Banca de QUALIFICAÇÃO: FRANCISCO ALAN DE OLIVEIRA SANTOS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: FRANCISCO ALAN DE OLIVEIRA SANTOS
DATA: 26/06/2019
HORA: 14:00
LOCAL: UEMA
TÍTULO:

ANÁLISE DA APRENDIZAGEM DE PROGRAMAÇÃO DE COMPUTADORES POR MEIO DA CLUSTERIZAÇÃO DE MÉTRICAS DE CÓDIGO-FONTE.

PALAVRAS-CHAVES:

métricas de software; análise de código-fonte; learning analytics; data mining; clustering.

PÁGINAS: 30
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

Este trabalho apresenta uma abordagem de aplicação de algoritmos de Aprendizado de
Máquina para descobrir perfis de aprendizagem de programação por meio de evidências
extraídas a partir de métricas de software. Foi desenvolvido um sistema de correção
automática de atividades avaliativas de programação, com funcionalidades de captura de
métricas de código-fonte, para responder à seguinte pergunta: os dados gerados a partir da
análise assistida de código-fonte podem ser usados como fonte de análise e mineração de
dados para gerar evidências objetivas sobre a aprendizagem de programação? A partir deste
questionamento, foi elaborada seguinte hipótese de pesquisa: a coleta e análise de métricas de
software em um ambiente de análise automática de código-fonte tem o potencial de gerar
valores numéricos que ajudem a encontrar padrões para compor perfis de aprendizagem de
programação. Utilizou-se algoritmos de clusterização para fazer o agrupamento em uma base
de dados contendo métricas referentes às atividades desenvolvidas por alunos iniciantes de
um curso de computação. Os resultados foram promissores ao agrupar os alunos de acordo
com esses indicadores usando o algoritmo k-means.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2307536 - LUIS CARLOS COSTA FONSECA
Interno - 1823079 - CICERO COSTA QUARTO
Interno - 2207777 - REINALDO DE JESUS DA SILVA