app.js

/* ARQUIVO: app.js */

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// A. LÓGICA DE INTERATIVIDADE DO DESIGN SYSTEM (DARK MODE)
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/**
 * Alterna entre o Modo Claro e o Modo Escuro.
 * Salva a preferência no Local Storage.
 */
function toggleTheme() {
    const body = document.body;
    const currentTheme = body.getAttribute('data-theme');
    const newTheme = currentTheme === 'light' ? 'dark' : 'light';
    
    body.setAttribute('data-theme', newTheme);
    localStorage.setItem('theme', newTheme);
    
    // Atualiza o ícone (opcional)
    const icon = document.querySelector('.theme-toggle i');
    if (newTheme === 'dark') {
        icon.classList.remove('fa-moon');
        icon.classList.add('fa-sun');
    } else {
        icon.classList.remove('fa-sun');
        icon.classList.add('fa-moon');
    }
}

/**
 * Carrega a preferência de tema do usuário ao carregar a página.
 */
document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
    const savedTheme = localStorage.getItem('theme') || 'light';
    document.body.setAttribute('data-theme', savedTheme);
    
    // Configuração inicial do ícone
    const icon = document.querySelector('.theme-toggle i');
    if (icon) {
         if (savedTheme === 'dark') {
            icon.classList.remove('fa-moon');
            icon.classList.add('fa-sun');
        } else {
            icon.classList.remove('fa-sun');
            icon.classList.add('fa-moon');
        }
    }
});


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// B. LÓGICA CONCEITUAL DO MOTOR DE RECOMENDAÇÃO (IA)
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/**
 * Função simulada que inicia o processo de avaliação do usuário.
 * Na implementação real, isso chamaria o Back-end/API de IA.
 */
function startAssessment() {
    console.log("Iniciando avaliação de conhecimento para personalização...");
    
    // Simulação de navegação para a tela de avaliação
    // window.location.href = '/assessment';
    
    alert("Avaliação iniciada! A próxima página usará IA para mapear seus pontos fortes e fracos.");
}

/**
 * PSEUDO-CÓDIGO: Função de Back-end para o Motor de Recomendação de IA.
 * Esta função demonstraria como a IA (ex: Gemini API) é usada.
 * * @param {object} userProgress - Dados de progresso, acertos e erros do usuário.
 * @param {string[]} availableModules - Lista de módulos de curso disponíveis.
 * @returns {Promise<string[]>} - Módulos sugeridos pela IA.
 */
async function getAIRec_Engine(userProgress, availableModules) {
    const API_ENDPOINT = 'https://api.synthlearn.com/v1/gemini-recommendation'; 
    const GEMINI_PROMPT = `
        Com base no progresso do usuário (userProgress), que mostra domínio em [X] e dificuldade em [Y], 
        e considerando os módulos disponíveis (availableModules),
        aja como um tutor de IA e determine a próxima trilha de aprendizado ideal.
        Priorize a correção das dificuldades (Y) com materiais de reforço e depois avance para o próximo tópico lógico.
        Retorne uma lista JSON de 3 IDs de módulos.
    `;

    try {
        const response = await fetch(API_ENDPOINT, {
            method: 'POST',
            headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
            body: JSON.stringify({ 
                prompt: GEMINI_PROMPT, 
                context: { userProgress, availableModules }
            })
        });

        if (!response.ok) throw new Error('Falha na API de Recomendação de IA');

        const data = await response.json();
        // A API da IA retornaria a lista de IDs de módulos
        return data.suggested_modules; 

    } catch (error) {
        console.error("Erro no Motor de Recomendação de IA:", error);
        // Retorno de fallback sem IA
        return ['intro_module_1', 'intro_module_2', 'intro_module_3']; 
    }
}