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Transformando Padawans em Jedis: usando exemplos trabalhados para melhorar as habilidades dos novatos em projetos de software livre

Processo:21/06662-1
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2022
Data de Término da vigência: 30 de junho de 2024
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Acordo de Cooperação: MCTI/MC
Pesquisador responsável:Igor Scaliante Wiese
Beneficiário:Igor Scaliante Wiese
Instituição Sede: Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR). Campus Campo Mourão. Campo Mourão , SP, Brasil
Município da Instituição Sede:Campo Mourão
Pesquisadores associados:Christoph Treude ; Eduardo Martins Guerra ; Fabio Calefato ; Igor Fabio Steinmacher ; Ivanilton Polato ; Marco Aurélio Gerosa ; Paulo Roberto Miranda Meirelles ; Reginaldo Ré ; Walter Takashi Nakamura
Bolsa(s) vinculada(s):23/01534-0 - Transformando Padawans em Jedis: usando exemplos trabalhados para melhorar as habilidades dos novatos em projetos de software livre, BP.TT
22/05339-5 - Transformando Padawans em Jedis: usando exemplos trabalhados para melhorar as habilidades dos novatos em projetos de software livre, BP.TT
22/04234-5 - Implementando Chatbot: transformando Padawans em Jedis: usando exemplos trabalhados para melhorar as habilidades dos novatos em projetos de software livre, BP.TT
Assunto(s):Engenharia de software  Aprendizagem  Competência profissional  Software livre  Projeto de software 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aquisição De Habilidades | Exemplos trabalhados | Software Livre | Engenharia de Software

Resumo

Muitos desenvolvedores novatos participam de projetos de software livre para melhorar suas habilidades, e dentre elas, a programação. No entanto, os desenvolvedores que participam de projetos de Software Livre enfrentam muitas dificuldades em seus primeiros passos, e muitas vezes precisam aprender sozinhos. Em um estudo anterior, mostramos que 80% dos novatos acabam desistindo. Eles enfrentam barreiras para aprender as habilidades necessárias para executar uma tarefa, bem como para obter ajuda dos membros do projeto. Sem o apoio adequado, os novatos tornam-se desmotivados, consomem recursos da comunidade e acabam desistindo. O objetivo geral do presente projeto é apoiar novatos na aquisição de habilidades desde o início de suas contribuições para um projeto de software livre. Um aspecto negligenciado na literatura, é a forma como os novatos adquirem novas habilidades em tais projetos e como é possível apoiar esse processo. Os projetos de software livre oferecem uma grande oportunidade para a aprendizagem baseada em exemplos trabalhados, que a literatura mostra ser uma abordagem eficaz para adquirir conhecimentos e habilidades técnicas em outros contextos. Os projetos de software livre publicam abertamente seu código e as tarefas. Tais tarefas podem ser selecionadas pelos desenvolvedores para serem resolvidas. Além de desenvolver habilidades trabalhando em tarefas abertas existentes, os novatos podem analisar tarefas fechadas (e o código associado), que podem servir como exemplos trabalhados (worked examples). Assim, propomos guiar os novatos na aquisição de habilidades a partir do uso de exemplos trabalhados e do mapeamento de habilidades que são necessárias para concluir as tarefas de uma forma que os novatos aprendam com tarefas previamente realizadas. Essas estratégias são inexploradas na literatura relacionada à Engenharia de Software, que é uma atividade altamente complexa, abstrata e dependente do contexto. (AU)

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Publicações científicas (11)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
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SANTOS, FABIO; VARGOVICH, JOSEPH; TRINKENREICH, BIANCA; SANTOS, ITALO; PENNEY, JACOB; BRITTO, RICARDO; PIMENTEL, JOAO FELIPE; WIESE, IGOR; STEINMACHER, IGOR; SARMA, ANITA; et al. Tag that issue: applying API-domain labels in issue tracking systems. EMPIRICAL SOFTWARE ENGINEERING, v. 28, n. 5, p. 52-pg., . (21/06662-1)
PAIVA, CAMILA A.; MAXIMINO, RAQUEL; PAIVA, FREDERICO; VIEIRA, RAFAEL ACCETTA; ESPANHA, NICOLE; PIMENTEL, JOAO FELIPE; WIESE, IGOR; GEROSA, MARCO AURELIO; STEINMACHER, IGOR; MURTA, LEONARDO; et al. Analyzing the adoption of database management systems throughout the history of open source projects. EMPIRICAL SOFTWARE ENGINEERING, v. 30, n. 3, p. 59-pg., . (21/06662-1)
DAVILA, NICOLE; WIESE, IGOR; STEINMACHER, IGOR; DA SILVA, LUCAS LUCIO; KAWAMOTO, ANDRE; PERES FAVARO, GILSON JOSE; NUNES, INGRID. An Industry Case Study on Adoption of AI-based Programming Assistants. 2024 ACM/IEEE 44TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOFTWARE ENGINEERING: SOFTWARE ENGINEERING IN PRACTICE, ICSE-SEIP 2024, v. N/A, p. 11-pg., . (21/06662-1)
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SANTOS, ITALO; PIMENTEL, JOAO FELIPE; WIESE, IGOR; STEINMACHER, IGOR; SARMA, ANITA; GEROSA, MARCO A.; IEEE. Designing for Cognitive Diversity: Improving the GitHub Experience for Newcomers. 2023 IEEE/ACM 45TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOFTWARE ENGINEERING-SOFTWARE ENGINEERING IN SOCIETY, ICSE-SEIS, v. N/A, p. 12-pg., . (21/06662-1)
SANTOS, FABIO; TRINKENREICH, BIANCA; PIMENTEL, JOAO FELIPE; WIESE, IGOR; STEINMACHER, IGOR; SARMA, ANITA; GEROSA, MARCO A.. How to Choose a Task? Mismatches in Perspectives of Newcomers and Existing Contributors. PROCEEDINGS OF THE16TH ACM/IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON EMPIRICAL SOFTWARE ENGINEERING AND MEASUREMENT, ESEM 2022, v. N/A, p. 11-pg., . (21/06662-1)
GUERRA, EDUARDO; GOMES, EVERALDO; FERREIRA, JEFERSON; WIESE, IGOR; LIMA, PHYLLIPE; GEROSA, MARCO; MEIRELLES, PAULO. How do annotations affect Java code readability?. EMPIRICAL SOFTWARE ENGINEERING, v. 29, n. 3, p. 31-pg., . (21/06662-1, 19/12743-4)
FRONCHETTI, FELIPE; SHEPHERD, DAVID C.; WIESE, IGOR; TREUDE, CHRISTOPH; GEROSA, MARCO AURELIO; STEINMACHER, IGOR. Do CONTRIBUTING Files Provide Information about OSS Newcomers' Onboarding Barriers?. PROCEEDINGS OF THE 31ST ACM JOINT MEETING EUROPEAN SOFTWARE ENGINEERING CONFERENCE AND SYMPOSIUM ON THE FOUNDATIONS OF SOFTWARE ENGINEERING, ESEC/FSE 2023, v. N/A, p. 13-pg., . (21/06662-1, 19/12743-4)
WIESE, IGOR SCALIANTE; BOYER, JASMINE; RASGORSHEK, ETHAN; PINTO, GUSTAVO; GEROSA, MARCO; STEINMACHER, IGOR; SHARIF, BONITA. How Developers Make Decisions When Choosing Issues and Reviewing Code: An Eye Tracking GitHub Study. ACM SYMPOSIUM ON EYE TRACKING RESEARCH AND APPLICATIONS, ETRA 2025, v. N/A, p. 7-pg., . (21/06662-1)