Estudantes do Ensino Médio, professor e egresso obtiveram destaque na apresentação de seus trabalhos no Congresso
O Campus Uberlândia Centro, do Instituto Federal do Triângulo Mineiro (IFTM), fez história em um dos maiores eventos da área de computação do Brasil: o XVI Congresso Brasileiro de Software (CBSoft 2025). Realizado em Recife, entre os dias 22 e 26 de setembro de 2025, o evento reuniu pesquisadores de todo o Brasil e, com quatro participações em eventos do Congresso, duas estudantes do Ensino Médio Integrado, um egresso do curso de Tecnologia em Sistemas para Internet e o professor que orientou o trio conquistaram prêmios e se destacaram com suas pesquisas sobre Inteligência Artificial (IA) aplicada ao desenvolvimento de software. O resultado consolida o campus como uma referência na área e aponta para ampliação das pesquisas na área.
A estudante Julyanara Rodrigues Silva, do 3ª ano do curso técnico em Desenvolvimento de Sistemas Integrado ao Ensino Médio (3º DS), conquistou o prêmio de melhor artigo na 4ª edição doWorkshop Brasileiro em Engenharia de Software Inteligente (ISE’25), com o seu trabalho que avaliou se modelos de IA, como o ChatGPT, são capazes de sugerir bons nomes para variáveis e funções em códigos de software.
Já a estudante Giovanna Fernandes, também do 3º DS, foi premiada na 13ª edição do Workshop de Visualização, Evolução e Manutenção de Software (VEM 2025). Seu artigo, que compara a legibilidade de códigos gerados por ChatGPT, DeepSeek e Gemini, obteve reconhecimento junto a pesquisas de universidades de renome.
Por fim, o egresso Felipe Reis alcançou o 4º lugar, entre 26 trabalhos, no Concurso de Iniciação Científica do 39º Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software (SBES 2025), atividade integrante da CBSoft. Ele recebeu Menção Honrosa pelo estudo que comparou as respostas do ChatGPT ao julgamento humano em perguntas de Java no Stack Overflow.
Esses reconhecimentos ressaltam o protagonismo do Campus Uberlândia Centro no cenário nacional de pesquisa e ensino em IA aplicada ao software, reforçando seu papel como formador de novos talentos e gerador de conhecimento de ponta. “Para nós, a sensação é de realização. As estudantes Giovanna Fernandes e Julyanara Rodrigues desenvolveram seus artigos a partir de pesquisas realizadas no programa Bic Junior, oferecido pelo IFTM. Os trabalhos foram submetidos a dois workshops do CBSoft e avaliados por três revisores cada, em um processo seletivo cuja taxa de aprovação geralmente fica abaixo de 50%”, afirmou o professor Carlos Eduardo de Carvalho Dantas, orientador dos estudantes premiados.
“O caso do egresso Felipe Reis também merece destaque. Seu Trabalho de Conclusão de Curso em Sistemas para Internet foi um dos quatro escolhidos entre 26 submissões de todo o país para o concurso de iniciação científica, que teve taxa de aceitação inferior a 20%. Na etapa final, a conquista se mostrou ainda maior: Felipe recebeu Menção Honrosa, reconhecimento oficial concedido durante o CBSoft 2025”, complementou Carlos Eduardo, que também apresentou um artigo próprio no Congresso, aprovado no Journal First Track do SBES 2025, em parceria com docentes da UFU.
“IA ajuda a escolher melhores nomes em códigos de software”
A estudante Julyanara Rodrigues apresentou um trabalho intitulado “Do LLMs Suggest Consistent Identifiers? An Empirical Study on GitHub Pull Requests”(Os LLMs sugerem identificadores consistentes? Um estudo empírico em pull requests do GitHub)na 4ª edição do Workshop Brasileiro em Engenharia de Software Inteligente (ISE’25).O estudo investiga se modelos de inteligência artificial, como o ChatGPT, o DeepSeek e o Geminisão capazes de sugerir bons nomes para variáveis, métodos e funções em código de software.
