Neste episódio do Fronteiras da Engenharia de Software , Adolfo Neto e Maria Claudia Emer conversam com Carla Bezerra , professora da Universidade Federal do Ceará (UFC) – Campus Quixadá , sobre Qualidade e Manutenção de Software . Na primeira parte, Carla fala sobre sua trajetória acadêmica e profissional, sua experiência em melhoria de processos e testes de software, e sua atuação no Programa de Pós-Graduação em Computação (PCOMP) . A conversa aborda os fundamentos de qualidade e manutenção de software , exemplos práticos de problemas de pesquisa, e destaca trabalhos recentes, como o artigo “On the Effectiveness of Trivial Refactorings in Predicting Non-trivial Refactorings” (JSERD 2024) e o estudo “Avaliação da qualidade dos testes Python gerados por grandes modelos de linguagem” (EASE 2025). Também são discutidos os resultados do artigo sobre code smells em aplicações React com TypeScript , publicado na Information and Software Technology , e a continuidade dessa linha de pesquisa para outros frameworks. Na parte final, Carla comenta sua co-coordenação da Trilha de Educação do SBES 2026 , convida novos alunos e colaboradores, e compartilha sua visão sobre a próxima fronteira da engenharia de software . 🎧 Fronteiras da Engenharia de Software é um podcast para refletir sobre o presente e o futuro da nossa área, parte da Rede Emílias de Podcasts . Pessoa entrevistada: Carla Bezerra: https://www.quixada.ufc.br/docente/carla-ilane-moreira-bezerra/ Entrevistadores: Adolfo Neto (PPGCA UTFPR): https://bit.ly/FES_AdolfoNeto Maria Claudia Emer (PPGCA UTFPR): https://bit.ly/FES_MariaClaudia Artigos: On the Effectiveness of Trivial Refactorings in Predicting Non-trivial Refactorings Sobre a eficácia das refatorações triviais na previsão de refatorações não triviais https://doi.org/10.5753/jserd.2024.3324 Avaliação da qualidade dos testes Python gerados por grandes modelos de linguagem Quality Assessment of Python Tests Generated by Large Language Models https://arxiv.org/abs/2506.14297 Detecção de code smells em aplicações React com TypeScript Detection of code smells in React with TypeScript applications https://doi.org/10.1016/j.infsof.2025.107835 Contributing to open-source projects in refactoring code smells: A practical experience in teaching Software Maintenance https://doi.org/10.5753/sbes.2024.3507 Detecting Test Smells in Python Test Code Generated by LLM: An Empirical Study with GitHub Copilot https://doi.org/10.5753/sbes.2024.3561
