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@@ -117,28 +117,47 @@ class StudentAnalyzer:
         self.tarefas_df['Aluno_Pattern'] = self.tarefas_df['Aluno'].apply(extract_pattern)
         return self.calculate_metrics()
 
-    def calculate_metrics(self) -> pd.DataFrame:
-        """Calcula métricas de desempenho dos alunos."""
-        metrics_df = pd.DataFrame()
-    
-        for _, aluno in self.alunos_df.iterrows():
-            aluno_pattern = aluno['Aluno_Pattern']
-            aluno_tarefas = self.tarefas_df[self.tarefas_df['Aluno_Pattern'] == aluno_pattern]
+        def calculate_metrics(self) -> pd.DataFrame:
+            """Calcula métricas de desempenho dos alunos, eliminando duplicatas e normalizando valores."""
+            try:
+                metrics_df = pd.DataFrame()
+        
+                # Agrupar por aluno para eliminar duplicatas
+                grouped_tasks = self.tarefas_df.groupby(['Aluno_Pattern']).agg({
+                    'Aluno': 'first',  # Mantém o primeiro nome encontrado
+                    'Duração': 'sum',  # Soma total do tempo
+                    'Nota': 'sum',     # Soma total dos acertos
+                }).reset_index()
+        
+                # Contar número de tarefas por aluno
+                task_counts = self.tarefas_df.groupby('Aluno_Pattern').size().reset_index(name='total_tarefas')
+                grouped_tasks = grouped_tasks.merge(task_counts, on='Aluno_Pattern', how='left')
         
-            if not aluno_tarefas.empty:
-                duracao_total = aluno_tarefas['Duração'].sum()
-                acertos_total = aluno_tarefas['Nota'].sum()
+                for _, aluno in self.alunos_df.iterrows():
+                    aluno_pattern = aluno['Aluno_Pattern']
+                    aluno_data = grouped_tasks[grouped_tasks['Aluno_Pattern'] == aluno_pattern]
             
-                metrics = {
-                    'Nome do Aluno': aluno['Nome do Aluno'],
-                    'Tarefas Completadas': len(aluno_tarefas),
-                    'Acertos Absolutos': acertos_total,
-                    'Total Tempo': str(duracao_total),
-                    'Tempo Médio por Tarefa': str(duracao_total / len(aluno_tarefas))
-                }
-                metrics_df = pd.concat([metrics_df, pd.DataFrame([metrics])], ignore_index=True)
-
-        return metrics_df.sort_values('Acertos Absolutos', ascending=False)
+                    if not aluno_data.empty:
+                        # Calcular métricas por aluno
+                        total_tarefas = aluno_data['total_tarefas'].iloc[0]
+                        total_acertos = aluno_data['Nota'].iloc[0]
+                        duracao_total = aluno_data['Duração'].iloc[0]
+                
+                        metrics = {
+                            'Nome do Aluno': aluno['Nome do Aluno'],
+                            'Tarefas Completadas': total_tarefas,
+                            'Acertos Absolutos': total_acertos,
+                            'Total Tempo': str(duracao_total),
+                            'Tempo Médio por Tarefa': str(duracao_total / total_tarefas if total_tarefas > 0 else timedelta(0))
+                        }
+                        metrics_df = pd.concat([metrics_df, pd.DataFrame([metrics])], ignore_index=True)
+        
+                # Ordenar por acertos e resetar índice
+                return metrics_df.sort_values('Acertos Absolutos', ascending=False).reset_index(drop=True)
+        
+            except Exception as e:
+                logging.error(f"Erro ao calcular métricas: {str(e)}")
+                raise
 
 class ReportGenerator:
     """Classe responsável pela geração de relatórios e visualizações."""
@@ -381,21 +400,26 @@ class ReportGenerator:
             raise
 
     def generate_table_section(self, pdf: FPDF, nivel: str, alunos_nivel: pd.DataFrame):
-        """Gera uma seção de tabela com formatação melhorada."""
+        """Gera uma seção de tabela com formatação melhorada e cálculos corrigidos."""
         try:
+            # Configuração inicial
             pdf.set_font('Arial', 'B', 14)
             pdf.set_fill_color(240, 240, 240)
         