Como os nomes de identificadores representam até 70% do conteúdo de programas e são fundamentais para a compreensão do código, a pesquisa avaliou mais de 300 pull requests submetidas por desenvolvedores do mundo todo no GitHub, sendo 152 em Java e 168 em Python, nos quais os nomes originais no código-fonte foram melhorados.
Os resultados mostraram que o ChatGPT acertou exatamente o nome escolhido pelo desenvolvedor em 16% dos casos em Python e chegou próximo em mais de 65% dos casos. O desempenho foi melhor em Python do que em Java. Além disso, o estudo revelou que a configuração de “temperatura” (grau de criatividade da IA) influencia os resultados: valores mais altos funcionaram melhor para Java, enquanto valores intermediários foram mais eficazes em Python.
A pesquisa demonstra que tarefas subjetivas, como a escolha de nomes no código, podem ser beneficiadas por IA, desde que haja ajustes adequados nos parâmetros dos modelos. Isso amplia a compreensão dos limites e possibilidades da IA na escrita de software, indo além das tarefas tradicionais de correção e formatação.
A comissão organizadora do workshop entrou em contato com os autores para convidá-los a estender o artigo para a revista Journal of Software Engineering Research and Development (JSERD), em uma trilha especial destinada aos melhores trabalhos apresentados no ISE 2025. Essa chamada exclusiva reconhece os artigos premiados e de destaque do evento, oferecendo prioridade no processo de revisão.A versão ampliada incluirá novas análises estatísticas e uma discussão mais detalhada sobre o papel dos modelos de linguagem na escolha de identificadores em diferentes linguagens de programação.
O arquivo .pdf do artigo está disponível nos anais do CBSOFT através do link: https://sol.sbc.org.br/index.php/ise/article/view/36858
“Estudo avalia clareza do código produzido por ChatGPT, DeepSeek e Gemini”
O artigo da estudante Giovanna Fernandes foi apresentado na 13ª edição do Workshop de Visualização, Evolução e Manutenção de Software (VEM 2025)com o título“How Readable Is LLM-Generated Code Snippets? A Comparison of ChatGPT, DeepSeek, and Gemini” (Quão legíveis são os trechos de código gerados por LLMs? Uma comparação entre ChatGPT, DeepSeek e Gemini.). A pesquisa busca avaliar a clareza e legibilidade de trechos de código gerados por modelos de inteligência artificial, comparando três modelos: ChatGPT, DeepSeek e Gemini. Foram analisados 981 trechos de código (327 gerados por cada modelo), utilizando a ferramenta SonarLint, uma ferramenta popular entre desenvolvedores para detectar partes do código-fonte que podem ser melhoradas, como trechos confusos, repetitivos ou de difícil compreensão.
Os resultados mostram que o ChatGPT se destacou por gerar códigos com menos alertas de legibilidade. Além disso, todos os modelos foram capazes de refatorar mais de 60% dos trechos problemáticos, corrigindo alertas identificados. O trabalho também apresentou uma proposta preliminar que combina recomendações do SonarLint com os LLMs para automatizar a melhoria de legibilidade do código-fonte.
Por outro lado, o estudo identificou limitações: em alguns casos, os modelos não compreenderam totalmente o contexto das regras de legibilidade, aplicando mudanças inadequadas ou que alteravam a intenção original do código. Mesmo assim, a pesquisa aponta caminhos para integrar a rapidez e flexibilidade da IA com a precisão das ferramentas estáticas de análise, favorecendo a criação de softwares mais claros e sustentáveis.
O arquivo .pdf do artigo está disponível nos anais do CBSOFT através do link: https://sol.sbc.org.br/index.php/vem/article/view/36868
“ChatGPT vs. Humanos: Uma Análise Inovadora”
A pesquisa de Felipe Reis investiga um tema atual e de grande impacto para a área de tecnologia: a capacidade da inteligência artificial de replicar o julgamento humano. O artigointitulado“How Close Is ChatGPT to Developer Judgment? A Study on Stack Overflow Java Questions” (Quão próximo está o ChatGPT do julgamento de desenvolvedores? Um estudo sobre questões em Java no Stack Overflow.) que é fruto do trabalho de conclusão de curso de Felipe no curso de tecnologia em sistemas para internet do IFTM Campus Uberlândia Centro. Este trabalho comparou as respostas oferecidas pelo ChatGPT com as soluções escolhidas por desenvolvedores de software na plataformaStack Overflow.
