Abstract

Este trabajo evalúa la calidad del código generado por herramientas de IA (ChatGPT y Gemini) en la resolución de ejercicios de programación en Java, con enfoque pedagógico. A través de un modelo de métricas personalizado, se analizan 8 categorías clave, desde sintaxis básica hasta patrones de diseño avanzados. La metodología combina análisis cuantitativos (complejidad ciclomática, tiempo de ejecución) con evaluaciones cualitativas (estructura, documentación, buenas prácticas).

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Publisher

Universidad Rey Juan Carlos

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URI

https://hdl.handle.net/10115/224857

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Date

2025-05-06

Description

Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2024/2025. Directores/as: Carlos Alfredo Lázaro Carrascosa

Keywords

Java , Ejercicios prácticos , Métricas de calidad de código , ChatGPT , Gemini , Educación en programación , Inteligencia Artificial

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