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Analise e comparação qualitativa de sistemas de detecção de plagio em tarefas de programação / Qualitative analysis and comparison of plagiarism detection systems on programming courseworkKleiman, Alan Bustos 22 June 2007 (has links)
Orientador: Tomasz Kowaltowski / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T11:46:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2007 / Resumo: Plágio em submissões de alunos e um problema que vem aumentando ao longo do tempo e instituições de ensino têm trabalho considerável para eliminá-lo. Examinamos o problema do ponto de vista de submissões de alunos em disciplinas introdutórias de programação, fazendo um resumo de alguns sistemas e algoritmos existentes. Implementamos vários algoritmos descritos com a finalidade de efetuar uma comparação direta e qualitativa, com foco no pré-processamento de programas. Em particular, desenvolvemos um mecanismo para a normalização de programas através de uma análise sintática cuidadosa e reordenação da árvore de sintaxe abstrata de maneira a minimizar a quantidade de ruído criada por plagiadores ao tentar copiar e modificar programas de outros. Conseguimos resultados positivos utilizando esse método de pré-processamento, especialmente quando combinado com o algoritmo conhecido como Running Karp Rabin Greedy String Tiling. Esses resultados positivos reforçam nossa conclusão de que o pré-processamento pode ser até mais importante que o algoritmo em si, e apontam novas direções para pesquisas futuras / Abstract: Encountering plagiarism in student coursework has become increasingly common, and signifcant effort has been undertaken to counter this problem. We focus on the plagiarism in student submissions in programming courses, in particular in introductory computer science courses, describing some of the existing systems and algorithms already dedicated to this problem. We implement many of the algorithms so that we could undertake a direct and qualitative comparison, with a special focus on pre-processing student programs. In particular, we develop a mechanism for normalizing programs through careful parsing and ordering of their abstract syntax trees so as to minimize the noise created by plagiarists attempting to copy and modify someone else's program. We achieve positive results utilizing this new pre-processing method, particularly with the Running Karp Rabin Greedy String Tiling algorithm. The positive results reinforce our conclusion that pre-processing may be more important than the algorithm itself and point to new directions for further research / Mestrado / Sistemas de Computação / Mestre em Ciência da Computação
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