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# Instalação
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-Inclua os arquivos dist/style.css e line_heatmap.js no seu arquivo HTML
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+Inclua todos os arquivos disponíveis nesse repositório em seu servidor web.
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# Uso
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-Inclua o seguinte código na página ou em algum outros script. Note que div_id não possui '#' e que a função init recebe como parametro uma string onde cada linha é uma entrada do log.
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-```javascript
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- <script>
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- line_heatmap.Container.init(div_id, log_string_itracker);
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- </script>
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-```
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-Você também deve incluir a seguinte regra css
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-```css
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- #line-heatmap-canvas { width:60%; height:60%;}
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-```
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+1. Para realizar alguma análise de algum curso, crie uma nova pasta no diretório cursos/, com o nome do curso que você pretende analisar.
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-# Modificações
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-Para alterar o código é necessário ter a última versão no npm. Apenas execute *npm install* para instalar todas as dependências.
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+1. Em seguida, copie para esse diretório recém-criado os arquivos gerados pela ferramenta de gerenciamento de submissões o iTarefa.
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-# Previsualização
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-```
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- npm install
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- npm run build
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- npm run start
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-```
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-Acesse o servidor de testes em 127.0.0.1:8080
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+1. Para pegar esse arquivo, navegue pelo iTarefa até a área do gerenciador de todas as submissões (bloco itarefa -> relatório -> gerenciar todas as submissões).
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+1. No gerenciador de submissões, utilize o exportador geral, que está disponível no botão de 'download' mais acima na tela.
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+1. Agora, utilizando um navegador Web, acesse a página inicial do ivprog_log_analysis, selecione o curso (o nome será idêntico àquele criado para o diretório). Nas páginas seguintes, escolha o aluno e o exercício.
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Igor