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| Acadêmico(a): Francisca Edyr Xavier |
| Título: Geração automatizada de gabarito e correção de exercícios em ambiente Furbot para o ensino do pensamento computacional |
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| Conclusão: |
Este artigo apresentou o desenvolvimento de uma ferramenta para automatizar o processo de geração de gabaritos
do gerador de mundo do Furbot, através da busca de menor caminho com o auxílio do algoritmo de Dijkstra. Além disso,
apresentou uma ferramenta para automatizar a avaliação das resoluções desenvolvidas pelos os alunos, auxiliando o
desenvolvimento do pensamento computacional. As ferramentas foram desenvolvidas a partir do ambiente Eclipse na
linguagem Java, implementado sobre a última versão do framework Furbot, utilizando a biblioteca Commons-digester-
1.8 para a leitura dos XML.
A versão ampliada da plataforma Furbot teve como objetivo automatizar o processo de geração dos gabaritos
criados pela ferramenta de geração de mundo. Para a implementação foi utilizado o algoritmo de Dijkstra para encontrar
o menor caminho entre a origem e os objetivos, os quais foram agrupados através de um processo de busca recursiva.
Através disso foi possível encontrar o menor caminho ótimo dentre as combinações de caminhos possíveis. Os caminhos
encontrados têm-se então as direções de movimentação identificada. Essas direções são traduzidas em comandos para o
Furbot. Outro objetivo era facilitar o uso da plataforma Furbot em sala de aula para o auxílio do desenvolvimento do
pensamento computacional, a versão atualizada da plataforma foi então levada para ser usada em um curso de
programação com o Furbot, no qual as crianças puderam criar seus próprios exercícios. Com o processo de geração de
gabarito e análise da resolução, elas puderam jogar esses exercícios e obter a correção de forma automatizada.
O processo de geração de gabarito permite gerar não só os objetivos principais, mas também considerar itens
opcionais que possam ser coletados pelo o aluno durante a execução. Para permitir que o aluno receba a bonificação pela
quantidade de itens opcionais coletados, e a bonificação por se conseguir o menor caminho para coletar essas quantidades
de itens é gerado um gabarito ótimo para cada quantidade de objetivo opcional que o aluno pode coletar.
A partir dos resultados obtidos é possível observar que o tempo de demora de geração de gabaritos começa a
aumentar de forma abrupta ao possuir certa quantidade de componentes em tela, conforme o tamanho de mapa utilizado,
levando em conta que o tempo varia dependo da distribuição dos componentes e da existência de obstáculos. Esse tempo
impossibilitaria a criação de certos mapas serem feitos em sala de aula em um tempo hábil.
Em comparação com seus correlatos, a versão atualizada da plataforma consegue juntar duas características que
eram oferecidas em ferramentas diferentes, oferecendo o processo de correção automatizada, além de permitir um
ambiente de elaboração de exercícios, garantindo que o gabarito oferecido pela a ferramenta será uma solução ótima.
Ressaltam-se as limitações identificadas no trabalho o acréscimo abrupto que ocorre no tempo de demora para
gerar os gabaritos por conta da relação de tamanho do mapa e quantidade de objetivos, o que se torna necessário estipular
limites para conseguir uma solução em tempo hábil. Além do processo que se agrava ao gerar gabaritos com objetivos
opcionais, por conta da quantidade de combinações de objetivos que precisam ser gerados e testados.
Por fim, esse trabalho apresentou alterações na plataforma Furbot em busca de automatizar o processo de geração
de gabaritos e de verificação de soluções de usuários. Esse processo pode auxiliar no ensino do pensamento
computacional. Dentre as possibilidades para extensão, tem-se:
a) otimizar o tempo de geração de gabaritos;
b) efetuar o processo de comparação de gabarito com o código de entrada do consolo ao invés do código de
resolução gerado na execução do Furbot;
c) implementar geração de gabaritos com instruções de loops;
d) apresenta solução de gabarito de forma visual no mapa. |
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