Abstract. This paper presents a framework for building mechanisms for automatic analysis of introductory programming exercises. This framework consists of a structure that provides the combination of different types of analysis mechanisms, providing the configuration of various families of analyzers. For evaluating the framework, we conduct a study with 816 solutions submitted by students from two introductory programming classes. The results indicate the following groups of students: failed to overcome the syntactic barrier; failed to use the constructs of language in the correct manner; failed to propose structurally cohesive solutions. Finally, the results indicate that overcome the semantic barrier does not necessarily mean the construction of a solution of quality.Resumo. O presente trabalho apresenta um arcabouço para a construção de mecanismos de análise automática de exercícios de programação introdutória. Esse arcabouço consiste em uma estrutura que possibilita a combinação de diferentes tipos de mecanismos de análise, provendo a fácil configuração de diversas famílias de analisadores. Para a avaliação do arcabouço foi realizado um estudo com 816 soluções submetidas por estudantes de duas turmas introdutórias de programação. Os resultados apontam a formação dos seguintes grupos de estudantes: não conseguiram ultrapassar a barreira sintática; não conseguiram utilizar os construtos da linguagem da maneira correta; não conseguiram propor soluções estruturalmente coesas. Por fim, os resultados indicam que ultrapassar a barreira semântica não significou, necessariamente, a construção de uma solução de qualidade.

Abstract. This paper presents a study produced with data of entering students of a Computer Science course at Federal University of Alagoas in the years 2011 and 2012 (respectively, 47 and 68 students), which aims to identify correlations between the discipline of Programming 1 and the performance obtained in both the selection process and in the related disciplines. We can highlight the following results: 1) a moderate correlation between Programming and Programming Laboratory (ρ = 0.61, p − value < 0.001), 2) a moderate negative correlation between Programming and Humanities and Languages (respectively, ρ = −0.38, p − value < 0.010, and ρ = 0.28, p − value < 0.100), and 3) a very weak correlation between Programming and disciplines of Math.Resumo. O presente trabalho apresenta um estudo realizado com dados de turmas de Ciência da Computação da Universidade Federal de Alagoas ingressantes nos anos de 2011 e 2012 (respectivamente, 47 e 68 estudantes) que visa identificar correlações entre a disciplina de Programação 1 e o desempenho obtido tanto no processo seletivo quanto em disciplinas correlatas. Dentre os resultados obtidos podem-se destacar: 1) um coeficiente de correlação moderado entre Programação e Laboratório de Programação (ρ = 0, 61, p − valor < 0.001); 2) uma correlação negativa entre Programação e o desempenho em Humanas e Linguagens (respectivamente, ρ = −0.38, p − valor < 0.010; e ρ = 0.28, p − valor < 0.100); e 3) correlações muito fracas entre Programação e disciplinas de Matemática.

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