Inteligência artificial generativa no ensino de programação: um mapeamento sistemático da literatura

Autores

  • Teresinha Letícia da Silva UFRGS
  • Kajiana Nuernberg Sartor Vidotto UFRGS
  • Liane Margarida Rockenbach Tarouco UFRGS
  • Patrícia Fernanda da Silva UFRGS

DOI:

https://doi.org/10.22456/1679-1916.141553

Palavras-chave:

Inteligência artificial generativa, ensino de programação, mapeamento sistemático

Resumo

Este artigo apresenta os resultados de um Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL) cujo objetivo é identificar estudos que tratam do uso de Inteligência Artificial Generativa (GenAI) como auxílio ao ensino de programação. A pesquisa foi realizada nas bases de dados internacionais: ScienceDirect, Scopus, ACM Digital Library, IEEE e Web of Science, buscando publicações no período de janeiro de 2021 a março de 2024, retornando 160 estudos. Após a aplicação dos critérios de inclusão e exclusão, analisou-se 51 artigos, que foram classificados em cinco categorias com relação ao objetivo e o uso da GenAI no ensino de programação: (a) avaliação do desempenho e limitações das ferramentas de GenAI, (b) desenvolvimento de ferramenta, (c) entrevistas/questionários (d) pesquisa exploratória com alunos e, (e) artigos de opinião/revisão.

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Publicado

2024-07-31

Como Citar

SILVA, Teresinha Letícia da; VIDOTTO, Kajiana Nuernberg Sartor; TAROUCO, Liane Margarida Rockenbach; SILVA, Patrícia Fernanda da. Inteligência artificial generativa no ensino de programação: um mapeamento sistemático da literatura. RENOTE, Porto Alegre, v. 22, n. 1, p. 262–272, 2024. DOI: 10.22456/1679-1916.141553. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/141553. Acesso em: 11 ago. 2026.

Edição

v. 22 n. 1 (2024): Edição Regular - Julho de 2024

Seção

Inteligência Artificial na Educação

Licença

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