# -*- mode: python -*- # -*- coding: utf-8 -*- ############################################################################## # # Gestion scolarite IUT # # Copyright (c) 1999 - 2024 Emmanuel Viennet. All rights reserved. # # This program is free software; you can redistribute it and/or modify # it under the terms of the GNU General Public License as published by # the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or # (at your option) any later version. # # This program is distributed in the hope that it will be useful, # but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of # MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the # GNU General Public License for more details. # # You should have received a copy of the GNU General Public License # along with this program; if not, write to the Free Software # Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA # # Emmanuel Viennet emmanuel.viennet@viennet.net # ############################################################################## """Fonctions de calcul des moyennes de modules (modules, ressources ou SAÉ) Pour les formations classiques et le BUT Rappel: pour éviter les confusions, on appelera *poids* les coefficients d'une évaluation dans un module, et *coefficients* ceux utilisés pour le calcul de la moyenne générale d'une UE. """ import dataclasses from dataclasses import dataclass import numpy as np import pandas as pd import sqlalchemy as sa import app from app import db from app.models import Evaluation, EvaluationUEPoids, ModuleImpl from app.scodoc import sco_cache from app.scodoc import sco_utils as scu from app.scodoc.codes_cursus import UE_SPORT from app.scodoc.sco_exceptions import ScoBugCatcher from app.scodoc.sco_utils import ModuleType @dataclass class EvaluationEtat: """Classe pour stocker quelques infos sur les résultats d'une évaluation""" evaluation_id: int nb_attente: int nb_notes: int # nb notes d'étudiants inscrits au semestre et au modimpl is_complete: bool def to_dict(self): "convert to dict" return dataclasses.asdict(self) class ModuleImplResults: """Classe commune à toutes les formations (standard et APC). Les notes des étudiants d'un moduleimpl. Les poids des évals sont à part car on en a besoin sans les notes pour les tableaux de bord. Les attributs sont tous des objets simples cachables dans Redis; les caches sont gérés par ResultatsSemestre. """ def __init__(self, moduleimpl: ModuleImpl): self.moduleimpl_id = moduleimpl.id self.module_id = moduleimpl.module.id self.etudids = None "liste des étudiants inscrits au SEMESTRE (incluant dem et def)" self.nb_inscrits_module = None "nombre d'inscrits (non DEM) à ce module" self.evaluations_completes = [] "séquence de booléens, indiquant les évals à prendre en compte." self.evaluations_completes_dict = {} "{ evaluation.id : bool } indique si à prendre en compte ou non." self.evaluations_etat = {} "{ evaluation_id: EvaluationEtat }" self.etudids_attente = set() "etudids avec au moins une note ATT dans ce module" self.en_attente = False "Vrai si au moins une évaluation a une note en attente" # self.evals_notes = None """DataFrame, colonnes: EVALS, Lignes: etudid (inscrits au SEMESTRE) valeur: notes brutes, float ou NOTES_ATTENTE, NOTES_NEUTRALISE, NOTES_ABSENCE. Les NaN désignent les notes manquantes (non saisies). """ self.etuds_moy_module = None """DataFrame, colonnes UE, lignes etud = la note de l'étudiant dans chaque UE pour ce module. ou NaN si les évaluations (dans lesquelles l'étudiant a des notes) ne donnent pas de coef vers cette UE. """ self.evals_etudids_sans_note = {} """dict: evaluation_id : set des etudids non notés dans cette eval, sans les démissions.""" self.load_notes() self.etuds_use_session2 = pd.Series(False, index=self.evals_notes.index) """1 bool par etud, indique si sa moyenne de module vient de la session2""" self.etuds_use_rattrapage = pd.Series(False, index=self.evals_notes.index) """1 bool par etud, indique si sa moyenne de module utilise la