Publicação: Classificação de traços de personalidade através de Linguagem Natural aplicada a ambientes virtuais de aprendizagem
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
Em um contexto de aprendizagem colaborativa mediada por computador, é relevante a
inserção de metodologias de formação de grupos (agrupamento) de estudantes para que
as interações entre os mesmos possam conduzir à melhoria do aprendizado. O projeto de
pesquisa, no qual se insere este trabalho, consiste na identificação dos traços de personalidade
do aprendiz através de Linguagem Natural. A partir destes, será possível predizer
as melhores formações de grupos. Para tanto, foi feita uma coleta de textos escritos por
estudantes, para então classificar seus traços de personalidade, de acordo com o modelo
Big Five. Assim, após o processamento do texto, utilizando a biblioteca NLTK disponível
em Python, foi realizada a categorização das palavras úteis mineradas do texto, utilizando
o dicionário LIWC. Os percentuais de cada categoria de palavra presentes no texto permitem
identificar os traços de personalidade do estudante, utilizando algum algoritmo
de classificação. Ressalta-se que o modelo Big Five já tem sido associado à formação
de grupos e que a obtenção de textos escritos em ambientes virtuais de aprendizagem é
viável, já que contêm ferramentas como chats e fóruns. Assim, este trabalho poderá ser
inserido nestes ambientes a fim de prover informações para a composição de grupos.
Abstract
In a context of collaborative computer-mediated learning, it is important to include
groups formation methodologies (grouping) of students so that interactions between them
can lead to the improvement of learning. The research project, in which this work is inserted,
consists of identifying the personality traits of the learner through Natural Language.
From these, it will be possible to predict the best group formations. To do so, a collection
of texts written by students was made, to then classify their personality traits, according
to the Big Five model. Thus, after processing the text using the NLTK library available
in Python, the categorization of the useful words mined in the text was performed using
the LIWC dictionary. The percentages of each category of word present in the text allow
to identify the traits of personality of the student, using some classification algorithm. It
should be emphasized that the Big Five model has already been associated with the formation
of groups and that obtaining texts written in virtual learning environments is feasible,
since they contain tools such as chats and forums. Thus, this work can be inserted in these
environments in order to provide information for group composition.
Palavras-chave
Algoritmos de classificação, Linguagem Natural, Traços de Personalidade, Classify Algorithm, Natural Language, Personality Traits
Citação
TRAVIZAN NETO, Angelo. Classificação de Traços de Personalidade Através de Linguagem Natural Aplicada a Ambientes Virtuais de Aprendizagem. 2017. 31 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017.
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