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    Tese
    Avaliação Experimental da Detecção Interativa de Anomalias de Código
    (Universidade Federal de Campina Grande, 2023) Albuquerque, Danyllo Wagner; Almeida, Hyggo Oliveria; http://lattes.cnpq.br/4993914550234923; http://lattes.cnpq.br/5480838148559558; Santos, Danilo Freire de Souza; http://lattes.cnpq.br/9890987649970131; Costa, Evandro de Barros; http://lattes.cnpq.br/5760364940162939; Silva, Lenardo Chaves; http://lattes.cnpq.br/0123912674950072; De Oliveira, Roberto Felicio; http://lattes.cnpq.br/9591032070394703
    Anomalias de código são estruturas que frequentemente indicam a presença de problemas no software, dificultando sua manutenção e evolução. Existem várias anomalias catalogadas na literatura e sua detecção geralmente é feita por meio de abordagens de Detecção NãoInterativa (DNI). Essas abordagens não oferecem suporte à interação progressiva dos desenvolvedores com o código afetado, revelando ocorrências de anomalias mais globais apenas sob demanda do desenvolvedor, implicando recorrentemente na identificação tardia destas anomalias. Com o surgimento da Detecção Interativa (DI), busca-se lidar com as limitações das abordagens tradicionais, permitindo a revelação de instâncias de anomalias de código sem uma solicitação explícita do desenvolvedor, incentivando a detecção precoce como uma prática recomendada. Embora os desenvolvedores considerem o uso de abordagens DI, a literatura não oferece diretrizes claras sobre quando e como essas abordagens devem ser utilizadas no contexto das atividades de desenvolvimento de software. Neste trabalho, tem-se como objetivo a avaliação experimental da abordagem de detecção interativa de anomalias de código no contexto das atividades do processo de desenvolvimento de software. Para isso, foram conduzidos estudos no intuito de identificar a necessidade de uso de tal abordagem, avaliar métodos de detecção aderentes, desenvolver suporte automatizado com características DI, apresentar evidências empíricas sobre sua eficácia na detecção de anomalias, bem como descrever um modo de integração ao processo de desenvolvimento de acordo com o arcabouço do Scrum. As tarefas experimentais revelaram que o uso da DI resultou em um aumento de até 40% na medida recall e de até 25% na medida precision na detecção de anomalias durante as atividades de inspeção e desenvolvimento de código. Com base nos resultados dos estudos, conclui-se que fatores associados à DI contribuíram para detecção antecipada de um maior número de ocorrências de anomalias de código se comparada com abordagens tradicionais. Consequentemente, a utilização disciplinada da abordagem DI em um processo de desenvolvimento pode promover uma avaliação contínua e melhorar a qualidade do software
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    Trabalho de conclusão de curso
    Tcc produto: aplicação web para fomentar a transformação de trabalhos acadêmicos em produtos/serviços
    (Centro Universitário Católica do Tocantins, 2021) J. C. Chaves, Kleber; P. Pinto, Frederico; Martins, Stephany; http://lattes.cnpq.br/3380235495265779; P. Pinto, Frederico; Martins, Stephany; M. Moura, Talles
    Este trabalho discorre sobre o planejamento, construção e utilização de uma aplicação web para fomentar a inovação e o empreendedorismo universitário no município de Palmas-TO. O sistema, intitulado TCC Produto, foi desenvolvido usando o framework Ruby on Rails e outras ferramentas de desenvolvimento web. Foi construído para uma instituição de ensino superior privada e disponibiliza em especial duas coisas: um mural de trabalhos (objetiva dar mais visibilidade aos trabalhos acadêmicos com potencial inovador) e um depósito de ideias (local de para compartilhamento, colaboração e desenvolvimento de ideias). Ao longo dessa pesquisa é explicado, com detalhes, como a aplicação foi planejada, construída e submetida a avaliação de 31 usuários estratégicos. Para medir o nível de satisfação dos mesmos, foi realizada uma pesquisa do tipo survey com escala Likert de 5 pontos. Uma análise estatística dos resultados, usando Ranking Médio (RM), demonstrou que há satisfação dos usuários em relação ao sistema construído (média 4,53). Também, pontos de melhoria foram descobertos.