O Stack Overflow é um dos maiores sites de perguntas e respostas para programadores, onde a própria comunidade valida as melhores soluções para problemas técnicos.
“Antes do ChatGPT existir, os desenvolvedores pesquisavam por ajuda no Google, e um dos sites que o Google mais recomendava era o Stack Overflow”, explica o orientador. O objetivo da pesquisa foi verificar se o ChatGPT conseguiria escolher a mesma resposta que a comunidade de desenvolvedores do Stack Overflow elegeu como a melhor para uma determinada pergunta.
O estudo revelou ainda que, mesmo nos casos em que a ferramenta de IA não escolheu a resposta “campeã”, suas escolhas eram igualmente de alta qualidade.O trabalho de Felipe alcançou o 4º lugar entre 26 trabalhos no concurso de iniciação científica do SBES e recebeu Menção Honrosa, um feito que confirma não apenas o desempenho individual, mas também o nível da pesquisa desenvolvida no Campus.
O arquivo .pdf do artigo está disponível nos anais do CBSOFT através do link: https://sol.sbc.org.br/index.php/cbsoft_estendido/article/view/36964
“O papel de motores de busca como o Google na eficiência dos programadores”
Por fim, o Professor Carlos Eduardo apresentou um artigo intitulado “The Influence of Search Engine Ranking Quality on the Performance of Programmers” (A influência da qualidade do ranqueamento dos motores de busca no desempenho de programadores.),construído em parceria com os Professores Adriano Rocha e Marcelo Maia da UFU. O artigo foi apresentado em uma seção chamada Journal First (primeiro na revista) do 39º Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software. Essa seção é destinada a apresentação de artigos que já foram publicados em revistas, mas que ainda não foram apresentados presencialmente em nenhum congresso.
O estudo mostrou que a forma como as páginas aparecem no resultado de busca em ferramentas como o Google influencia diretamente o tempo que programadores levam para concluir suas tarefas. Quando o ranqueamento dessas ferramentas é de pior qualidade, eles acabam gastando mais tempo em páginas pouco úteis. A pesquisa também indica que destacar os conteúdos mais frequentes de cada página pode ajudar a encontrar respostas mais rapidamente e evitar desperdício de tempo.
O artigo se encontra disponível na página da revista JSERD em: https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/jserd/article/view/4494
Pesquisa acadêmica que dá orgulho
O professor Carlos Eduardo Carvalho Dantas destacou a atuação das estudantes. “Nos workshops em que elas apresentaram, os organizadores receberam 20 submissões em cada, mas apenas nove foram aprovadas para apresentação no congresso. O simples fato de ter o artigo aceito e publicado nos anais do congresso já seria motivo de comemoração. Ver, além disso, nossos trabalhos sendo destacados e premiados entre tantas submissões reforça nosso orgulho e confirma que estamos produzindo pesquisa de qualidade.”
“Outro aspecto que merece destaque é a maturidade acadêmica demonstrada pelas estudantes. Elas não apenas apresentaram seus trabalhos com segurança, como também mostraram eloquência ao responder perguntas e interagir com pesquisadores renomados de instituições como USP, UFMG, UFPE e UFRGS”, complementou o professor.
Já no caso do egresso Felipe Reis, Carlos Eduardo destacou o bom trabalho de pesquisa acadêmica desenvolvido nos cursos de Graduação do Campus Uberlândia Centro. “O orgulho é tão grande quanto nas demais premiações, não apenas pelo mérito individual de Felipe, mas por mostrar que nossos cursos superiores também têm produzido trabalhos de alto nível, capazes de conquistar espaço e reconhecimento em âmbito nacional”, finalizou Carlos Eduardo.
