_averages = []
|
||||||
|
for student_id, scores in student_averages.items():
|
||||||
|
if scores:
|
||||||
|
import statistics
|
||||||
|
avg = statistics.mean(scores)
|
||||||
|
student_final_averages.append(round(avg, 2))
|
||||||
|
|
||||||
# Statistiques globales sur toutes les notes du trimestre
|
# Statistiques globales sur toutes les notes du trimestre
|
||||||
overall_stats = {
|
overall_stats = {
|
||||||
'count': 0,
|
'count': 0,
|
||||||
@@ -465,6 +479,7 @@ class ClassGroup(db.Model):
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
distribution = []
|
distribution = []
|
||||||
|
student_averages_distribution = []
|
||||||
|
|
||||||
if all_individual_scores:
|
if all_individual_scores:
|
||||||
import statistics
|
import statistics
|
||||||
@@ -500,13 +515,38 @@ class ClassGroup(db.Model):
|
|||||||
'count': bin_counts[i]
|
'count': bin_counts[i]
|
||||||
})
|
})
|
||||||
|
|
||||||
|
# Créer l'histogramme des moyennes des élèves
|
||||||
|
if student_final_averages:
|
||||||
|
# Bins pour les moyennes des élèves (de 0 à 20)
|
||||||
|
avg_bins = list(range(0, 22))
|
||||||
|
avg_bin_counts = [0] * (len(avg_bins) - 1)
|
||||||
|
|
||||||
|
for avg in student_final_averages:
|
||||||
|
# Trouver le bon bin
|
||||||
|
bin_index = min(int(avg), len(avg_bin_counts) - 1)
|
||||||
|
avg_bin_counts[bin_index] += 1
|
||||||
|
|
||||||
|
# Formatage pour Chart.js
|
||||||
|
for i in range(len(avg_bin_counts)):
|
||||||
|
if i == len(avg_bin_counts) - 1:
|
||||||
|
label = f"{avg_bins[i]}+"
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
label = f"{avg_bins[i]}-{avg_bins[i+1]}"
|
||||||
|
|
||||||
|
student_averages_distribution.append({
|
||||||
|
'range': label,
|
||||||
|
'count': avg_bin_counts[i]
|
||||||
|
})
|
||||||
|
|
||||||
return {
|
return {
|
||||||
'trimester': trimester,
|
'trimester': trimester,
|
||||||
'assessments_count': len(assessments),
|
'assessments_count': len(assessments),
|
||||||
'students_count': len(self.students),
|
'students_count': len(self.students),
|
||||||
'class_averages': class_averages,
|
'class_averages': class_averages,
|
||||||
|
'student_averages': student_final_averages,
|
||||||
'overall_statistics': overall_stats,
|
'overall_statistics': overall_stats,
|
||||||
'distribution': distribution
|
'distribution': distribution,
|
||||||
|
'student_averages_distribution': student_averages_distribution
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
except Exception as e:
|
except Exception as e:
|
||||||
@@ -517,6 +557,7 @@ class ClassGroup(db.Model):
|
|||||||
'assessments_count': 0,
|
'assessments_count': 0,
|
||||||
'students_count': len(self.students) if hasattr(self, 'students') else 0,
|
'students_count': len(self.students) if hasattr(self, 'students') else 0,
|
||||||
'class_averages': [],
|
'class_averages': [],
|
||||||
|
'student_averages': [],
|
||||||
'overall_statistics': {
|
'overall_statistics': {
|
||||||
'count': 0,
|
'count': 0,
|
||||||
'mean': 0,
|
'mean': 0,
|
||||||
@@ -525,7 +566,8 @@ class ClassGroup(db.Model):
|
|||||||
'max': 0,
|
'max': 0,
|
||||||
'std_dev': 0
|
'std_dev': 0
|
||||||
},
|
},
|
||||||
'distribution': []
|
'distribution': [],
|
||||||
|
'student_averages_distribution': []
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
def __repr__(self):
|
def __repr__(self):
|
||||||
|
|||||||
@@ -228,7 +228,9 @@ def get_stats_api(id):
|
|||||||
"max": class_results["overall_statistics"]["max"],
|
"max": class_results["overall_statistics"]["max"],
|
||||||
"median": class_results["overall_statistics"]["median"],
|
