Development of a Big-five Personality Traits Classification Approach via Analysis of Texts in Brazilian Portuguese
Effective collaborative learning
must take into account a grouping strategy to
ensure that students will interact with each other
in work groups. Since these interactions are
influenced by the behaviors and characteristics
associated with the learner personality traits
and the use of a questionnaire to assess them
is undesirable, in this paper, we present our
work toward the development of transparent
way to assess this personality traits that can be
included in a virtual learning environment. Our
approach involves processing students’ texts
and extracting word categories to be the input of
a personality trait model. The results of the initial
experiments pointed an existing relationship
between some LIWC word categories and Big-
Five traits.
Development of a Big-five Personality Traits Classification Approach via Analysis of Texts in Brazilian Portuguese
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DOI: 10.22533/at.ed.02419151012
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Palavras-chave: Natural Language Processing, LIWC, Collaborative learning.
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Keywords: Processamento de Linguagem Natural, LIWC, aprendizagem colaborativa.
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Abstract:
A aprendizagem colaborativa
eficaz deve levar em conta uma estratégia
de agrupamento para garantir que os alunos
interajam entre si nos grupos de trabalho.
Como essas interações são influenciadas pelos
comportamentos e características associados
aos traços de personalidade do aprendiz e
o uso de um questionário para avaliá-las é
indesejável, neste trabalho, apresentamos
nosso trabalho para o desenvolvimento de uma
forma transparente de avaliar esses traços de
personalidade que podem ser incluídos em
um ambiente de aprendizagem virtual. Nossa
abordagem envolve o processamento de
textos dos alunos e a extração de categorias
de palavras para ser entrada em um modelo
de traço de personalidade. Os resultados dos
experimentos iniciais apontaram uma relação
existente entre algumas categorias de palavras
do LIWC e características do Big-Five.
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Número de páginas: 15
- Taís Borges Ferreira
- Márcia Aparecida Fernandes
- Angelo Travizan Neto
