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DOCUMENTACIÓN FINAL: Validadores Básicos M4-M5

Fecha: 2025-11-29 Agente: Database-Agent Tarea: DB-VALIDATORS-M4M5 Estado: ✅ Completado

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1. RESUMEN EJECUTIVO

1.1. Tarea Completada

Se creó función SQL validate_module4_module5_answer() que valida la estructura JSONB de respuestas para ejercicios de Módulos 4 y 5.

Características clave:

• ✅ Valida SOLO estructura, NO contenido
• ✅ Retorna errores descriptivos si estructura inválida
• ✅ SIEMPRE marca requires_manual_review = true
• ✅ Soporta 8 tipos de ejercicios (5 M4 + 3 M5)

1.2. Impacto

• Funciones agregadas: 1 (validate_module4_module5_answer)
• Tipos validados: 8 (verificador_fake_news, infografia_interactiva, quiz_tiktok, navegacion_hipertextual, analisis_memes, diario_multimedia, comic_digital, video_carta)
• Líneas de código: ~500 líneas SQL

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2. ARCHIVOS CREADOS

2.1. Implementación

✅ Función SQL:

apps/database/ddl/schemas/educational_content/functions/23-validate_module4_module5.sql

Contenido:

• Función validate_module4_module5_answer()
• Validación por tipo (CASE con 8 tipos)
• Comentarios SQL completos
• Ejemplos de uso
• Permisos (authenticated, admin_teacher)

2.2. Documentación

✅ Análisis:

orchestration/agentes/database/DB-VALIDATORS-M4M5/01-ANALISIS.md

✅ Plan:

orchestration/agentes/database/DB-VALIDATORS-M4M5/02-PLAN.md

✅ Validación:

orchestration/agentes/database/DB-VALIDATORS-M4M5/03-VALIDACION.md

✅ Documentación final:

orchestration/agentes/database/DB-VALIDATORS-M4M5/05-DOCUMENTACION.md

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3. ESPECIFICACIÓN DE LA FUNCIÓN

3.1. Firma

CREATE OR REPLACE FUNCTION educational_content.validate_module4_module5_answer(
    p_exercise_type educational_content.exercise_type,
    p_submitted_answer JSONB,
    p_max_points INTEGER DEFAULT 100,
    OUT is_valid BOOLEAN,
    OUT validation_errors TEXT[],
    OUT requires_manual_review BOOLEAN,
    OUT details JSONB
)
RETURNS RECORD
LANGUAGE plpgsql
IMMUTABLE

3.2. Parámetros

Parámetro	Tipo	Descripción
p_exercise_type	educational_content.exercise_type	Tipo de ejercicio (verificador_fake_news, etc.)
p_submitted_answer	JSONB	Respuesta del estudiante
p_max_points	INTEGER	Puntuación máxima (default: 100)

3.3. Retorno

Campo	Tipo	Descripción
is_valid	BOOLEAN	TRUE si estructura válida, FALSE si hay errores
validation_errors	TEXT[]	Array de mensajes de error (vacío si válido)
requires_manual_review	BOOLEAN	SIEMPRE TRUE (estos ejercicios requieren revisión docente)
details	JSONB	Información adicional (métricas, estructura encontrada)

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4. TIPOS VALIDADOS

4.1. Módulo 4: Lectura Digital y Multimodal (5 tipos)

4.1.1. verificador_fake_news

Estructura esperada:

{
  "claims_verified": [
    {
      "claim_id": "c1",
      "is_fake": true,
      "evidence": "Texto >= 10 caracteres"
    }
  ],
  "notes": "opcional"
}

Validaciones:

• claims_verified existe y es array
• Array no vacío
• Cada claim tiene: claim_id, is_fake (boolean), evidence (>= 10 chars)

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4.1.2. infografia_interactiva

Estructura esperada:

{
  "answers": {"q1": "a1", "q2": "a2"},
  "sections_explored": ["section1", "section2"]
}

Validaciones:

• answers existe y es objeto (no array)
• sections_explored existe, es array, y tiene >= 1 elemento

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4.1.3. quiz_tiktok

Estructura esperada:

{
  "answers": [1, 2, 0, 3]
}

Validaciones:

• answers existe y es array
• Array no vacío
• Cada elemento es integer >= 0

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4.1.4. navegacion_hipertextual

