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dc.creator.IDNASCIMENTO, M. A. S.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3181719341084970pt_BR
dc.contributor.advisor1ARAÚJO, Eliane Cristina de.
dc.contributor.advisor1IDARAUJO, E. C.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8032715047993974pt_BR
dc.contributor.advisor2FIGUEIREDO, Jorge César Abrantes de.
dc.contributor.advisor2IDFIGUEIREDO, J. C. A.pt_BR
dc.contributor.advisor2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1424808046858622pt_BR
dc.contributor.referee1MONTEIRO, João Arthur Brunet.
dc.contributor.referee2BITTENCOURT, Roberto Almeida.
dc.description.resumoA legibilidade do programa é uma característica fundamental da qualidade de software. Portanto, fornecer feedback oportuno sobre a nomeação de identificadores pode ajudar a melhorar o treinamento de programadores novatos em educação de programação. De fato, vários estudos presentes na literatura da engenharia de software indicam que um código fonte que contém nomes bem escolhidos de identificadores é mais fácil de entender e menos propenso ao erro em tarefas de manutenção. Entretanto, devido aos inúmeros estudantes aprendendo a programar nos dias de hoje em cursos de programação, fornecer feedback manual sobre a qualidade dos nomes de identificadores torna-se proibitivo por causa da alta carga de trabalho imposta aos instrutores. Durante a pesquisa deste mestrado, nós propusemos um método inovador para gerar e fornecer feedback automático sobre a avaliação da adequação dos nomes de identificadores em contraste às verificações de convenções de nomenclatura. Nosso desafio foi fornecer a estudantes feedback elaborado e oportuno para ajudá-los a escolher nomes mais apropriados para denotar identificadores de seus códigos. Nós implementamos e avaliamos nossa proposta em um curso de programação introdutória. Inicialmente, investigamos e verificamos que é possível encontrar automaticamente nomes considerados inapropriados de identificadores de código, com a intenção de usar esta informação para gerar o feedback automático. Em sequência, nós investigamos e testemunhamos que podemos gerar e fornecer o feedback automático para estudantes, de modo a ajudá-los na escolha de nomes de identificadores de seus códigos de melhor qualidade. A principal contribuição desta pesquisa é que podemos fornecer o feedback automático para encorajar alunos a melhorar os nomes que eles escolhem para denotar identificadores de seus códigos. Com isso, poderemos ajudar estudantes a melhorar a nomeação dos identificadores e, em consequência, a legibilidade do seu programa, desde suas primeiras experiências de codificação.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.programPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
dc.titleAutomação de feedback para melhorar a nomeação de identificadores de alunos.pt_BR
dc.date.issued2019-11-25
dc.description.abstractProgram readability is a fundamental tenet of software quality. Thus, providing timely feedback on identifier naming can help to improve novice programmer training in programming education. Indeed, several studies in software engineering literature indicate that a source code that contains well-chosen identifier names is easier to understand and less error-prone in maintenance tasks. However, due to the numerous students are learning to program nowadays in programming courses, providing manual feedback on identifier name quality become prohibitive due to the highest workload imposed on instructors. During this master research, we proposed an innovative method to generate and provide automated feedback on identifier name appropriateness assessment in contrast to the checking of naming conventions. Our challenge was to provide to students timely and elaborated feedback to help them to choose more appropriate names to denote their code identifiers. We implemented and evaluated our proposal in an introductory programming course. Firstly, we investigated and verified that it is possible to automatically find names considered to be inappropriate code identifiers, with the intent of using this information to generate automated feedback. In sequence, we investigated and witnessed that we can generate and give automated feedback to students so that we can help them to choose better quality code identifier names. The main contribution of this research is that we can provide automated feedback to students in order to encourage them to improve names chosen by them to denote their code identifiers. So, we can help students to improve identifier naming and, in consequence, their program readability, since their early coding experiences.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/12686
dc.date.accessioned2020-04-06T18:48:10Z
dc.date.available2020-04-06
dc.date.available2020-04-06T18:48:10Z
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subjectEducação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subjectComputer Science Educationpt_BR
dc.subjectEducación en informáticapt_BR
dc.subjectEnsino de Programaçãopt_BR
dc.subjectEnseñanza de programaciónpt_BR
dc.subjectProgramming Teachingpt_BR
dc.subjectFeedback Automáticopt_BR
dc.subjectAutomatic Feedbackpt_BR
dc.subjectRetroalimentación automáticapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorNASCIMENTO, Marcos Antônio Silva.
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeFeedback automation to improve the naming of student identifiers.pt_BR
dc.identifier.citationNASCIMENTO, M. A. S. Automação de feedback para melhorar a nomeação de identificadores de alunos. 2019. 129 f. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação), Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2019.pt_BR
Appears in Collections:Mestrado em Ciência da Computação.

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MARCOS ANTÔNIO SILVA NASCIMENTO - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2019.pdf1.44 MBAdobe PDFView/Open


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