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Abstract. This work presents PCodigo II, a system of an automatic mapping of student profiles in software metrics to analyze programming learning. In addition to profile mapping in 348 software metrics, PCodigo II has mass execution, similar profile grouping, information visualization, and plagiarism analysis capabilities. The first applications of PCodigo II in real programming exercises demonstrate the effectiveness of this system for the diagnostic evaluation of programming learning. The first applications of PCodigo II in real programming exercises show that teachers, taking into account what the metrics say, can recognize the learning difficulties, good programming practices and classes of learning profiles of a whole class in a fast, detailed and holistic way.Resumo. Este trabalho apresenta o PCodigo II, um sistema de de mapeamento automático de perfis de estudantes em métricas de software para análise da aprendizagem de programação. Além do mapeamento de perfis em 348 métricas de software, o PCodigo II possui as funcionalidades de execução em massa, de agrupamento de perfis similares, de visualização da informação e de análise de plágios. As primeiras aplicações do PCodigo II em exercícios reais de programação mostram que professores, atentando para o que as métricas dizem, podem reconhecer as dificuldades de aprendizagem, boas práticas de programação e classes de perfis de aprendizagem de toda uma turma de forma rápida, detalhada e holística.

Abstract. This work aims to recognize, from programs developed by students and from a network of variables that represents the field of programming

A História da Condessa Surda de Lovelace trata de um relato de experiência da aprendizagem de programação de uma estudante surda através de oficinas presenciais antes e durante a execução de um curso de programação Python a distância para meninas. O relato realizado por uma professora, uma tutora e uma intérprete de Libras apresenta a experiência da estudante surda em uma abordagem híbrida de ensino de programação e as análises SWOT de assistência à estudante surda em sua trajetória de aprendizagem de programação. Os resultados apontam para progressos, mas a Condessa Surda de Lovelace apresenta uma carta aberta para as Meninas Digitais relatando sua experiência de dificuldades e progressos e apresentando um apelo às Meninas Digitais para compreenderem as necessidades da comunidade surda e desenvolverem mais ações de inclusão de meninas surdas nas carreiras de computação.

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Abstract. Using the factorial analysis technique, a set of factors or latent components can be discovered from quantitative variables to characterize programs written by students. Representing each program by a set of latent components, we call this representation of student profile. In order to classify students profiles, this paper proposes a non-random selection method based on Graph Clustering to select representative profiles from the diversity of latent components to build a training set for classification models. The results achieved demonstrate that the combination of factorial analysis with Graph Clustering improves outcomes of profiles classification.

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