"median": class_results["overall_statistics"]["median"],
|
||||||
"std_dev": class_results["overall_statistics"]["std_dev"],
|
"std_dev": class_results["overall_statistics"]["std_dev"],
|
||||||
"assessments_count": assessments_count
|
"assessments_count": assessments_count,
|
||||||
|
"student_averages": class_results["student_averages"],
|
||||||
|
"student_averages_distribution": class_results["student_averages_distribution"]
|
||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|||||||
@@ -38,6 +38,9 @@ class ClassDashboard {
|
|||||||
// Éléments DOM cachés
|
// Éléments DOM cachés
|
||||||
this.elements = {};
|
this.elements = {};
|
||||||
|
|
||||||
|
// Charts instances
|
||||||
|
this.studentAveragesChart = null;
|
||||||
|
|
||||||
this.init();
|
this.init();
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
@@ -544,9 +547,9 @@ class ClassDashboard {
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
});
|
});
|
||||||
|
|
||||||
// Mise à jour de l'histogramme si présent
|
// Mise à jour de l'histogramme des moyennes des élèves
|
||||||
if (resultsData.distribution) {
|
if (resultsData.student_averages_distribution) {
|
||||||
this.updateHistogram(resultsData.distribution);
|
this.updateStudentAveragesChart(resultsData.student_averages_distribution);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
@@ -582,7 +585,122 @@ class ClassDashboard {
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
/**
|
/**
|
||||||
* Mise à jour de l'histogramme
|
* Mise à jour de l'histogramme des moyennes des élèves avec Chart.js
|
||||||
|
*/
|
||||||
|
updateStudentAveragesChart(distribution) {
|
||||||
|
const canvas = document.getElementById('studentAveragesChart');
|
||||||
|
const noDataElement = document.querySelector('[data-chart-no-data]');
|
||||||
|
|
||||||
|
if (!canvas) return;
|
||||||
|
|
||||||
|
// Vérifier s'il y a des données
|
||||||
|
const hasData = distribution && distribution.length > 0 && distribution.some(item => item.count > 0);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (!hasData) {
|
||||||
|
if (noDataElement) {
|
||||||
|
noDataElement.style.display = 'flex';
|
||||||
|
}
|
||||||
|
// Détruire le graphique existant
|
||||||
|
if (this.studentAveragesChart) {
|
||||||
|
this.studentAveragesChart.destroy();
|
||||||
|
this.studentAveragesChart = null;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (noDataElement) {
|
||||||
|
noDataElement.style.display = 'none';
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// Détruire le graphique existant
|
||||||
|
if (this.studentAveragesChart) {
|
||||||
|
this.studentAveragesChart.destroy();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// Préparer les données
|
||||||
|
const labels = distribution.map(item => item.range);
|
||||||
|
const data = distribution.map(item => item.count);
|
||||||
|
const maxCount = Math.max(...data);
|
||||||
|
|
||||||
|
// Créer le graphique
|
||||||
|
this.studentAveragesChart = new Chart(canvas, {
|
||||||
|
type: 'bar',
|
||||||
|
data: {
|
||||||
|
labels: labels,
|
||||||
|
datasets: [{
|
||||||
|
label: 'Nombre d\'élèves',
|
||||||
|
data: data,
|
||||||
|
backgroundColor: 'rgba(251, 146, 60, 0.8)',
|
||||||
|
borderColor: 'rgba(251, 146, 60, 1)',
|
||||||
|
borderWidth: 1,
|
||||||
|
borderRadius: 4,
|
||||||
|
borderSkipped: false
|
||||||
|
}]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
options: {
|
||||||
|
responsive: true,
|
||||||
|
maintainAspectRatio: false,
|
||||||
|
plugins: {
|
||||||
|
legend: {
|
||||||
|
display: false
|
||||||
|
},
|
||||||
|
tooltip: {
|
||||||
|
backgroundColor: 'rgba(0, 0, 0, 0.8)',
