Recomendação Automática de Problemas em Juízes Online Usando Processamento de Linguagem Natural e Análise Dirigida aos Dados - Júnior, Hermino Barbosa de Freitas; Pereira, Filipe Dwan; Oliveira, Elaine Harada Teixeira de; Oliveira, David Braga Fernandes de; Carvalho, Leandro Silva Galvão de (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2020: Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Informática na EducaçãoDO - 10.5753/cbie.sbie.2020.1152, 2020)
Estudantes regularmente enfrentam dificuldades para encontrar problemas adequados em juízes online devido ao grande volume de exercícios disponíveis nesses sistemas. Nesse sentido, este estudo propõe e avalia métodos para recomendação automática de problemas em juízes online, em que as recomendações são realizadas a partir de um problema alvo, resolvido anteriormente pelo aluno. Um total de 324 recomendações foram avaliadas por 15 estudantes e 3 professores de programação, utilizando uma abordagem duplamente cega. Como resultado, mostrou-se que as recomendações dadas pelos métodos propostos foram mais adequadas do que as do baseline em termos de esforço empregado e sucesso obtido (maior taxa de acerto e menor taxa de erro e desistência). Por fim, acredita-se que os métodos de recomendação podem ser usados para auxiliar professores a criarem listas de exercícios.