SBES 2024
XXXVIII Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software
Chamada de Trabalhos - Trilha de Educação
O Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software (SBES) é o principal evento de Engenharia de Software da América Latina. O SBES é realizado em conjunto com a CBSoft - Conferência Brasileira de Software: Teoria e Prática, que tradicionalmente reúne acadêmicos, profissionais e estudantes.
A trilha de Educação do SBES, antigo FEES (Fórum de Educação em Engenharia de Software), foca na discussão de desafios, boas práticas e inovações na educação e treinamento em Engenharia de Software.
A Trilha de Educação em Engenharia de Software busca submissões de qualidade que tratem de assuntos relacionados ao desenvolvimento de currículos, relatos de experiência institucionais ou pessoais, estudos experimentais, melhores práticas, e trabalhos teóricos ou conceituais, no escopo de educação e treinamento em Engenharia de Software. Os artigos nesta trilha podem tratar de diferentes níveis e contextos, incluindo, mas não limitado a, ensino fundamental e médio, educação tecnológica, educação superior para graduação ou pós-graduação, clubes de codificação, hackathons, bootcamps, treinamento industrial e aprendizagem e treinamento informal.
Categoria de Artigos
A Trilha de Educação do SBES convida pesquisadores e educadores da área para submeterem artigos nas categorias abaixo:
- Artigos de Pesquisa - O artigo de pesquisa deve abordar um dos tópicos relacionado a engenharia de software e educação, aplicando técnicas de pesquisa adequadas e escrita acadêmica adequada. Dentro do contexto dos tópicos de interesse para esta chamada de artigos, os trabalhos desta categoria devem seguir padrões rigorosos, descrevendo questões de pesquisa, hipóteses, métodos, resultados e limitações, como é típico e esperado de estudos de pesquisa. Portanto, são esperados artigos tais como experimentos controlados, surveys, estudos qualitativos, estudos de caso. Resultados negativos e mistos são aceitáveis.
- Relatos de Experiência - Os artigos devem descrever o uso de uma intervenção, curso ou experiência de ensino/treinamento em Engenharia de Software, detalhando as bases teóricas da abordagem, o contexto de uso e fornecer uma reflexão rica sobre o que funcionou ou não funcionou e porquê. Contudo, o artigo não precisa avaliar a experiência ou aplicar métodos rigorosos de pesquisa para apoiar suas afirmações. É fundamental que os artigos desta categoria tragam detalhes suficientes para permitir que a abordagem apresentada seja replicada por outros educadores. Resultados negativos e mistos são aceitáveis, desde que possam apoiar conselhos ou lições aprendidas.
- Artigos de Replicação - Um artigo de replicação descreve a replicação de uma intervenção pedagógica existente e já publicada (por exemplo, curso, abordagem, estudo, educação, experiência de formação) em novos contextos. O objetivo é determinar se as conclusões básicas relacionadas com a intervenção pedagógica original e já publicada podem ser aplicadas a outras circunstâncias. Resultados negativos e mistos são aceitáveis, desde que possam apoiar conselhos ou lições aprendidas.
Critérios de Avaliação
As submissões serão avaliadas considerando a sua categoria:
- Artigos de Pesquisa serão avaliados de acordo com esses critérios: Relevância, Significância, Solidez, Verificabilidade e Apresentação;
- Relatos de Experiência serão avaliados de acordo com esses critérios: Relevância, Significância, Capacidade de Ação, Lições, Apresentação;
- Artigos de Replicação serão avaliados de acordo com esses critérios: Relevância, Significância, Solidez, Apresentação.
Os critérios de avaliação para os trabalhos de Trilha de Educação do SBES são definidos da seguinte forma:
- Relevância: até que ponto o artigo é relevante para a Trilha de Educação do SBES para aprimorar o corpo de conhecimento sobre desafios, boas práticas, experiências e inovações no ensino e treinamento em Engenharia de Software;
- Significância: até que ponto o artigo é bem motivado e suas contribuições são originais ou importantes, em relação à literatura existente sobre educação em Engenharia de Software;
- Solidez: a medida em que as contribuições do artigo são apoiadas pela aplicação rigorosa de métodos de pesquisa apropriados e se o artigo discute significativamente as limitações dos métodos de pesquisa e as ameaças à validade dos resultados;
- Verificabilidade: até que ponto o artigo inclui informações suficientes para apoiar a verificação independente ou a replicação das contribuições apresentadas no artigo. Isto inclui a disponibilização pública de dados da pesquisa ou uma declaração explícita da razão pela qual tais dados não podem ser disponibilizados publicamente;
- Capacidade de Ação: até que ponto o documento fornece recomendações práticas com mensagens claras.
