Este trabalho investiga estratégias de correção automática de questões abertas em Engenharia de Software com apoio de LLMs. A partir da plataforma desenvolvida no Projeto Orientado em Computação I, o POC II concentrou-se em comparar protocolos de correção usando um mesmo modelo, com o objetivo de medir qual estratégia produz avaliações mais aderentes às rubricas.

Para isso, foi consolidado um banco com 57 questões abertas, organizadas em quatro eixos: correção de bugs, qualidade de código, testes e arquitetura. Também foi construído um conjunto experimental com 8 questões e 24 respostas de referência. Essas respostas foram elaboradas manualmente a partir das soluções esperadas de cada questão e receberam notas esperadas para cada critério da rubrica.

Foram comparadas três estratégias: avaliação direta, avaliação com revisão e avaliações agregadas. Os resultados indicaram que as avaliações agregadas obtiveram o menor erro global e por critério, apresentando maior aderência à rubrica. A avaliação direta, por outro lado, teve desempenho próximo com menor custo e latência, configurando-se como a melhor alternativa de custo-benefício. Já a avaliação com revisão não superou a avaliação direta na configuração oficial, embora análises exploratórias indiquem que prompts de revisão melhor calibrados constituem uma direção promissora para validação futura.

Conclui-se que, na correção automática de respostas abertas, o protocolo de avaliação influencia diretamente qualidade, custo e tempo de execução. O trabalho reforça a importância de rubricas claras, respostas de referência e métricas por critério para avaliar o uso de LLMs como apoio à correção técnica.