Melhor artigo de pesquisa do XXIV Simpósio Brasileiro sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais (IHC 2025)
Data da publicação: 10 de setembro de 2025 Categoria: NotíciasO trabalho apresenta a pesquisa desenvolvida pelo Carlos David Ventura, então aluno do curso de Sistemas e Mídias Digitais e atualmente servidor técnico da UFC. O estudo investigou a qualidade de telas geradas por modelos de linguagem (LLMs) — como ChatGPT, Gemini e DeepSeek — na criação de aplicações em React Native.
Foram testadas diferentes estratégias de prompts, revelando que o DeepSeek apresentou o menor número de erros de acessibilidade entre os modelos avaliados na estratégia few-shot de prompt. Ainda assim, os resultados evidenciam que a atuação de desenvolvedores e designers continua essencial para revisar e corrigir o código produzido por essas IAs.
A pesquisa de Carlos David é uma extensão do mestrado de Daniel Mesquita, aluno do MDCC, sob orientação do professor Windson Viana, com colaboração da professora Ticianne Darin, ambos do Instituto UFC Virtual e do MDCC.
Mais detalhes da pesquisa estão disponíveis em:
https://github.com/
Referência:
VENTURA, Carlos David; RABELO, Daniel Mesquita Feijó; DARIN, Ticianne; VIANA, Windson. Accessibility evaluation of LLM-generated Android code in React Native. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO SOBRE FATORES HUMANOS EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS (IHC), 24., 2025, Belo Horizonte.
A dissertação de mestrado relacionada pode ser acessada em:
https://www.repositorio.ufc.