Experiência enriquecedora
Mais do que desenvolver uma pesquisa de qualidade e conquistar um prêmio por conta dela, as estudantes destacam que a experiência de participar de um evento como a CBSoft é um momento formativo especial. Giovanna, por exemplo, ressaltou a importância da rede de contatos que fez durante o Congresso.
“Participar do CBSoft 2025 foi uma experiência extremamente enriquecedora. Tive a oportunidade de conhecer muitas pessoas novas, incluindo alunos de mestrado e doutorado de universidades renomadas como a USP, UFMG, PUC, entre outras, o que ampliou minha visão sobre a área. Entre todos os momentos, o que mais gostei foi participar do jantar das mulheres e poder conversar com tantas profissionais inspiradoras da área de tecnologia”, conta a estudante.
O jantar citado pela estudante reuniu quase 50 mulheres referência em suas áreas. Segundo Giovanna, a maioria delas eram orientadoras de mestrado e doutorado, além de mestrandas e doutorandas em suas áreas. E a experiência na área foi tão importante que ela já vislumbra um futuro na área.
“Eu comecei na pesquisa mais por conta do Cadu (Carlos Eduardo). No ano passado, eu tinha visto a pesquisa da Julyanara e achei super interessante e quis muito participar de um projeto este ano. Deu certo atuar com pesquisa e eu achei super interessante, porque antes eu tinha uma concepção que era só a gente fazer uma pesquisa e apresentar nos eventos internos do IFTM, mas percebi que o universo da pesquisa é muito maior. Acho que eu vou seguir nesse caminho de pesquisa acadêmica na faculdade, até porque já vou ter uma experiência básica”, avalia Giovanna.
Para Julyanara Rodrigues a experiência de dividir o palco com mestres e doutores não é nova. Em 2024, ela já havia conquistado o prêmio de melhor artigo no 12º Workshop sobre Visualização, Manutenção e Evolução de Software (VEM 2024) e voltou a ser premiada este ano, desta vez no (ISE’25). Em entrevista, ela explicou que os trabalhos guardam relação.
“(O trabalho de 2025) tem relação, sim, com o artigo que a gente desenvolveu ano passado, mas não é exatamente uma ampliação. A gente continua avaliando o uso do ChatGPT dentro do âmbito de desenvolvimento, mas desta vez a gente olha para uma parte específica do código que são os identificadores. E agora a gente não avalia só o ChatGPT, mas também o Gemini e o DeepSeek Coder”, explica a estudante, que ainda destacou a importância de ter participado mais uma vez da CBSoft.
“Poder realmente ter contato com a Engenharia de Software e todos os workshops, todas as trilhas, todas as palestras, todos os trabalhos, inspira muito a continuar na área. Ter pesquisas tão bem avaliadas me incentiva muito a continuar na área e me ajuda a ter mais certeza de que é isso que eu quero para o meu futuro e que computação é com certeza um dos meus assuntos favoritos”, afirmou Julyanara. “É muito legal você poder estar com várias pessoas da área, várias pessoas inteligentes e que contribuem tanto para a Engenharia de Software e para a educação do nosso país. O que mais me marcou foi mais uma vez poder apresentar e dessa vez em um workshop diferente e ter ganhado como melhor artigo, com certeza foi uma experiência inesquecível”, complementou.
Sobre o CBSoft
O Congresso Brasileiro de Software: Teoria e Prática (CBSoft) é promovido pela Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e chegou em 2025 à sua 16ª edição, realizada presencialmente de 22 a 26 de setembro em Recife (PE).
O evento integrou quatro simpósios tradicionais da área: o 39º Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software (SBES), o 29º Simpósio Brasileiro de Linguagens de Programação (SBLP), o 19º Simpósio Brasileiro de Componentes, Arquiteturas e Reutilização de Software (SBCARS) e o 10º Simpósio Brasileiro de Teste de Software Sistemático e Automatizado (SAST).
Com programação que incluiu apresentações técnicas, workshops, demonstrações de ferramentas e painéis de discussão, o CBSoft se consagra como espaço de referência para a comunidade brasileira de Engenharia de Software, reunindo pesquisadores, profissionais da indústria e estudantes.
