Refatoramento de código e aprimoramento de serviço WEB / API do sintetizador de problemas e feedback para a lógica proposicional

Durante este ciclo do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (PIBIC), nosso foco concentrou-se no "Refatoramento de Código e Aprimoramento de Serviço WEB / API do Sintetizador de Problemas e Feedback para a Lógica Proposicional". Nosso objetivo foi automatizar a geração de fórmulas e argumentos válidos na lógica proposicional, aprimorando a eficiência e a utilidade dessa ferramenta fundamental. O "Sintetizador de Problemas e Feedback para a Lógica Proposicional" desempenha um papel crucial na educação e resolução de problemas nesse campo. Por meio da automação, almejamos fornecer uma fonte valiosa de problemas para professores, enriquecer materiais didáticos e capacitar estudantes e entusiastas a desenvolverem suas habilidades de resolução de problemas. A API desenvolvida oferece a capacidade de gerar fórmulas bem formadas com diversas regras e estratégias personalizáveis, incluindo a geração de argumentos válidos fundamentais. Nossa metodologia abordou os desafios enfrentados por professores ao criar problemas específicos, visando superar a tarefa tediosa e oferecer flexibilidade de dificuldade. Estabelecemos um ambiente de desenvolvimento, aplicamos conhecimentos teóricos em lógica matemática e teoria da computação, e nos aprofundamos na linguagem Alloy para uma base sólida. Este ciclo resultou em avanços significativos a API agora é mais confiável, versátil e diversificada.

During this cycle of the Institutional Program for Scientific Initiation (PIBIC), our focus was centered on the "Code Refactoring and Enhancement of Web Service / API for Propositional Logic Problem Synthesizer and Feedback". Our goal was to automate the generation of valid formulas and arguments in propositional logic, enhancing the efficiency and utility of this fundamental tool. The "Problem Synthesizer and Feedback for Propositional Logic" plays a crucial role in education and problem-solving in this field. Through automation, we aimed to provide a valuable source of problems for teachers, enrich educational materials, and empower students and enthusiasts to develop their problem-solving skills. The developed API offers the capability to generate well-formed formulas with various customizable rules and strategies, including the generation of fundamental valid arguments. Our methodology addressed the challenges faced by teachers when creating specific problems, aiming to overcome the tedious task and provide flexibility in difficulty. We established a development environment, applied theoretical knowledge in mathematical logic and theory of computation, and delved into the Alloy language for a solid foundation. This cycle resulted in significant advancements; the API is now more reliable, versatile, and diverse.