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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorRibeiro, Rodrigo Geraldopt_BR
dc.contributor.advisorSantos, Valéria de Carvalhopt_BR
dc.contributor.authorNascimento, Guilherme Augusto Anício Drummond do-
dc.date.accessioned2024-02-21T12:17:45Z-
dc.date.available2024-02-21T12:17:45Z-
dc.date.issued2024pt_BR
dc.identifier.citationNASCIMENTO, Guilherme Augusto Anício Drummond do. Elaboração de algoritmos para criação de exercícios sobre autômatos finitos determinísticos. 2024. 66 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6479-
dc.description.abstractTeoria da Computação é um importante tópico para a Ciência da Computação e seu ensino, porém, é muito abstrato e matemático. A criação manual de exercícios é um processo complexo, que exige treinamento, experiência e recursos. Isso atrapalha e atrasa o uso de atividades educacionais (e.g. apresentar questões práticas) e novos avanços (como testes adaptativos) que requerem um grande conjunto de perguntas. Junto de sua função como ferramenta de avaliação, questões tem potencial para influenciar no aprendizado do estudante. Alguns dos benefícios são: 1) oferecer a oportunidade de praticar a recuperação de informações da memória; 2) prover aos estudantes um retorno sobre seus equívocos; 3) focar a atenção do estudante no material apresentado; 4) reforçar o aprendizado ao repetir conceitos básicos; e 5) motivar os estudantes a se envolverem nas atividades de aprendizado (e.g. leituras e discussões). Neste trabalho, além de apresentar uma ferramenta para gerar exercícios de construção de autômatos finitos determinísticos e minimização de autômatos finitos determinísticos usando o conceito de expressões regulares, foi também implementado um algoritmo genético para otimizar a geração automática de questões com níveis variados de dificuldade. Além disso, este projeto foi integrado a um outro orientado pelo mesmo professor e ao Jupyter Notebook, para criação de um ambiente interativo e prático para o estudo e prática de exercícios.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectAutômatos finitos determinísticospt_BR
dc.subjectExpressões regularespt_BR
dc.subjectDerivadas de expressões regularespt_BR
dc.subjectGeração de exercíciospt_BR
dc.subjectTeoria da computaçãopt_BR
dc.titleElaboração de algoritmos para criação de exercícios sobre autômatos finitos determinísticos.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeRibeiro, Rodrigo Geraldopt_BR
dc.contributor.refereeSantos, Valéria de Carvalhopt_BR
dc.contributor.refereeReis, Leonardo Vieira dos Santospt_BR
dc.contributor.refereeFortes, Reinaldo Silvapt_BR
dc.description.abstractenComputer Theory is an important topic for Computer Science and its teaching; however, it is highly abstract and mathematical. Manual exercise creation is a complex process requiring training, experience, and resources. This hinders and delays the use of educational activities (e.g., presenting practical questions) and new advancements (such as adaptive tests) that require a large set of questions. Alongside its function as an evaluation tool, questions have the potential to influence student learning. Some of the benefits include: 1) providing an opportunity to practice information retrieval from memory; 2) giving students feedback on their mistakes; 3) focusing students' attention on the presented material; 4) reinforcing learning by repeating basic concepts; and 5) motivating students to engage in learning activities (e.g., readings and discussions). In this work, in addition to presenting a tool for generating exercises on the construction and minimization of deterministic finite automata using regular expressions, a genetic algorithm was also implemented to optimize the automatic generation of questions with varying levels of difficulty. Furthermore, this project was integrated with another guided by the same professor and with Jupyter Notebook, to create an interactive and practical environment for studying and practicing exercises.pt_BR
dc.contributor.authorID20.1.4007pt_BR
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