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