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    In merito ai file di flusso, le due attuali modalità sono per sovrascrittura totale e per accodamento, secondo i filtri impostati a maschera:   

Selezionando selezionando l’anno accademico dalla maschera partirà l’acquisizione con default sovrascrittura totale: viene chiesto se si intendono sovrascrivere tutti i dati pre-esistenti o si intende effettuare un accodamento dei dati; al termine del processo, il file di log elenca esattamente le righe che sono state scartate, dandone anche un’interpretazione.Se si risponde SI alla domanda di sovrascrivere, vengono cancellati tutti gli interventi di supporto per l’anno selezionato (ed eventualmente per la causale) nella maschera e poi vengono reinseriti in tabella secondo il contenuto del file.Esempi:Se si seleziona 2019 e Intervento di supporto G, rispondendo SI il sistema cancella gli interventi di supporto presenti con anno 2019 e intervento di supporto G e vengono reinseriti con quelli contenuti nel file che rispettano questi criteri.Se si seleziona 2019 e non si valorizza l'intrevento di supporto, vengono cancellati tutti quelli dell’anno 2019 e reinseriti prendendo quelli contenuti nel file che rispettano questo criterio ovvero hanno AA_ID= 2019.La modalità di lavoro che si ottiene rispondendo SI alla domanda permette di cancellare tutti i dati (del filtro specificato in maschera) ed è utile quando, a causa di errori nel file che è stato importato in precedenza, si voglia eliminare tutto quanto per poi reimportare il file corretto.Se il fine è quello di lavorare a logica incrementale, acquisendo un po’ di studenti per volta in differenti file, basta usare l’accodamento rispondendo NO alla domanda di sovrascrittura totale.   

    Al fine di ridurre gli errori materiali che stiamo riscontrando (in cui “accidentalmente” si eliminano tutti i record OPPURE si accodano più volte i medesimi file), con l’anno nuovo verrà implementata l’obbligatorietà di indicare la causale di intervento di supporto (multi-selezione) in modo da evitare sovrascritture totali senza filtro.