Uma abordagem baseada em inteligência artificial para identificação e classificação automatizada de problemas na aprendizagem de programação orientada a objetos por meio da análise de código-fonte
Data
2025-03-26
Autores
Strik, Bruno Henrique
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Resumo
O acesso público a ferramentas de inteligência artificial generativa tem revolucionado a práxis de diversas atividades humanas, incluindo o campo educacional. Docentes e estudantes manifestaram percepções variadas, embora haja um consenso quanto ao potencial dessas ferramentas em apoiar tanto os processos produtivos da computação quanto os de ensino e aprendizagem. Apesar de sua inovação, a tecnologia ainda carece de abordagens eficazes para aplicação no contexto educacional, a fim de transcender seu uso como mera geradora de soluções imediatas e garantir suporte adequado ao desenvolvimento intelectual e técnico dos estudantes. O objetivo desta dissertação é propor uma abordagem baseada em inteligência artificial para detectar indícios de problemas na aprendizagem de programação orientada a objetos observáveis diretamente no código-fonte produzido por estudantes e gerar feedbacks educacionais para os problemas identificados. Para tanto, foram desenvolvidas heurísticas específicas para a caracterização, identificação, classificação e tratamento desses problemas, além de uma ferramenta capaz de aplicá-las. Com base em um protótipo desenvolvido e testado por professores de Computação de diversas Instituições de Ensino Superior, averiguou-se que a abordagem é viável e apresenta potencial para fornecer retornos personalizados, contribuindo de forma eficaz para o processo de aprendizagem de programação orientada a objetos.
Descrição
Palavras-chave
Inteligência artificial generativa, Ensino de programação orientada a objetos, Inteligência artificial na educação, Inteligência artificial, Programação (Computadores), Inovações tecnológicas - Educação, Aprendizagem - Computação, Professores - Computação, Ensino superior