note de rattrapage""" def load_notes(self): # ré-écriture de df_load_modimpl_notes """Charge toutes les notes de toutes les évaluations du module. Dataframe evals_notes colonnes: le nom de la colonne est l'evaluation_id (int) index (lignes): etudid (int) L'ensemble des étudiants est celui des inscrits au SEMESTRE. Les notes sont "brutes" (séries de floats) et peuvent prendre les valeurs: note : float (valeur enregistrée brute, NON normalisée sur 20) pas de note: NaN (rien en bd, ou étudiant non inscrit au module) absent: NOTES_ABSENCE (NULL en bd) excusé: NOTES_NEUTRALISE (voir sco_utils) attente: NOTES_ATTENTE Évaluation "complete" (prise en compte dans les calculs) si: - soit tous les étudiants inscrits au module ont des notes - soit elle a été déclarée "à prise en compte immédiate" (publish_incomplete) ou est une évaluation de rattrapage ou de session 2 Évaluation "attente" (prise en compte dans les calculs, mais il y manque des notes) ssi il y a des étudiants inscrits au semestre et au module qui ont des notes ATT. """ moduleimpl = db.session.get(ModuleImpl, self.moduleimpl_id) self.etudids = self._etudids() # --- Calcul nombre d'inscrits pour déterminer les évaluations "completes": # on prend les inscrits au module ET au semestre (donc sans démissionnaires) inscrits_module = {ins.etud.id for ins in moduleimpl.inscriptions}.intersection( moduleimpl.formsemestre.etudids_actifs ) self.nb_inscrits_module = len(inscrits_module) # dataFrame vide, index = tous les inscrits au SEMESTRE evals_notes = pd.DataFrame(index=self.etudids, dtype=float) self.evaluations_completes = [] self.evaluations_completes_dict = {} for evaluation in moduleimpl.evaluations: eval_df = self._load_evaluation_notes(evaluation) # is_complete ssi tous les inscrits (non dem) au semestre ont une note # ou évaluation déclarée "à prise en compte immédiate" # Les évaluations de rattrapage et 2eme session sont toujours complètes etudids_sans_note = inscrits_module - set(eval_df.index) # sans les dem. is_complete = ( (evaluation.evaluation_type == scu.EVALUATION_RATTRAPAGE) or (evaluation.evaluation_type == scu.EVALUATION_SESSION2) or (evaluation.publish_incomplete) or (not etudids_sans_note) ) self.evaluations_completes.append(is_complete) self.evaluations_completes_dict[evaluation.id] = is_complete self.evals_etudids_sans_note[evaluation.id] = etudids_sans_note # NULL en base => ABS (= -999) eval_df.fillna(scu.NOTES_ABSENCE, inplace=True) # Ce merge ne garde que les étudiants inscrits au module # et met à NULL (NaN) les notes non présentes # (notes non saisies ou etuds non inscrits au module): evals_notes = evals_notes.merge( eval_df, how="left", left_index=True, right_index=True ) # Notes en attente: (ne prend en compte que les inscrits, non démissionnaires) eval_notes_inscr = evals_notes[str(evaluation.id)][list(inscrits_module)] # Nombre de notes (non vides, incluant ATT etc) des inscrits: nb_notes = eval_notes_inscr.notna().sum() # Etudiants avec notes en attente: # = ceux avec note ATT eval_etudids_attente = set( eval_notes_inscr.iloc[ (eval_notes_inscr == scu.NOTES_ATTENTE).to_numpy() ].index ) if evaluation.publish_incomplete: # et en "imédiat", tous ceux sans note eval_etudids_attente |= etudids_sans_note # Synthèe pour état du module: self.etudids_attente |= eval_etudids_attente self.evaluations_etat[evaluation.id] = EvaluationEtat( evaluation_id=evaluation.id, nb_attente=len(eval_etudids_attente), nb_notes=nb_notes, is_complete=is_complete, ) # au moins une note en attente (ATT ou manquante en mode "immédiat") dans ce modimpl: self.en_attente = bool(self.etudids_attente) # Force columns names to integers (evaluation ids) evals_notes.columns = pd.Index([int(x) for x in evals_notes.columns], dtype=int) self.evals_notes = evals_notes _load_evaluation_notes_q = sa.text( """SELECT n.etudid, n.value AS ":evaluation_id" FROM notes_notes n, notes_moduleimpl_inscription i WHERE evaluation_id=:evaluation_id AND n.etudid = i.etudid AND i.moduleimpl_id = :moduleimpl_id """ ) def _load_evaluation_notes(self, evaluation: Evaluation) -> pd.DataFrame: """Charge les notes de l'évaluation Resultat: dataframe, index: etudid ayant une note, valeur: note brute. """ with db.engine.begin() as connection: eval_df = pd.read_sql_query( self._load_evaluation_notes_q, connection, params={ "evaluation_id": evaluation.id, "moduleimpl_id": evaluation.moduleimpl.id, }, index_col="etudid", ) eval_df[str(evaluation.id)] = pd.to_numeric(eval_df[str(evaluation.id)]) return eval_df def _etudids(self): """L'index du dataframe est la liste de tous les étudiants inscrits au semestre (incluant les DEM et DEF) """ return [ inscr.etudid for inscr in db.session.get( ModuleImpl, self.moduleimpl_id ).formsemestre.inscriptions ] def get_evaluations_coefs(self, moduleimpl: ModuleImpl) -> np.array: """Coefficients des évaluations. Les coefs des évals incomplètes et non "normales" (session 2, rattrapage) sont zéro. Résultat: 2d-array of floats, shape (nb_evals, 1) """ return ( np.array( [ e.coefficient if e.evaluation_type == scu.EVALUATION_NORMALE else 0.0 for e in moduleimpl.evaluations ], dtype=float, ) * self.evaluations_completes ).reshape(-1, 1) # was _list_notes_evals_titles def get_evaluations_completes(self, moduleimpl: ModuleImpl) -> list[Evaluation]: "Liste des évaluations complètes" return [ e for e in moduleimpl.evaluations if self.evaluations_completes_dict[e.id] ] def get_eval_notes_sur_20(self, moduleimpl: ModuleImpl) -> np.array: """Les notes de toutes les évaluations du module, complètes ou non. Remplace les ATT, EXC, ABS, NaN par zéro et mets les notes sur 20. Résultat: 2d array of floats, shape nb_etuds x nb_evaluations """ return np.where( self.evals_notes.values > scu.NOTES_ABSENCE, self.evals_notes.values, 0.0 ) / [e.note_max / 20.0 for e in moduleimpl.evaluations] def get_eval_notes_dict(self, evaluation_id: int) -> dict: """Notes d'une évaulation, brutes, sous forme d'un dict { etudid : valeur } avec les valeurs float, ou "ABS" ou EXC """ return { etudid: scu.fmt_note(x, keep_numeric=True) for (etudid, x) in self.evals_notes[evaluation_id].items() } def get_evaluation_rattrapage(self, moduleimpl: ModuleImpl): """L'évaluation de rattrapage de ce module, ou None s'il n'en a pas. Rattrapage: la moyenne du module est la meilleure note entre moyenne des autres évals et la note eval rattrapage. """ eval_list = [ e for e in moduleimpl.evaluations if e.evaluation_type == scu.EVALUATION_RATTRAPAGE ] if eval_list: return eval_list[0] return None def get_evaluation_session2(self, moduleimpl: ModuleImpl): """L'évaluation de deuxième session de ce module, ou None s'il n'en a pas. Session 2: remplace la note de moyenne des autres évals. """ eval_list = [ e for e in moduleimpl.evaluations if e.evaluation_type == scu.EVALUATION_SESSION2 ] if eval_list: return eval_list[0] return None class ModuleImplResultsAPC(ModuleImplResults): "Calcul des moyennes de modules à la mode BUT" def compute_module_moy( self, evals_poids_df: pd.DataFrame, ) -> pd.DataFrame: """Calcule les moyennes des étudiants dans ce module Argument: evals_poids: DataFrame, colonnes: UEs, Lignes: EVALs Résultat: DataFrame, colonnes UE, lignes etud = la note de l'étudiant dans chaque UE pour ce module. ou NaN si les évaluations (dans lesquelles l'étudiant a des notes) ne donnent pas de coef vers cette UE. """ modimpl = db.session.get(ModuleImpl, self.moduleimpl_id) nb_etuds, nb_evals = self.evals_notes.shape nb_ues = evals_poids_df.shape[1] if evals_poids_df.shape[0] != nb_evals: # compat notes/poids: race condition ? app.critical_error( f"""compute_module_moy: evals_poids_df.shape[0] != nb_evals ({ evals_poids_df.shape[0]} != {nb_evals}) """ ) if nb_etuds == 0: return pd.DataFrame(index=[], columns=evals_poids_df.columns) if nb_ues == 0: return pd.DataFrame(index=self.evals_notes.index, columns=[]) evals_coefs = self.get_evaluations_coefs(modimpl) evals_poids = evals_poids_df.values * evals_coefs # -> evals_poids