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

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
(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)
VENTURINI, DANIEL; COGO, FILIPE ROSEIRO; POLATO, IVANILTON; GEROSA, MARCO A.; WIESE, IGOR SCALIANTE. I Depended on You and You Broke Me: An Empirical Study of Manifesting Breaking Changes in Client Packages. ACM TRANSACTIONS ON SOFTWARE ENGINEERING AND METHODOLOGY, v. 32, n. 4, p. 26-pg., . (21/06662-1)
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; 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)

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