- Publish konten langsung menyinkronkan lesson registry dan merekomputasi
composite/state siswa bila jenis evaluasi (latihan/kuis) berubah, tanpa
menunggu restart server.
- TTL cache (`LESSON_LIST_CACHE_TTL`, default 30 detik) untuk daftar lesson
agar worker gunicorn lain ikut segar tanpa invalidasi lintas proses.
- Endpoint POST /content/sync-registry (teacher-only) + tombol Sinkronisasi di
/teacher/progress untuk menangkap perubahan konten di luar webapp.
- Notifikasi editor saat progress siswa dihitung ulang pasca-publish.
- `recompute_lesson_progress()`: skor historis tetap disimpan; state legacy
completed/scored tidak disentuh.
- Test unit (TTL cache + signature evaluasi) dan integrasi (publish recompute,
sync registry, endpoint auth) + dokumentasi.
Tanpa perubahan schema DB.
Fitur B — setiap jenis soal kini punya key sendiri sehingga model
penilaiannya eksplisit, tidak ditebak dari isi konten:
- ---QUIZ_MCQ--- pilihan ganda biner (tepat satu [x]; larang [N])
- ---QUIZ_WEIGHTED--- pilihan ganda berbobot ([N] >= 1, minimal satu [ ],
bobot tertinggi unik = kunci; poin parsial)
- ---FLASHCARD--- kartu hafalan tanpa penilaian (larang opsi)
- legacy ---QUIZ_FLASHCARD--- / ---INITIAL_QUIZ--- tetap dibaca tanpa
perubahan perilaku (regex opsi legacy sengaja tidak berubah — baris
'- [10]' di konten lama BUKAN opsi); dihapus dari docs/template
- ::diagnostic tetap kategori di dalam QUIZ_MCQ & tetap masuk skor resmi
Model skor: rata-rata persentase per jenis yang ada, Math.round,
lulus >= 75. statusString: "X/Y" bila hanya MCQ/legacy, "P/100" bila ada
weighted, "completed" bila hanya flashcard (auto-lulus). Satu sesi/
attempt untuk semua jenis; soal flat urut dokumen.
Parser (backend & frontend mirror, ekstraksi multi-blok per key urut
dokumen via loop marker-start paling awal; id q-N deterministik):
- lesson_service.py: regex [ xX]?[0-9]* utk key baru, _iter_option_lines
kind-aware, _validate_quiz_options per kind, _parse_flashcards(kind,
id_offset), _extract_quiz_sections + guard loop maju (marker end
hilang tidak lagi infinite loop), get_lesson_quiz_total -> 100 bila
ada weighted (round-trip CSV "P/100")
- parseFlashcards.ts / index.ts / detectActiveTabs.ts / extractSections.ts:
mirror perilaku; heading soal <h3> kini fence-aware (fix fixture stale)
Payload attempt baru: quiz_type, earned_points, question_max_points —
opsional di validasi backend supaya klien lama tetap diterima; poin
di-recompute dari konten saat resume/review.
UI: QuizTab skor via statusString + alert berbasis percent, badge
weighted (✓ 10 / 🟡 7/10 / ✗ 0) di review, preview guru badge bobot +
"Berbobot (total N)", laporan guru badge MCQ/Bobot + tooltip, CSV
progress 2 kolom baru per lesson (_quiz_mcq, _quiz_weighted), template
editor konten QUIZ_MCQ/Quiz Bobot/Flashcard.
Tooling & docs: scripts/convert_quiz_keys.py (konversi legacy -> key
baru per run jenis, idempoten, verifikasi parse identik; examples/
content dikonversi), scanner mendukung semua key, docs/07 ditulis ulang,
docs/15 direvisi ke desain final, README/documentation/docs 02/04/09
diperbarui.
Tes: backend 444 lulus (+33: validasi ketat per key, urutan dokumen,
multi-blok, zero regression, field selalu di-emit), frontend 249 lulus
(+13 parser key baru, +11 model skor), parity fixture diregenerasi,
svelte-check 0 error, vite build OK.
a2nr