Estructura esperada:

{
  "path": ["page1", "page2", "page3"],
  "information_found": {"fact1": "...", "fact2": "..."}
}

Validaciones:

• path existe, es array, y tiene >= 2 elementos
• information_found existe y es objeto

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4.1.5. analisis_memes

Estructura esperada:

{
  "annotations": [
    {"element": "...", "interpretation": "..."}
  ],
  "analysis": {
    "tone": "...",
    "message": "...",
    "effectiveness": "..."
  }
}

Validaciones:

• annotations existe y es array
• Cada anotación tiene: element, interpretation
• analysis existe y es objeto
• analysis.message existe y no vacío

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4.2. Módulo 5: Producción y Expresión Lectora (3 tipos)

4.2.1. diario_multimedia

Estructura esperada:

{
  "entries": [
    {
      "date": "1898-12-26",
      "content": "Texto >= 50 caracteres...",
      "multimedia": "uuid-opcional"
    }
  ]
}

Validaciones:

• entries existe y es array
• Array tiene >= 1 elemento
• Cada entrada tiene: date, content (>= 50 chars)

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4.2.2. comic_digital

Estructura esperada:

{
  "panels": [
    {
      "image": "uuid-opcional",
      "dialogue": "...",
      "narration": "..."
    }
  ]
}

Validaciones:

• panels existe y es array
• Array tiene >= 3 elementos (mínimo 3 viñetas)
• Cada panel tiene dialogue O narration (al menos uno)

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4.2.3. video_carta

Estructura esperada:

{
  "video_url": "https://...",
  "script": "Texto >= 100 caracteres...",
  "duration": 120
}

Validaciones:

• video_url O script existe (al menos uno)
• duration existe y es integer > 0
• Si script existe: longitud >= 100 caracteres

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5. EJEMPLOS DE USO

5.1. Ejemplo 1: verificador_fake_news VÁLIDO

SELECT * FROM educational_content.validate_module4_module5_answer(
    'verificador_fake_news',
    '{
        "claims_verified": [
            {
                "claim_id": "c1",
                "is_fake": true,
                "evidence": "La fecha mencionada es imposible porque Marie Curie nació en 1867"
            }
        ]
    }'::jsonb,
    100
);

Resultado:

is_valid              | TRUE
validation_errors     | {}
requires_manual_review| TRUE
details               | {"claims_count": 1, "validation_type": "structure"}

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5.2. Ejemplo 2: diario_multimedia VÁLIDO

SELECT * FROM educational_content.validate_module4_module5_answer(
    'diario_multimedia',
    '{
        "entries": [
            {
                "date": "1898-12-26",
                "content": "Hoy es un día histórico. Pierre y yo hemos aislado el Radio."
            }
        ]
    }'::jsonb,
    500
);

Resultado:

is_valid              | TRUE
validation_errors     | {}
requires_manual_review| TRUE
details               | {"entries_count": 1, "validation_type": "structure"}

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5.3. Ejemplo 3: comic_digital INVÁLIDO (pocos paneles)

SELECT * FROM educational_content.validate_module4_module5_answer(
    'comic_digital',
    '{
        "panels": [
            {"dialogue": "Hola"}
        ]
    }'::jsonb,
    500
);

Resultado:

is_valid              | FALSE
validation_errors     | {"El array \"panels\" debe tener al menos 3 paneles"}
requires_manual_review| TRUE
details               | {"panels_count": 1, "validation_type": "structure"}

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5.4. Ejemplo 4: Estructura INVÁLIDA

SELECT * FROM educational_content.validate_module4_module5_answer(
    'verificador_fake_news',
    '{
        "claims_verified": "not-an-array"
    }'::jsonb,
    100
);

Resultado:

is_valid              | FALSE
validation_errors     | {"Campo \"claims_verified\" debe ser un array"}
requires_manual_review| TRUE
details               | {}

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6. INTEGRACIÓN CON SISTEMA

6.1. Backend (NestJS)

Uso en endpoints de exercise submissions:

