1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)
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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.creatorWatanabe, Mayara Aiko Teixeira-
dc.date.accessioned2025-05-20T15:20:37Z-
dc.date.available2025-05-20T15:20:37Z-
dc.date.issued2025-05-05-
dc.identifier.citationWATANABE, Mayara Aiko Teixeira. Estudo Comparativo entre o ChatGPT e o Google no Suporte a Desenvolvedores em Tarefas de Manutenção de Software. 2025. 43 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/45765-
dc.description.sponsorshipPesquisa sem auxílio de agências de fomentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/us/*
dc.subjectChatGPTpt_BR
dc.subjectTarefas de Programaçãopt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectManutenção de Softwarept_BR
dc.subjectProcessamento de Linguagem Naturalpt_BR
dc.titleEstudo comparativo entre o chatGPT e o Google no suporte a desenvolvedores em tarefas de manutenção de softwarept_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Rocha, Adriano Mendonça-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9672436935373713pt_BR
dc.contributor.referee1Tuma, Carlos Cesar Mansur-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0916152883066962pt_BR
dc.contributor.referee2Caetano, Daniel Stefany Duarte-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8584154563547427pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0776528417207875pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoA Inteligência Artificial tem sido explorada como ferramenta de apoio ao desenvolvimento de sistemas, especialmente na mais longa etapa deste processo: a Manutenção de Software. O crescimento do uso do ChatGPT por desenvolvedores motivou sua comparação com métodos tradicionais, como o Google. Este trabalho teve como objetivo avaliar a efetividade do ChatGPT 3.5 e do Google em tarefas de manutenção de software. A metodologia envolveu três pesquisadores realizando tarefas nas linguagens de programação Java, Kotlin e Python, sendo que cada linguagem foi atribuída a dois pesquisadores distintos, com ambas as ferramentas, analisando elementos como classes, métodos, variáveis e número de buscas realizadas. As telas dos pesquisadores foram gravadas em vídeo durante a realização de cada tarefa e avaliadas com base em parâmetros objetivos, como inserção, remoção e alteração de elementos do código. Os resultados revelaram que o ChatGPT gerou soluções menos complexas, com cerca de 37,9% mais soluções relevantes e 46,3% menos respostas irrelevantes em comparação ao Google. Além disso, as tarefas realizadas com o ChatGPT apresentaram uma redução média de 30,9% no tempo total de execução, indicando maior objetividade e foco nas respostas fornecidas. Conclui-se que o ChatGPT é capaz de otimizar o fluxo de trabalho, fornecendo respostas diretas e focadas na implementação prática.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.sizeorduration43pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.orcid.putcode184460122-
Aparece en las colecciones:TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

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