Evaluación de la efectividad de ChatGPT en la depuración de código

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dc.contributor.advisorQuiñonez Ku, Victor Xavier
dc.contributor.authorAparicio Pérez, Carlos Marcelo
dc.date.accessioned11/06/2024 16:01
dc.date.available11/06/2024 16:01
dc.date.issued2024
dc.descriptionArtículo presentado previo a la obtención del título de Ingeniería en Tecnologías de la Informaciónes
dc.description.abstractLa investigación evalúa la eficacia de ChatGPT en la depuración de código, comparándola con herramientas tradicionales como Visual Studio Code y PyCharm Community. ChatGPT, una herramienta de inteligencia artificial muestra habilidades únicas para identificar y rectificar errores en programas de software de manera precisa y eficaz. Se realiza un estudio experimental siguiendo los estándares de la norma ISO 25010, evaluando la eficiencia de desempeño, usabilidad y viabilidad de las herramientas. Se utilizan casos de prueba con diferentes niveles de complejidad y se analizan los resultados obtenidos. Los hallazgos muestran que ChatGPT supera a las herramientas tradicionales en la capacidad para comprender la lógica del código y ofrecer soluciones innovadoras. Aunque las herramientas convencionales son sólidas en términos de eficiencia técnica y fiabilidad, enfrentan desafíos en términos de facilidad de aprendizaje y prevención de errores del usuario. En contraste, ChatGPT destaca en la usabilidad y fiabilidad, ofreciendo una perspectiva novedosa en la detección y resolución de problemas de código. Se concluye que ChatGPT es una herramienta efectiva y complementaria en la depuración de código, agregando un valor significativo al proceso al proporcionar soluciones precisas y creativas en la identificación y solución de errores en programas de software. Se sugiere investigar más sobre su capacidad en diferentes lenguajes de programación y entornos de desarrollo, así como evaluar la experiencia del usuario en comparación con otras herramientas de depuración.
dc.id.advisor801628207
dc.id.author803388560
dc.identifier.citationSI.244es
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/43575
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Esmeraldas
dc.subjectChatGPT
dc.subjectDepuración de código
dc.subjectHerramientas de desarrollo de software
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectISO/IEC 25010
dc.subjectProgramación informática
dc.titleEvaluación de la efectividad de ChatGPT en la depuración de código
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