- Lições: Até que ponto o documento discute significativamente as lições aprendidas em termos do que deu certo, do que deu errado e do que poderia ser melhorado se a experiência se repetisse.
- Apresentação: Até que ponto a organização e a qualidade da escrita do artigo estão de acordo com o padrão: o artigo é bem estruturado, emprega linguagem acadêmica clara e correta, evita ambiguidade, inclui figuras e tabelas claramente legíveis e está formatado adequadamente.
Datas Importantes
| Registro do artigo (envio do resumo): | 03 de maio de 2024 10 de maio de 2024 19 de maio de 2024 |
| Submissão do artigo: | 10 de maio de 2024 17 de maio de 2024 24 de maio de 2024 |
| 1ª Notificação de Aceitação: | 18 de junho de 2024 |
| Período de Rebuttal: | 18 a 25 de junho de 2024 |
| Notificação Final de Aceitação: | 05 de julho de 2024 |
Tópicos de Interesse
Convidamos submissões sobre educação e treinamento em Engenharia de Software em diversos cenários (por exemplo, sala de aula, curso de capacitação complementar, ensino universitário, ensino técnico), incluindo, mas não se limitando, aos tópicos listados a seguir:
- Educação e Treinamento de Engenharia de Software de modo Presencial, Híbrido ou Remoto após a pandemia do COVID-19, destacando as mudanças no processo de ensino-aprendizagem;
- Educação e Treinamento em Engenharia de Software através de metodologias ativas de aprendizagem: Aprendizagem Baseada em Problemas, Aprendizagem Baseada em Projetos, Aprendizagem Baseada em Desafios, Sala de Aula Invertida, entre outras;
- Boas práticas e práticas inovadoras para a Educação e Treinamento em Engenharia de Software;
- Currículo ou projetos de cursos inovadores;
- Educação e treinamento de Engenharia de Software no contexto de diferentes cursos de graduação e pós-graduação;
- Educação e treinamento de métodos, técnicas e ferramentas para o desenvolvimento de software;
- Educação e treinamento de Engenharia de Software em contextos informais, como hackathons e Stack overflow;
- Ambientes educacionais emergentes para Engenharia de Software, tais como aprendizagem online;
- Experiências de ensino/aprendizagem utilizando abordagens em cenários práticos da Engenharia de Software, tais como: métodos ágeis, código aberto, desenvolvimento distribuído de software, computação em nuvem, big data, dispositivos móveis, sistemas embarcados, robótica, aprendizado de máquina e outros;
- Ferramentas e métodos de avaliação do aprendizado em Engenharia de Software;
- Ensino/aprendizagem de aspectos humanos, políticos, éticos, legais, profissionais e sociais em Engenharia de Software;
- Integração de experiências práticas na educação e treinamento de Engenharia de Software;
- Integração entre pesquisa e educação de Engenharia de Software;
- Interdisciplinaridade na educação e treinamento em Engenharia de Software;
- Métodos inovadores que promovam o estudo e estimulem o aprendizado dos educadores, mantendo-os atualizados para a educação e treinamento em Engenharia de Software;
- Educação e treinamento em Engenharia de Software que estimula o empreendedorismo, especialmente a criação de startups;
- Pesquisa sobre igualdade, diversidade e inclusão na educação e treinamento em Engenharia de Software;
- Código aberto na educação e treinamento em Engenharia de Software;
- Educação e treinamento de tópicos emergentes em Engenharia de Software.
Políticas de Ciência Aberta
O SBES 2024 incentiva autores a adotarem princípios e práticas de Ciência Aberta, buscando promover a transparência, a replicabilidade e a reprodutibilidade na pesquisa. Encorajamos todos os autores contribuintes a divulgarem dados/artefatos (anonimizados e curados) para aumentar a reprodutibilidade e replicabilidade. Reconhecemos que a reprodutibilidade ou replicabilidade não é um objetivo em pesquisas qualitativas e que, assim como em estudos industriais, estudos qualitativos frequentemente enfrentam desafios ao compartilhar dados de pesquisa.
Nesse contexto, seguindo eventos internacionais da área, na submissão à trilha de pesquisa, pede-se aos autores que criem uma seção não-numerada intitulada "Disponibilidade de Artefatos" após a seção de "Conclusão" e:
- disponibilizem seu artefato ao comitê de programa (via upload de material suplementar ou um link para um repositório anônimo) e forneçam instruções sobre como acessar esses dados no artigo; ou
- incluam no artigo uma declaração explícita sobre por que isso não é possível ou desejável; e
- indiquem por que não pretendem tornar seus dados ou materiais de estudo publicamente disponíveis após a aceitação, se for o caso. O entendimento padrão é que os dados e/ou outros artefatos estarão publicamente disponíveis após a aceitação de um artigo.