-            # Adicionar cabeçalho com estatísticas do nível
+            # Calcular estatísticas do nível
+            total_questoes_por_tarefa = 10  # Número máximo de questões por tarefa
+        
             media_acertos = alunos_nivel['Acertos Absolutos'].mean()
             media_tarefas = alunos_nivel['Tarefas Completadas'].mean()
-            taxa_media = media_acertos / media_tarefas if media_tarefas > 0 else 0
+            pontos_possiveis = media_tarefas * total_questoes_por_tarefa
+            taxa_media = (media_acertos / pontos_possiveis * 100) if pontos_possiveis > 0 else 0
         
+            # Cabeçalho da seção
             pdf.cell(0, 10, f'Detalhamento - Nível {nivel}', 0, 1, 'L', True)
             pdf.set_font('Arial', '', 10)
-            pdf.cell(0, 6, f'Média de Acertos: {media_acertos:.1f} | ' +
-                          f'Média de Tarefas: {media_tarefas:.1f} | ' +
-                          f'Taxa Média de Aproveitamento: {taxa_media:.1%}', 0, 1)
+            pdf.cell(0, 6, (f'Média de Acertos: {media_acertos:.1f} | '
+                           f'Média de Tarefas: {media_tarefas:.1f} | '
+                           f'Taxa Média de Aproveitamento: {min(taxa_media, 100):.1f}%'), 0, 1)
             pdf.ln(2)
 
             # Configuração da tabela
@@ -407,28 +431,34 @@ class ReportGenerator:
                 ('Tempo Total', 35)
             ]
         
-            # Cabeçalho
+            # Cabeçalho da tabela
             pdf.set_font('Arial', 'B', 10)
             pdf.set_fill_color(230, 230, 230)
             for titulo, largura in colunas:
                 pdf.cell(largura, 8, titulo, 1, 0, 'C', True)
             pdf.ln()
 
-            # Dados com cores alternadas
+            # Dados dos alunos
             pdf.set_font('Arial', '', 10)
             for i, (_, row) in enumerate(alunos_nivel.iterrows()):
-                # Cor de fundo alternada mais suave
+                # Alternar cores das linhas
                 fill_color = (248, 248, 248) if i % 2 == 0 else (255, 255, 255)
                 pdf.set_fill_color(*fill_color)
 
+                # Calcular taxa de aproveitamento normalizada
+                pontos_possiveis = row['Tarefas Completadas'] * total_questoes_por_tarefa
+                taxa_aproveitamento = (row['Acertos Absolutos'] / pontos_possiveis * 100) if pontos_possiveis > 0 else 0
+                taxa_aproveitamento = min(taxa_aproveitamento, 100)  # Limitar a 100%
+
+                # Formatar tempo
                 tempo = pd.to_timedelta(row['Total Tempo'])
                 tempo_str = f"{int(tempo.total_seconds() // 60)}min {int(tempo.total_seconds() % 60)}s"
-                taxa_aproveitamento = row['Acertos Absolutos'] / row['Tarefas Completadas']
             
+                # Adicionar linha na tabela
                 pdf.cell(70, 7, str(row['Nome do Aluno'])[:35], 1, 0, 'L', True)
                 pdf.cell(20, 7, f"{row['Acertos Absolutos']:.0f}", 1, 0, 'R', True)
-                pdf.cell(20, 7, str(row['Tarefas Completadas']), 1, 0, 'R', True)
-                pdf.cell(20, 7, f"{taxa_aproveitamento:.1%}", 1, 0, 'R', True)
+                pdf.cell(20, 7, f"{row['Tarefas Completadas']:.0f}", 1, 0, 'R', True)
+                pdf.cell(20, 7, f"{taxa_aproveitamento:.1f}%", 1, 0, 'R', True)
                 pdf.cell(35, 7, tempo_str, 1, 0, 'R', True)
                 pdf.ln()