Adapt to new bot structure

legacy/Data/Questions/ingsw/44/correct.txt

@@ -0,0 +1,20 @@
+<pre>
+block MarkovChain
+//external function myrandom() returns a random real number in [0, 1]
+parameter Integer x0 = 0;
+parameter Integer xmax = 100;
+OutputInteger x; // Connector
+algorithm
+when initial() then
+x := x0;
+elsewhen sample(0, 1) then
+if (x < xmax)
+then
+if (myrandom() <= 0.8)
+then
+x := x + 1;
+end if;
+end if;
+end when;
+end MarkovChain;
+</pre>

legacy/Data/Questions/ingsw/44/quest.txt

@@ -0,0 +1,8 @@
+Un'azienda decide di organizzare il processo di sviluppo di un grosso software in 101 phasi sequenziali, numerate da 0 a 100. La
+phase 0 è quella iniziale. La phase 100 è quella finale in cui lo sviluppo è completato. Tutte le fasi hanno circa la stessa durata.
+Si decide di realizzare un approccio incrementale in cui, alla fine di ogni fase, si passa alla fase successiva solo nel caso in cui
+tutti i test per la fase vengono superati. In caso contrario bisogna ripetere la phase. Dai dati storici è noto che la probabilità che
+il team di sviluppo passi da una fase a quella successiva è 0.8.
+Allo scopo di stimare attraverso una simulazione MonteCarlo il valore atteso del tempo di completamento del progetto viene
+realizzato un modello Modelica delo processo di sviluppo descritto sopra.
+Quale dei seguenti modelli Modelica modella correttamente il processo di sviluppo descritto sopra?

legacy/Data/Questions/ingsw/44/wrong 2.txt

@@ -0,0 +1,20 @@
+<pre>
+block MarkovChain
+//external function myrandom() returns a random real number in [0, 1]
+parameter Integer x0 = 0;
+parameter Integer xmax = 100;
+OutputInteger x; // Connector
+algorithm
+when initial() then
+x := x0;
+elsewhen sample(0, 1) then
+if (x < xmax)
+then
+if (myrandom() >= 0.8)
+then
+x := x + 1;
+end if;
+end if;
+end when;
+end MarkovChain;
+</pre>

legacy/Data/Questions/ingsw/44/wrong.txt

@@ -0,0 +1,22 @@
+<pre>
+block MarkovChain
+//external function myrandom() returns a random real number in [0, 1]
+parameter Integer x0 = 0;
+parameter Integer xmax = 100;
+OutputInteger x; // Connector
+algorithm
+when initial() then
+x := x0;
+elsewhen sample(0, 1) then
+if (x < xmax)
+then
+if (myrandom() <= 0.8)
+then
+x := x + 1;
+else
+x := x - 1;
+end if;
+end if;
+end when;
+end MarkovChain
+</pre>