Analisando a efetividade da formação de clusters na avaliação de exercícios de programação - Sasse, Arthur M.; Moraes, Laura O.; Delgado, Carla A. D. M.; Pedreira, Carlos E. (Anais do Simpósio Brasileiro de Educação em Computação (EDUCOMP); 2024: Anais do IV Simpósio Brasileiro de Educação em Computação, 2024)
As plataformas online de ensino de programação têm o potencial de escalar o acesso de estudantes a uma educação de qualidade. No entanto, um passo importante do processo de aprendizagem ainda é um gargalo nesses sistemas: o feedback. Este artigo considera a formação automática de clusters de códigos como uma alternativa para reduzir o trabalho docente de produção de feedback para as atividades de prática em programação. Apresentamos uma análise das abordagens possíveis e o processo de escolha de uma ferramenta para uma avaliação mais profunda. Uma vez escolhido o Overcode, o atualizamos para funcionar com o Python 3 e avaliamos a sua capacidade de formar clusters em um conjunto de dados com mais de 100 questões e dezenas de milhares de soluções. Esses dados foram extraídos do Machine Teaching, plataforma utilizada para o ensino de programação em cursos de graduação da Universidade Federal do Rio de Janeiro.