|
||||||
|
titleColor: 'white',
|
||||||
|
bodyColor: 'white',
|
||||||
|
borderColor: 'rgba(251, 146, 60, 1)',
|
||||||
|
borderWidth: 1,
|
||||||
|
callbacks: {
|
||||||
|
title: function(tooltipItems) {
|
||||||
|
return `Moyenne: ${tooltipItems[0].label}`;
|
||||||
|
},
|
||||||
|
label: function(context) {
|
||||||
|
const count = context.parsed.y;
|
||||||
|
return `${count} élève${count > 1 ? 's' : ''}`;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
scales: {
|
||||||
|
x: {
|
||||||
|
display: true,
|
||||||
|
grid: {
|
||||||
|
display: false
|
||||||
|
},
|
||||||
|
ticks: {
|
||||||
|
color: 'rgba(251, 146, 60, 0.8)',
|
||||||
|
font: {
|
||||||
|
size: 10
|
||||||
|
},
|
||||||
|
maxRotation: 0
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
y: {
|
||||||
|
display: true,
|
||||||
|
beginAtZero: true,
|
||||||
|
max: maxCount > 0 ? Math.ceil(maxCount * 1.1) : 1,
|
||||||
|
grid: {
|
||||||
|
color: 'rgba(251, 146, 60, 0.1)'
|
||||||
|
},
|
||||||
|
ticks: {
|
||||||
|
color: 'rgba(251, 146, 60, 0.8)',
|
||||||
|
font: {
|
||||||
|
size: 10
|
||||||
|
},
|
||||||
|
stepSize: 1
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
animation: {
|
||||||
|
duration: this.options.animationDuration || 800,
|
||||||
|
easing: 'easeInOutCubic'
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
});
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/**
|
||||||
|
* Mise à jour de l'histogramme (legacy - gardé pour compatibilité)
|
||||||
*/
|
*/
|
||||||
updateHistogram(distribution) {
|
updateHistogram(distribution) {
|
||||||
const histogramContainer = document.querySelector('[data-histogram]');
|
const histogramContainer = document.querySelector('[data-histogram]');
|
||||||
@@ -1698,6 +1816,12 @@ class ClassDashboard {
|
|||||||
this.state.intersectionObserver.disconnect();
|
this.state.intersectionObserver.disconnect();
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// Nettoyer les charts
|
||||||
|
if (this.studentAveragesChart) {
|
||||||
|
this.studentAveragesChart.destroy();
|
||||||
|
this.studentAveragesChart = null;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
// Vider le cache
|
// Vider le cache
|
||||||
this.state.cache.clear();
|
this.state.cache.clear();
|
||||||
|
|
||||||
|
|||||||
@@ -253,7 +253,7 @@
|
|||||||
<div class="text-sm text-orange-700">moyenne générale</div>
|
<div class="text-sm text-orange-700">moyenne générale</div>
|
||||||
<div class="text-xs text-orange-600 mt-1" data-result="assessments_count">0 évaluation(s)</div>
|
<div class="text-xs text-orange-600 mt-1" data-result="assessments_count">0 évaluation(s)</div>
|
||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
<div class="grid grid-cols-2 gap-3 text-sm">
|
<div class="grid grid-cols-2 gap-3 text-sm mb-4">
|
||||||
<div class="bg-orange-50 rounded-lg p-3 border border-orange-100">
|
<div class="bg-orange-50 rounded-lg p-3 border border-orange-100">
|
||||||
<div class="flex justify-between items-center">
|
<div class="flex justify-between items-center">
|
||||||
<span class="text-orange-800 font-medium">Min:</span>
|
<span class="text-orange-800 font-medium">Min:</span>
|
||||||
@@ -279,6 +279,22 @@
|
|||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
|
|
||||||
|
{# Histogramme des moyennes des élèves #}
|
||||||
|
<div class="bg-orange-50 rounded-lg p-4 border border-orange-100">
|
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Distribution des moyennes
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Aucune donnée disponible
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