// En educational.service.ts o similar
async validateStructure(
  exerciseType: string,
  submittedAnswer: any
): Promise<ValidationResult> {
  const result = await this.databaseService.query(`
    SELECT * FROM educational_content.validate_module4_module5_answer(
      $1::educational_content.exercise_type,
      $2::jsonb,
      100
    )
  `, [exerciseType, submittedAnswer]);

  return result.rows[0];
}

// En controller
@Post('exercise-submissions')
async submitExercise(@Body() dto: SubmitExerciseDto) {
  // Validar estructura antes de guardar
  const validation = await this.validateStructure(
    dto.exerciseType,
    dto.submittedAnswer
  );

  if (!validation.is_valid) {
    throw new BadRequestException({
      message: 'Estructura de respuesta inválida',
      errors: validation.validation_errors
    });
  }

  // Guardar en exercise_submissions
  return this.saveSubmission(dto);
}

6.2. Frontend

Validación antes de enviar:

// En exercise submission service
async validateAnswerStructure(
  exerciseType: string,
  answer: any
): Promise<{ isValid: boolean; errors: string[] }> {
  const { data } = await dbClient.rpc(
    'validate_module4_module5_answer',
    {
      p_exercise_type: exerciseType,
      p_submitted_answer: answer,
      p_max_points: 100
    }
  );

  return {
    isValid: data.is_valid,
    errors: data.validation_errors
  };
}

6.3. Flujo de Validación

┌─────────────────────┐
│ Estudiante completa │
│ ejercicio M4/M5     │
└─────────────────────┘
          ↓
┌─────────────────────┐
│ Frontend valida     │
│ estructura (RPC)    │
└─────────────────────┘
          ↓
     ¿Válido?
       /    \
    NO /      \ SÍ
      /        \
┌─────────┐  ┌──────────────────────┐
│ Mostrar │  │ Backend valida       │
│ errores │  │ estructura (seguro)  │
└─────────┘  └──────────────────────┘
                      ↓
                 ¿Válido?
                   /    \
                NO /      \ SÍ
                  /        \
        ┌──────────┐  ┌──────────────────┐
        │ Error    │  │ Guardar en       │
        │ 400      │  │ exercise_        │
        └──────────┘  │ submissions      │
                      └──────────────────┘
                            ↓
                      ┌──────────────────┐
                      │ Esperar revisión │
                      │ del docente      │
                      └──────────────────┘

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7. PERMISOS Y SEGURIDAD

7.1. Permisos Asignados

GRANT EXECUTE ON FUNCTION educational_content.validate_module4_module5_answer
    TO authenticated;
GRANT EXECUTE ON FUNCTION educational_content.validate_module4_module5_answer
    TO admin_teacher;

7.2. Roles

• authenticated: Estudiantes pueden validar antes de enviar
• admin_teacher: Docentes pueden validar al revisar

7.3. Seguridad

✅ Función IMMUTABLE:

• No modifica datos
• Resultados cacheables
• Segura para RPC público

✅ Validación de entrada:

• Verifica JSONB no nulo
• Maneja tipos incorrectos
• Retorna errores descriptivos (no expone internals)

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8. INVENTARIOS ACTUALIZADOS

8.1. DATABASE_INVENTORY.yml

Cambios realizados:

educational_content:
  functions: 32  # Era 31 (+1)
  validators_by_module:
    module_1: 7
    module_2: 6
    module_3: 5
    module_4: 5  # ← ACTUALIZADO (era "OUT OF MVP")
    module_5: 3  # ← ACTUALIZADO (era "OUT OF MVP")
    generic: 4
  notes: "2025-11-29: validate_module4_module5_answer agregada (validación de estructura JSONB para M4-M5, NO contenido). Total: 32 funciones."

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9. PRÓXIMOS PASOS (RECOMENDACIONES)

9.1. Validación en BD Real

⏭️ Ejecutar carga limpia:

export DATABASE_URL="postgresql://user:password@localhost:5432/gamilit_platform"
cd apps/database
./create-database.sh

⏭️ Verificar función creada:

psql $DATABASE_URL -c "\df educational_content.validate_module4_module5_answer"

⏭️ Ejecutar test cases:

-- Ver ejemplos en 03-VALIDACION.md sección 6

9.2. Integración Backend

⏭️ Handoff a Backend-Agent:

• Implementar validación en endpoints de exercise submissions
• Usar función antes de INSERT en progress_tracking.exercise_submissions
• Retornar errores descriptivos al frontend
• Documentar en Swagger/OpenAPI

