Testes baseados em particionamento da entrada para plataforma de ensino de programação

Silva, César Augusto Julio da

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/23610

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Moreira, Anamaria Martins	-
dc.contributor.author	Silva, César Augusto Julio da	-
dc.date.accessioned	2024-09-05T17:26:51Z	-
dc.date.available	2024-09-07T03:00:17Z	-
dc.date.issued	2024-07-17	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/23610	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Teste de software	pt_BR
dc.subject	Particionamento de entrada	pt_BR
dc.subject	Plataforma de ensino de programação	pt_BR
dc.subject	Software test	pt_BR
dc.subject	Input partitioning	pt_BR
dc.subject	Programming education platform	pt_BR
dc.title	Testes baseados em particionamento da entrada para plataforma de ensino de programação	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.referee1	Bastos, Daniel Chicayban	-
dc.contributor.referee2	Moraes, Laura de Oliveira Fernandes	-
dc.description.resumo	Ao longo da última década, ocorreu uma expansão na área de desenvolvimento de plataformas de ensino online. Dentre essas, uma que foi desenvolvida e está em uso por alunos da UFRJ é a Machine Teaching, focada no ensino de programação. Nela são disponibilizados problemas de programação em conjunto com seus respectivos testes, o que permite uma avaliação mais detalhada do desempenho dos alunos, automatização do processo de correção e um retorno imediato dos resultados. Um projeto final de curso recente focou em realizar uma comparação entre os testes já implementados pelos professores com testes modelados seguindo metodologias mais formais e consolidadas na área. Dentre essas, uma das metodologias aplicadas foi a de particionamento do espaço de entrada. O método de particionamento do espaço de entrada visa uma análise baseada em requisitos voltados para a entrada do programa, os quais os casos de testes tentam cobrir segundo um critério de cobertura determinado. Tal método permite uma aplicação em caixa-preta, onde o criador dos testes somente tem acesso às especificações do projeto. Uma segunda vantagem é que a justificativa de cada caso de teste depende somente das características das entradas do programa. Esse trabalho tem como objetivo uma nova análise dos particionamentos criados durante o projeto acima mencionado de forma a corroborar os seus resultados e a criação de um pequeno manual de recomendações para escrita dos enunciados e projeto de testes. O alcance de tais resultados foi obtido por meio de: obtenção dos problemas, soluções e códigos dos alunos, realização de uma nova análise dos exercícios usando método de particionamento do espaço de entrada, execução dos testes criados em conjunto com os da plataforma e os do projeto anterior, e extração e comparação dos dados obtidos. O projeto encontrou uma porcentagem mais alta de falhas nos testes baseado em particionamento de entrada do que os produzidos na plataforma em 28 dos 35 exercícios, com uma média de 3.82% e uma mediana de 1.31% de códigos que falharam somente nos testes novos em comparação a uma média de 1.00% e uma mediana de 0.16% que só falharam nos testes da Machine Teaching. Além disso, por meio de uma análise mais detalhada dos códigos dos alunos em conjunto com as falhas mais comuns em cada problema, foi criado um guia de dicas para criação de enunciado cujo objetivo é ajudar a evitar tais erros e uma lista de dicas para projeto de teste, com o objetivo de auxiliar na criação de casos de testes com uma cobertura melhor.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Computação	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Ciência da Computação

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