Feedback através da comparação de códigos no apoio ao processo de ensino-aprendizagem de introdução à programação.

• Autor(a) principal: RÊGO, Matheus Gaudencio do.
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/451
• topic: Ensino de Programação; Ciência da Computação; Codificação de Programas; Atividade Manual de Análise de Códigos; Estratégias Automáticas para Comparação de Códigos; Ensino de Computação; Introdução à Programação; Ensino-aprendizagem em Computação; Introduction to Programming; Computer Science; Programming Teaching; Ciência da Computação.

A atividade de codificar programas é uma das mais utilizadas no ensino de programação. Uma das dificuldades na realização desta atividade está em ser capaz de obter informação sobre os códigos produzidos. A atividade manual de análise de códigos é lenta, especialmente quando se pensa em observar um conjunto de programas como um todo. Ao observar o conjunto de códigos, professores e alunos podem refletir sobre as estratégias tentadas para uma determinada questão ou identificar relações entre as diferentes questões de uma lista de exercícios. Este trabalho de doutorado utilizou estratégias automáticas para a comparação de códigos de uma população de programas. Tais técnicas foram avaliadas e,a partir delas, foram criadas visualizações que possibilitam explorar tal informação. A metodologia inicial para fazer essa investigação consistiu em um experimento avaliando como professores comparam códigos e como esta comparação se assemelha a técnicas automáticas de comparação de código. Posteriormente, os algoritmos de comparação de código foram usados para a criação de uma visualização em grafo de tais comparações. Esta visualização teve seu uso testado pelos alunos em uma atividade de avaliação de códigos entre-pares. Por fim, foi criada uma visualização através de um mapa-de calor para comparar diferentes questões de uma lista de exercícios, bem como a indentificação dos tópicos que cada questão explorava. Como resultados, foi possível identificar que os professores podem não ter apresentado alta concordância entre si (mínimo de 62%) em como códigos se relacionam, mas ainda assim foi possível capturar a noção de similaridade entre a forma em que alguns professores e estratégias automáticas comparam códigos (mínimo de 75%). No entanto, para atingir tal concordância, é preciso considerar um parâmetro que define quando uma estratégia deve considerar duas soluções como muito próximas. Além disso, observou-se que a avaliação de código pelos próprios alunos guiada pela comparação entre artefatos não alterou a qualidade da avaliação de soluções de um problema, mas melhorou a percepção que o estudante tem sobre o processo de avaliação de códigos entre-pares,bem como a percepção da sua própria capacidade de revisar o que foi produzido pelos colegas. Os estudantes também consideraram que a visualização era simples de ser utilizada. O útimo estudo apontou que é possível construir uma visualização para comparar diferentes questões, bem como identificar tópicos explorados numa lista de exercícios. Em um estudo qualitativo, foi possível refletir sobre a produção de exercícios durante a disciplina e sobre a intensidade com que determinados tópicos foram praticados ao longo do semestre.