O documento “SBES 2024 - Políticas de Ciência Aberta” apresenta princípios e práticas de Ciência Aberta para apoiar os autores da Trilha de Pesquisa do SBES. Durante a preparação do artigo, dúvidas podem ser encaminhadas para os Coordenadores de Ciência Aberta do SBES 2024, sem incorrer em quebra de anonimização do artigo.
Sobre o uso de IA (Inteligência Artificial) ou tecnologias assistidas por IA em trabalhos submetidos
Ao submeterem trabalhos à trilha de Educação do SBES 2024, os autores reconhecem que estão em conformidade com a política de uso de IA Generativa, baseada nas políticas existentes propostas pela IEEE, ACM, e Springer.
É proibido:
- Listar ferramentas e tecnologias de IA Generativa, como o ChatGPT, como autores de trabalhos.
- Utilizar textos ou seções integralmente produzidos por ferramentas de IA generativa.
É permitido (com menção explícita nos agradecimentos):
- Utilizar ferramentas de IA generativa para criar partes do conteúdo, com menção nos agradecimentos do artigo indicando o que foi gerado e qual ferramenta foi utilizada. É importante verificar os termos de uso da ferramenta, ficando tal verificação sob responsabilidade dos autores do artigo. Por exemplo, nos agradecimentos: ChatGPT foi utilizado para gerar o primeiro parágrafo da Seção 3 e para gerar a Tabela 3.2.
É permitido (sem necessidade de menção):
- Usar IA ou tecnologias assistidas por IA para melhorar a qualidade das imagens em relação ao contraste e clareza; e
- Utilizar ferramentas de IA generativa para editar e melhorar a qualidade do seu texto existente (de forma semelhante a um assistente como o Grammarly para melhorar a ortografia, gramática, pontuação, clareza, engajamento).
Preparação e Submissão de Artigos
Os artigos podem ser escritos em Português ou Inglês. Os artigos submetidos não devem ter sido submetidos simultaneamente a nenhum outro fórum (conferência ou revista), nem devem ter sido publicados em outro lugar. Submissões em inglês são fortemente encorajadas, uma vez que os anais do simpósio serão indexados em uma biblioteca digital. Artigos escritos em português devem incluir resumo em inglês.
No caso de relato de experiência ou artigo de replicação, sugerimos destacar a categoria do artigo em algumas partes da submissão, como subtítulo, resumo e outros.
Os artigos devem ser submetidos no formato Adobe Portable Document Format (PDF) e seguir estritamente o formato ACM_SigConf de 2 colunas disponível em:
https://www.acm.org/publications/proceedings-template. Usuários de LaTeX devem utilizar a classe acmart.cls fornecida no modelo, com o formato de conferência habilitado no preâmbulo do documento:
\documentclass[sigconf]{acmart}
O estilo de bibliografia fornecido no modelo ACM-Reference-Format.bst deve ser utilizado:
\bibliographystyle{ACM-Reference-Format}
Após a seção de Conclusão, deve-se incluir uma seção não-numerada denominada "Disponibilidade de Artefatos":
\section*{Disponibilidade de Artefatos}
Os artigos devem ter no máximo
10 páginas incluindo todas as figuras, tabelas e agradecimentos, e até
2 páginas adicionais para referências bibliográficas. Os artigos devem ser registrados e submetidos por meio do sistema
JEMS 3.
- Registro do artigo: deve-se informar o título, autores, resumo, tópicos de interesse e idioma do artigo.
- Submissão do artigo completo: deve-se submeter o arquivo em formato PDF contendo o artigo.
A publicação de artigos aceitos na Trilha de Educação do SBES requer a inscrição de pelo menos um de seus autores no CBSoft 2024, bem como a apresentação do artigo durante o SBES 2024.
Anonimização Opcional
Conforme a Comissão Especial de Engenharia de Software (CEES SBC), para a trilha de Educação do SBES (***SOMENTE***), os autores têm a opção de se identificar no artigo submetido (arquivo .pdf).
Se os autores escolherem o processo de anonimização Simples (“single-anonymous review process”), eles devem apresentar seus nomes e filiações no arquivo submetido.
Se os autores escolherem o processo de anonimização Dupla (“double-anonymous review process”), o trabalho submetido deve ocultar a identidade dos autores. Tanto os nomes de autores quanto as afiliações devem ser omitidos no arquivo submetido.
