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Python
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Konfiguration Visible Learning
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Diese Datei steuert die Analysen der Effektstärken aus Hattie (Visible Learning).
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- csv_file: Pfad zur Eingabedatei (eine CSV, die alle Kapitel enthalten kann).
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- k_clusters: Anzahl der Cluster für K-Means.
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- export_fig_visual: True = HTML-Export der Plots.
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- export_fig_png: True = PNG-Export der Plots (setzt Kaleido voraus).
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- theme: Darstellungs-Theme ("dark" oder "light").
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Kapitelsteuerung:
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- selected_kapitel: Nummer eines Kapitels (z. B. 5), das isoliert betrachtet werden soll.
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None = kein Filter, d. h. gesamte CSV in einem Schwung analysieren.
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- analyse_all: True = alle Kapitel sequenziell einzeln durchlaufen und auswerten.
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False = nur den Filter aus selected_kapitel beachten.
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# config_visible-learning.py
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# Pfad zur Eingabedatei
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csv_file = "Thermometer.csv"
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# Anzahl der Cluster für K-Means
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k_clusters = 4
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# Exportoptionen
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export_fig_visual = False # HTML-Export
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export_fig_png = False # PNG-Export
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# Plot-Theme (dark / light)
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theme = "dark"
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# Kapitelsteuerung
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selected_kapitel = None # Nummer des Kapitels (z.B. 5), None = kein Filter
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analyse_all = False # True = alle Kapitel durchlaufen
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export_werte_all = True # Wertedatei (werte_all.json) exportieren
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