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Konfiguration Visible Learning

Diese Datei steuert die Analysen der Effektstärken aus Hattie (Visible Learning).

- csv_file: Pfad zur Eingabedatei (eine CSV, die alle Kapitel enthalten kann).
- k_clusters: Anzahl der Cluster für K-Means.

- export_fig_visual: True = HTML-Export der Plots.
- export_fig_png: True = PNG-Export der Plots (setzt Kaleido voraus).

- theme: Darstellungs-Theme ("dark" oder "light").

Kapitelsteuerung:
- selected_kapitel: Nummer eines Kapitels (z. B. 5), das isoliert betrachtet werden soll.
                    None = kein Filter, d. h. gesamte CSV in einem Schwung analysieren.
- analyse_all: True = alle Kapitel sequenziell einzeln durchlaufen und auswerten.
               False = nur den Filter aus selected_kapitel beachten.
"""
# config_visible-learning.py

# Pfad zur Eingabedatei
csv_file = "Thermometer.csv"

# Anzahl der Cluster für K-Means
k_clusters = 4

# Exportoptionen
export_fig_visual = False   # HTML-Export
export_fig_png = False     # PNG-Export

# Plot-Theme (dark / light)
theme = "dark"

# Kapitelsteuerung
selected_kapitel = None   # Nummer des Kapitels (z.B. 5), None = kein Filter
analyse_all = False       # True = alle Kapitel durchlaufen
export_werte_all = True  # Wertedatei (werte_all.json) exportieren