Além disso, para a anonimização dupla, as seguintes regras devem ser abordadas:
- As citações a trabalho relacionado dos próprios autores devem ser escritas em terceira pessoa. Por exemplo, deve-se escrever "o trabalho anterior de Silva et al." em oposição ao "nosso trabalho anterior". Como uma heurística, deve-se procurar por ocorrências de identificadores tais como: "nós", "nosso", "github", "financiamento", "Universidade", etc., no artigo e modificar essas palavras antes de submetê-lo.
- O artigo submetido não deve mencionar artefatos em repositórios ou websites que permitam a identificação dos autores. A disponibilização de artefatos relacionados ao artigo deve ser feita de forma anônima;
- Se o artigo submetido apresentar uma evolução de um trabalho anterior, pode-se anonimizar a referência a esse trabalho. Por exemplo, "baseado no trabalho de Silva et al." pode ser substituído para "baseado em nosso trabalho anterior [Ref]" e a referência pode ser apresentada como "[Ref] referência omitida devido à revisão double-anonymous" na seção de referências bibliográficas;
- Os revisores não serão encorajados a procurar referências que identifiquem os autores em outras fontes. Buscas em bibliotecas digitais ou artefatos existentes não invalidam as regras de double-anonymous.
- Após a aceitação do artigo, todas as informações (sem anonimização) poderão ser incluídas na versão final.
Caso você tenha alguma dúvida sobre a preparação do trabalho seguindo as regras de submissão anônima opcional, você pode entrar em contato com os Coordenadores do Comitê do Programa da Trilha de Educação do SBES.
Desclassificação de Artigos
Artigos fora do escopo da Trilha de Educação do SBES 2024 ou que não estiverem em conformidade com o formato exigido serão desclassificados e rejeitados sem passar pelo processo de revisão.
Revisão de Artigos
Os artigos desta trilha serão revisados por, pelo menos, três membros do Comitê do Programa, com base nos critérios de avaliação.
Caso seja identificada a publicação anterior do artigo ou submissão simultânea para outro fórum (evento ou revista), o artigo será rejeitado e os autores poderão ser impedidos de submeter trabalhos em futuras edições do SBES.
NOVIDADE EM 2024: Decisões Antecipadas
Para reduzir o esforço dos autores e revisores com a escrita/leitura desnecessária de respostas dos autores, o SBES 2024 está introduzindo decisões antecipadas.
Se os revisores e os coordenadores decidirem que um artigo pode ser aceito em seu estado atual sem a necessidade de tirar dúvidas, os autores receberão uma decisão de 'Aceito' no início do período de resposta do autor e não precisarão enviar uma resposta.
Por outro lado, se os revisores entenderem que o artigo é altamente deficiente, levando-os a concluir que a resposta dos autores provavelmente não alterará a avaliação ou se o artigo necessitar de uma reformulação completa, os autores receberão uma decisão de 'Rejeitado' no início do período de resposta e não serão solicitados a enviar uma resposta.
Todos os outros artigos receberão uma notificação de 'Resposta Recomendada' no início do período de respostas do autor. De qualquer forma, como é costume, ainda cabe aos autores decidir se querem enviar uma resposta ou não.
Resposta do Rebuttal
Durante o processo de revisão, os autores terão a oportunidade de argumentar e responder às perguntas dos revisores antes da decisão final de aceitação/rejeição. A resposta dos autores deve ser um texto simples de até 5.000 caracteres (incluindo espaços).
Dúvidas podem ser encaminhadas por e-mail para os Coordenadores do Comitê de Programa.
Prêmio de Melhor Artigo
O Comitê Diretivo do SBES irá nomear um comitê para premiar os melhores trabalhos do simpósio. O trabalho premiado da Trilha de Educação será anunciado durante o evento e será convidado a submeter uma versão estendida em inglês ao Journal of Software Engineering Research and Development (JSERD). Os Coordenadores do Comitê de Programa se reservam o direito de nominar para o prêmio somente os trabalhos adequados, incluindo a possibilidade de não ter trabalhos desta trilha nominados para o prêmio.
Prêmio de Melhor Revisor
A Trilha de Educação do SBES reconhece a generosidade dos membros do Comitê de Programa que dedicam tempo e esforço para revisar os trabalhos submetidos. Um certificado de Revisor Destaque será concedido aos revisores que se destacarem dos seus pares em termos de pontualidade, aderência das revisões aos critérios de revisão da trilha, qualidade técnica das revisões e participação ativa nas discussões que envolvem o Comitê de Programa.
Organização
Coordenadores Gerais do CBSoft 2024Thelma Colanzi - Universidade Estadual de Maringá (UEM)
Davi Viana - Universidade Federal do Maranhão (UFMA)