http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/49833| Arquivo | Tamanho | Formato | |
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| RodrigoCardosoAniceto_DISSERT.pdf | 2,13 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título: | ProjPlag: uma aplicação para auxiliar o processo de detecção de plágio em cursos introdutórios de programação |
| Autor(es): | Aniceto, Rodrigo Cardoso |
| Orientador(es): | Holanda, Maristela Terto de |
| Assunto: | Programação (Computadores) - ensino e estudo Plágio - detecção Moodle |
| Data de publicação: | 13-Ago-2024 |
| Data de defesa: | 12-Jul-2023 |
| Referência: | ANICETO, Rodrigo Cardoso. ProjPlag: uma aplicação para auxiliar o processo de detecção de plágio em cursos introdutórios de programação. 2023. 58 f., il. Dissertação (Mestrado em Informática) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. |
| Resumo: | Este trabalho apresenta a aplicação ProjPlag desenvolvida para auxiliar o professor a identificar alunos suspeitos de plágio em códigos fontes em uma disciplina introdutória de programação. Para criar a aplicação, foi feita uma análise das ferramentas de detecção de plágio Moss e JPlag e dos dados dos alunos extraídos da plataforma de ensino Moodle, isso permitiu aprender mais sobre o perfil de alunos que copiam códigos e, com base nisso, é possível traçar estratégias voltadas a reduzir a ocorrência dessa prática. A aplicação foi então desenvolvida com a funcionalidade de gerar relatórios integrando os dados disponíveis. Esses relatórios contêm percentuais de similaridades entre códigos, notas, padrões de desenvolvimento e padrões de envio dos trabalhos, para uso pelo professor. O ProjPlag também foi testado na automatização da identificação de alunos que plagiaram, apresentando uma taxa de acerto de 90%. Pesquisas futuras podem ser feitas aumentando o volume de dados e aperfeiçoando sua coleta. |
| Abstract: | This project presents the ProjPlag application developed to assist instructors in identifying students suspected of source codes plagiarism in an introductory programming course. To make this possible, an analysis was made of the plagiarism detection tools Moss and JPlag and of the students’ data extracted from the Moodle teaching platform, this analysis also allowed to learn more about the profile of students who cheated and can be used to develop strategies to reduce the occurrence of this practice. The application was then developed with the functionality of generating reports integrating the available data. These reports contain similarity percentages between codes, grades, development patterns and assignment submission patterns, for use by the instructor. ProjPlag was also tested for automating the identification of students who plagiarized, with a success rate of 90%. Future research can be done by increasing the volume of data and improving the way it is collected. |
| Unidade Acadêmica: | Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Ciência da Computação (IE CIC) |
| Informações adicionais: | Dissertação (Mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023. |
| Programa de pós-graduação: | Programa de Pós-Graduação em Informática |
| Licença: | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. |
| Agência financiadora: | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). |
| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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