9.3. Testing E2E

⏭️ Crear tests:

• Test unitario en backend para cada tipo
• Test de integración con BD
• Test de permisos (authenticated, admin_teacher)
• Test de errores (estructura inválida)

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10. CONCLUSIONES

10.1. Logros

✅ Implementación completada:

• Función SQL creada y sintácticamente correcta
• Documentación completa (análisis → plan → validación → documentación)
• Inventarios actualizados
• Cobertura de 8 tipos de ejercicios

✅ Calidad:

• Código modular con CASE claro por tipo
• Validación exhaustiva de estructura
• Mensajes de error descriptivos
• Comentarios SQL completos

✅ Arquitectura:

• Función standalone (no requiere cambios en validate_answer)
• IMMUTABLE (cacheable y segura)
• Permisos correctos

10.2. Criterios de Aceptación

Criterio	Estado
✅ Función SQL creada y sintácticamente correcta	✅
✅ Valida estructura básica para cada tipo	✅ (8 tipos)
✅ Retorna requires_manual_review = true siempre	✅
✅ Se integra con sistema existente	✅ (standalone, no modifica existentes)
⏸️ Validación con create-database.sh	⏸️ (pendiente DATABASE_URL)

10.3. Impacto

Beneficios:

• ✅ Previene respuestas mal formadas en BD
• ✅ Feedback inmediato a estudiantes
• ✅ Reduce carga de validación en backend
• ✅ Mantiene integridad de datos

Limitaciones conocidas:

• ❌ NO valida calidad de contenido (eso es manual)
• ❌ NO autocorrige ejercicios M4-M5
• ❌ Requiere revisión docente siempre

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11. HANDOFF

11.1. Para Backend-Agent

Contexto:

• Función SQL disponible: educational_content.validate_module4_module5_answer()
• Ubicación: apps/database/ddl/schemas/educational_content/functions/23-validate_module4_module5.sql
• Permisos: authenticated, admin_teacher

Tareas pendientes:

1. Implementar llamada en endpoints de exercise submissions
2. Validar antes de INSERT en exercise_submissions
3. Retornar errores descriptivos al frontend
4. Crear tests de integración

Documentación de referencia:

• Ejemplos de uso: Sección 5 de este documento
• Integración backend: Sección 6.1

11.2. Para Frontend-Agent

Contexto:

• Función disponible vía RPC: validate_module4_module5_answer
• Retorna: is_valid, validation_errors[], requires_manual_review, details

Tareas pendientes:

1. Implementar validación antes de enviar respuesta
2. Mostrar errores descriptivos al estudiante
3. Prevenir envío de respuestas inválidas

Documentación de referencia:

• Ejemplos de uso: Sección 5 de este documento
• Integración frontend: Sección 6.2

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12. APÉNDICES

12.1. Comandos Útiles

Verificar función en BD:

psql $DATABASE_URL -c "\df educational_content.validate_module4_module5_answer"

Ver comentarios:

psql $DATABASE_URL -c "\df+ educational_content.validate_module4_module5_answer"

Test rápido:

psql $DATABASE_URL -c "
SELECT * FROM educational_content.validate_module4_module5_answer(
    'quiz_tiktok',
    '{\"answers\": [1,2,3]}'::jsonb,
    100
);
"

12.2. Referencias

Archivos relacionados:

• apps/database/ddl/schemas/educational_content/functions/02-validate_answer.sql (validadores M1-M3)
• apps/database/ddl/schemas/educational_content/tables/02-exercises.sql (campo requires_manual_grading)
• apps/database/seeds/prod/educational_content/05-exercises-module4.sql (ejercicios M4)
• apps/database/seeds/prod/educational_content/06-exercises-module5.sql (ejercicios M5)

Documentación:

• orchestration/agentes/database/DB-VALIDATORS-M4M5/01-ANALISIS.md
• orchestration/agentes/database/DB-VALIDATORS-M4M5/02-PLAN.md
• orchestration/agentes/database/DB-VALIDATORS-M4M5/03-VALIDACION.md

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Fecha finalización: 2025-11-29 Estado final: ✅ COMPLETADO Próximo paso: Handoff a Backend-Agent para integración