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Universidade Federal da Bahia |
Repositório Institucional da UFBA
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/39382
metadata.dc.type: Artigo de Periódico
Título : OSS in software engineering education: mapping characteristics of brazilian instructors
Otros títulos : OSS no ensino de engenharia de software: mapeamento de características de instrutores brasileiros
metadata.dc.creator: Silva, Fernanda Gomes
Santos, Paulo Ezequiel Dias
Chavez, Christina von Flach Garcia
metadata.dc.description.resumo: Engenharia de Software é um tema crucial nos cursos de graduação relacionados à computação e fornece conhecimentos e habilidades básicas necessárias para a prática profissional na indústria de software. Ensinar princípios, conceitos e práticas de Engenharia de Software e relacioná-los com cenários do mundo real são tarefas desafiadoras, e a adoção de projetos de Software de Código Aberto (OSS) pode ajudar a enfrentar esses desafios. Por outro lado, a adoção de projetos de OSS como recurso didático pode introduzir desafios adicionais aos instrutores que não estão familiarizados com o ecossistema de OSS. Objetivo: Neste artigo, identificamos e mapeamos os perfis de professores de cursos de Engenharia de Software em relação às suas práticas em sala de aula e uso de projetos de OSS no Ensino de Engenharia de Software. Método: Foram entrevistados 90 professores do ensino superior no Brasil para coletar dados sobre sua familiaridade com as áreas de conhecimento da Engenharia de Software, métodos e recursos pedagógicos utilizados, e familiaridade e uso de projetos de OSS em sala de aula. Em seguida, recorremos a técnicas de mineração de dados, por exemplo, algoritmos Kmodes e Árvore de Decisão, para identificar características dos instrutores de acordo com suas práticas em sala de aula e uso de projetos de OSS nas atividades do curso. Resultados: Nossos achados incluem a caracterização de instrutores que utilizam e instrutores que não utilizam projetos de OSS no Ensino de Engenharia de Software e o agrupamento de instrutores após a aplicação do algoritmo Kmodes, e após a aplicação do algoritmo Árvore de Decisão, com características semelhantes de as práticas pedagógicas. O principal resultado deste trabalho é que a familiaridade com projetos de OSS e a utilização de métodos ativos de aprendizagem foram características presentes na aplicação dos algoritmos Kmodes e Árvore de Decisão, que distinguiram instrutores que utilizavam projetos de OSS daqueles que não os utilizavam em Software. Educação em Engenharia. Por fim, confirmamos que a familiaridade com projetos de OSS pode ter uma influência positiva no interesse e no potencial dos instrutores para adotar esta abordagem no Ensino de Engenharia de Software.
Resumen : Software Engineering is a crucial topic in undergraduate computing­related courses and provides the basic knowledge and skills necessary for professional practice in the software industry. Teaching Software Engi­ neering principles, concepts, and practices and relating them to real­world scenarios are challenging tasks, and the adoption of Open Source Software (OSS) projects can help to face these challenges. On the other hand, adopting OSS projects as a didactic resource may introduce additional challenges to instructors who are not familiar with the OSS ecosystem. Objective: In this paper, we identified and mapped the profiles of instructors of Software Engineering courses concerning their classroom practices and use of OSS projects in Software Engineering Edu­ cation. Method: We surveyed 90 higher education instructors in Brazil to collect data regarding their familiarity with the Software Engineering knowledge areas, pedagogical methods and resources used, and familiarity with and use of OSS projects in the classroom. Then, we resorted to data mining techniques, for instance, K­modes and Decision Tree algorithms, to identify instructors’ characteristics according to their classroom practices and use of OSS projects in the course activities. Results: Our findings include the characterization of instructors who use and instructors that do not use OSS projects in Software Engineering Education and the grouping of instructors after the application of the K­modes algorithm, and after the application of the Decision Tree algorithm, with similar characteristics of the pedagogical practices. The main result of this work is that the familiarity with OSS projects and the use of active learning methods were characteristics present in the application of the K­modes and Decision Tree algorithms, that distinguished instructors who used OSS projects from those that did not use them in Software Engineering Education. Finally, we confirmed that familiarity with OSS projects could have a positive influence on the instructors’ interest and potential for adopting this approach in Software Engineering Education.
Palabras clave : Engenharia de Software -- Brasil -- Estudo e ensino
Software Livre
Engenharia -- Práticas em sala de aula
Características do instrutor
Técnicas de mineração de dados
Software de código aberto (OSS)
Estudo de pesquisa
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWARE
metadata.dc.language: eng
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Editorial : Sociedade Brasileira de Computação
metadata.dc.publisher.initials: SBC
Citación : SILVA, Fernanda Gomes; SANTOS, Paulo Ezequiel Dias; CHAVEZ, Christina von Flach Garcia. OSS in software engineering education: mapping characteristics of brazilian instructors. Journal of software engineering research and development. Porto Alegre - RS, p. 1-14. 17 jan. 2023. Disponível em: https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/jserd/article/view/1977. Acesso em: 24 maio 2024.
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.identifier.doi: https://doi.org/10.5753/jserd.2023.1977
URI : https://repositorio.ufba.br/handle/ri/39382
Fecha de publicación : 30-ene-2023
Aparece en las colecciones: Artigo Publicado em Periódico (PGCOMP)

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