Detecção de Similaridade entre consultas SQL para fins educacionais

  • Gabriel Luiz Garbossa UFSM
  • Sergio L. S. Mergen UFSM

Resumo


Este artigo propõe um algoritmo de comparação de resultados para facilitar a avaliação de exercícios acadêmicos de SQL, reconhecendo a complexidade dessas consultas que desafiam a capacidade dos professores em lidar com variações sutis nas respostas. O algoritmo busca gerar mensagens indicando a semelhança entre os resultados da consulta de referência (gabarito) e as tentativas dos alunos. Diante da diversidade de respostas possíveis, muitas delas parcialmente corretas, como o uso de um número de colunas diferente ou critérios de filtragem distintos, o algoritmo desempenha o papel crucial de perceber essas sutilezas. Os resultados alcançados destacam a eficácia do algoritmo em simplificar o processo de correção para educadores, fornecendo feedback imediato e detalhado aos alunos, promovendo assim uma avaliação mais equitativa e eficiente no contexto do ensino à distância.

Referências

Azeroual, O., Jha, M., Nikiforova, A., Sha, K., Alsmirat, M., and Jha, S. (2022). A record linkage-based data deduplication framework with datacleaner extension. Multimodal Technologies and Interaction, 6(4):27.

Chaudhuri, S., Chen, B.-C., Ganti, V., and Kaushik, R. (2007). Example-driven design of efficient record matching queries. In VLDB, volume 7, pages 327–338.

De Vries, T., Ke, H., Chawla, S., and Christen, P. (2011). Robust record linkage blocking using suffix arrays and bloom filters. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), 5(2):1–27.

Fan, W., Jia, X., Li, J., and Ma, S. (2009). Reasoning about record matching rules. Proceedings of the VLDB Endowment, 2(1):407–418.

Kuhn, H. W. (1955). The hungarian method for the assignment problem. Naval research logistics quarterly, 2(1-2):83–97.

Papadakis, G., Skoutas, D., Thanos, E., and Palpanas, T. (2020). Blocking and filtering techniques for entity resolution: A survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 53(2):1–42.

Wang, J., Li, G., Yu, J. X., and Feng, J. (2011). Entity matching: How similar is similar. Proceedings of the VLDB Endowment, 4(10):622–633.

Whang, S. E., Menestrina, D., Koutrika, G., Theobald, M., and Garcia-Molina, H. (2009). Entity resolution with iterative blocking. In Proceedings of the 2009 ACM SIGMOD International Conference on Management of data, pages 219–232.
Publicado
10/04/2024
GARBOSSA, Gabriel Luiz; MERGEN, Sergio L. S.. Detecção de Similaridade entre consultas SQL para fins educacionais. In: ESCOLA REGIONAL DE BANCO DE DADOS (ERBD), 19. , 2024, Farroupilha/RS. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024 . p. 111-120. ISSN 2595-413X. DOI: https://doi.org/10.5753/erbd.2024.238861.