shape : (nb_evals, nb_ues) assert evals_poids.shape == (nb_evals, nb_ues) evals_notes_20 = self.get_eval_notes_sur_20(modimpl) # Les poids des évals pour chaque étudiant: là où il a des notes # non neutralisées # (ABS n'est pas neutralisée, mais ATTENTE et NEUTRALISE oui) # Note: les NaN sont remplacés par des 0 dans evals_notes # et dans dans evals_poids_etuds # (rappel: la comparaison est toujours false face à un NaN) # shape: (nb_etuds, nb_evals, nb_ues) poids_stacked = np.stack([evals_poids] * nb_etuds) evals_poids_etuds = np.where( np.stack([self.evals_notes.values] * nb_ues, axis=2) > scu.NOTES_NEUTRALISE, poids_stacked, 0, ) # Calcule la moyenne pondérée sur les notes disponibles: evals_notes_stacked = np.stack([evals_notes_20] * nb_ues, axis=2) with np.errstate(invalid="ignore"): # ignore les 0/0 (-> NaN) etuds_moy_module = np.sum( evals_poids_etuds * evals_notes_stacked, axis=1 ) / np.sum(evals_poids_etuds, axis=1) # Session2 : quand elle existe, remplace la note de module eval_session2 = self.get_evaluation_session2(modimpl) if eval_session2: notes_session2 = self.evals_notes[eval_session2.id].values # n'utilise que les notes valides (pas ATT, EXC, ABS, NaN) etuds_use_session2 = notes_session2 > scu.NOTES_ABSENCE etuds_moy_module = np.where( etuds_use_session2[:, np.newaxis], np.tile( (notes_session2 / (eval_session2.note_max / 20.0))[:, np.newaxis], nb_ues, ), etuds_moy_module, ) self.etuds_use_session2 = pd.Series( etuds_use_session2, index=self.evals_notes.index ) else: # Rattrapage: remplace la note de module ssi elle est supérieure eval_rat = self.get_evaluation_rattrapage(modimpl) if eval_rat: notes_rat = self.evals_notes[eval_rat.id].values # remplace les notes invalides (ATT, EXC...) par des NaN notes_rat = np.where( notes_rat > scu.NOTES_ABSENCE, notes_rat / (eval_rat.note_max / 20.0), np.nan, ) # "Étend" le rattrapage sur les UE: la note de rattrapage est la même # pour toutes les UE mais ne remplace que là où elle est supérieure notes_rat_ues = np.stack([notes_rat] * nb_ues, axis=1) # prend le max etuds_use_rattrapage = notes_rat_ues > etuds_moy_module etuds_moy_module = np.where( etuds_use_rattrapage, notes_rat_ues, etuds_moy_module ) # Serie indiquant que l'étudiant utilise une note de rattrapage sur l'une des UE: self.etuds_use_rattrapage = pd.Series( etuds_use_rattrapage.any(axis=1), index=self.evals_notes.index ) self.etuds_moy_module = pd.DataFrame( etuds_moy_module, index=self.evals_notes.index, columns=evals_poids_df.columns, ) return self.etuds_moy_module def load_evaluations_poids(moduleimpl_id: int) -> tuple[pd.DataFrame, list]: """Charge poids des évaluations d'un module et retourne un dataframe rows = evaluations, columns = UE, value = poids (float). Les valeurs manquantes (évaluations sans coef vers des UE) sont remplies: 1 si le coef de ce module dans l'UE est non nul, zéro sinon (sauf pour module bonus, defaut à 1) Si le module n'est pas une ressource ou une SAE, ne charge pas de poids et renvoie toujours les poids par défaut. Résultat: (evals_poids, liste de UEs du semestre sauf le sport) """ modimpl = db.session.get(ModuleImpl, moduleimpl_id) ues = modimpl.formsemestre.get_ues(with_sport=False) ue_ids = [ue.id for ue in ues] evaluation_ids = [evaluation.id for evaluation in modimpl.evaluations] evals_poids = pd.DataFrame(columns=ue_ids, index=evaluation_ids, dtype=float) if ( modimpl.module.module_type == ModuleType.RESSOURCE or modimpl.module.module_type == ModuleType.SAE ): for ue_poids in EvaluationUEPoids.query.join( EvaluationUEPoids.evaluation ).filter_by(moduleimpl_id=moduleimpl_id): try: evals_poids[ue_poids.ue_id][ue_poids.evaluation_id] = ue_poids.poids except KeyError: pass # poids vers des UE qui n'existent plus ou sont dans un autre semestre... # Initialise poids non enregistrés: default_poids = ( 1.0 if modimpl.module.ue.type == UE_SPORT or modimpl.module.module_type == ModuleType.MALUS else 0.0 ) if np.isnan(evals_poids.values.flat).any(): ue_coefs = modimpl.module.get_ue_coef_dict() for ue in ues: evals_poids[ue.id][evals_poids[ue.id].isna()] = ( 1 if ue_coefs.get(ue.id, default_poids) > 0 else 0 ) return evals_poids, ues def moduleimpl_is_conforme( moduleimpl, evals_poids: pd.DataFrame, modimpl_coefs_df: pd.DataFrame ) -> bool: """Vérifie que les évaluations de ce moduleimpl sont bien conformes au PN. Un module est dit *conforme* si et seulement si la somme des poids de ses évaluations vers une UE de coefficient non nul est non nulle. Arguments: evals_poids: DataFrame, colonnes: UEs, Lignes: EVALs modimpl_coefs_df: DataFrame, cols: modimpl_id, lignes: UEs du formsemestre NB: les UEs dans evals_poids sont sans le bonus sport """ nb_evals, nb_ues = evals_poids.shape if nb_evals == 0: return True # modules vides conformes if nb_ues == 0: return False # situation absurde (pas d'UE) if len(modimpl_coefs_df) != nb_ues: # il arrive (#bug) que le cache ne soit pas à jour... sco_cache.invalidate_formsemestre() raise ScoBugCatcher("moduleimpl_is_conforme: nb ue incoherent") if moduleimpl.id not in modimpl_coefs_df: # soupçon de bug cache coef ? sco_cache.invalidate_formsemestre() raise ScoBugCatcher("Erreur 454 - merci de ré-essayer") module_evals_poids = evals_poids.transpose().sum(axis=1) != 0 return all((modimpl_coefs_df[moduleimpl.id] != 0).eq(module_evals_poids)) class ModuleImplResultsClassic(ModuleImplResults): "Calcul des moyennes de modules des formations classiques" def compute_module_moy(self) -> pd.Series: """Calcule les moyennes des étudiants dans ce module Résultat: Series, lignes etud = la note (moyenne) de l'étudiant pour ce module. ou NaN si les évaluations (dans lesquelles l'étudiant a des notes) ne donnent pas de coef. """ modimpl = db.session.get(ModuleImpl, self.moduleimpl_id) nb_etuds, nb_evals = self.evals_notes.shape if nb_etuds == 0: return pd.Series() evals_coefs = self.get_evaluations_coefs(modimpl).reshape(-1) if evals_coefs.shape != (nb_evals,): app.critical_error("compute_module_moy: vals_coefs.shape != nb_evals") evals_notes_20 = self.get_eval_notes_sur_20(modimpl) # Les coefs des évals pour chaque étudiant: là où il a des notes # non neutralisées # (ABS n'est pas neutralisée, mais ATTENTE et NEUTRALISE oui) # Note: les NaN sont remplacés par des 0 dans evals_notes # et dans dans evals_poids_etuds # (rappel: la comparaison est toujours False face à un NaN) # shape: (nb_etuds, nb_evals) coefs_stacked = np.stack([evals_coefs] * nb_etuds) evals_coefs_etuds = np.where( self.evals_notes.values > scu.NOTES_NEUTRALISE, coefs_stacked, 0 ) # Calcule la moyenne pondérée sur les notes disponibles: with np.errstate(invalid="ignore"): # ignore les 0/0 (-> NaN) etuds_moy_module = np.sum( evals_coefs_etuds * evals_notes_20, axis=1 ) / np.sum(evals_coefs_etuds, axis=1) # Session2 : quand elle existe, remplace la note de module eval_session2 = self.get_evaluation_session2(modimpl) if eval_session2: notes_session2 = self.evals_notes[eval_session2.id].values # n'utilise que les notes valides (pas ATT, EXC, ABS, NaN) etuds_use_session2 = notes_session2 > scu.NOTES_ABSENCE etuds_moy_module = np.where( etuds_use_session2, notes_session2 / (eval_session2.note_max / 20.0), etuds_moy_module, ) self.etuds_use_session2 = pd.Series( etuds_use_session2, index=self.evals_notes.index ) else: # Rattrapage: remplace la note de module ssi elle est supérieure eval_rat = self.get_evaluation_rattrapage(modimpl) if eval_rat: notes_rat = self.evals_notes[eval_rat.id].values # remplace les notes invalides (ATT, EXC...) par des NaN notes_rat = np.where( notes_rat > scu.NOTES_ABSENCE, notes_rat / (eval_rat.note_max / 20.0), np.nan, ) # prend le max etuds_use_rattrapage = notes_rat > etuds_moy_module etuds_moy_module = np.where( etuds_use_rattrapage, notes_rat, etuds_moy_module ) self.etuds_use_rattrapage = pd.Series( etuds_use_rattrapage, index=self.evals_notes.index ) self.etuds_moy_module = pd.Series( etuds_moy_module, index=self.evals_notes.index, ) return self.etuds_moy_module