Uso de LLMs para correção de atividades de programação: uma análise comparativa no contexto de orientação a objetos - Melo, Marcel da Silva; Matos, Fernando Barbosa; Francisco, Rodrigo Elias; Pereira Júnior, Cleon Xavier; Araújo, Rafael Dias (Anais do Simpósio Brasileiro de Educação em Computação (EDUCOMP); 2026: Anais do VI Simpósio Brasileiro de Educação em ComputaçãoDO - 10.5753/educomp.2026.18664, 2026)
A correção de atividades de programação é uma tarefa trabalhosa que exige tempo e esforço consideráveis dos docentes, sobretudo em turmas numerosas, o que gera um alto volume de correções. Diante deste cenário, este trabalho visou investigar o potencial de LLMs, em configuração padrão e abordagem zero-shot, na avaliação automática de atividades de Programação Orientada a Objetos (POO). Foi realizada uma análise comparativa, utilizando métricas estatísticas, entre as notas geradas por LLMs e a nota atribuída pelo professor da disciplina. O estudo apontou que os modelos GPT-4.1, GPT-4.1-mini, Grok-3, DeepSeek-V3 e Grok-3-mini alcançaram baixos índices de erros e mantiveram um forte nível de concordância com as notas atribuídas pelo professor.