Rules for forming collaborative groups using automatic detection of personality traits

Group formation is a crucial aspect of collaborative learning. Due to lack of interaction among students, this task becomes complex, and tools that determine groups for collaborative work are needed. Proposals for detecting personality traits and forming groups, based on the Big Five model, were dev...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Ferreira, Taís Borges, Buiar, José Antonio, Fernandes, Márcia Aparecida, Pimentel, Andrey Ricardo, Oliveira, Luiz Eduardo S.
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2020
País:Brasil
Institución:Sociedade Brasileira de Computação (SBC)
Repositorio:Revista Brasileira de Informática na Educação
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:journals-sol.sbc.org.br:article/3939
Acceso en línea:https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/rbie/article/view/3939
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Regras para formação de grupos de colaboração utilizando detecção automática de traços de personalidade
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description Group formation is a crucial aspect of collaborative learning. Due to lack of interaction among students, this task becomes complex, and tools that determine groups for collaborative work are needed. Proposals for detecting personality traits and forming groups, based on the Big Five model, were developed. However, these works do not present rules for group formation. Thus, this work verifies the feasibility of automatically detecting personality traits through written texts and demonstrates the influence of these traits on group formation, identifying a set of rules for this purpose. In addition, this article is a joint effort of two research groups to identify suitable algorithms for detecting personality traits from texts. The grouping rules were extracted from the database of the groups built in order to help in the formation of new groups. Therefore, the contributions of this research were tools for automatic detection of personality traits from texts, identification of learning algorithms more suitable for classification of traits, database of groups and a set of rules based on traits and other parameters.
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spelling Rules for forming collaborative groups using automatic detection of personality traitsRegras para formação de grupos de colaboração utilizando detecção automática de traços de personalidadeRegras para formação de grupos de colaboração utilizando detecção automática de traços de personalidadeModelo Big Fivetraços de personalidadeformação de grupoaprendizagem colaborativaModelo Big Fivetraços de personalidadeformação de grupoaprendizagem colaborativaBig Five Modelpersonality traitsgroup formationcollaborative learningGroup formation is a crucial aspect of collaborative learning. Due to lack of interaction among students, this task becomes complex, and tools that determine groups for collaborative work are needed. Proposals for detecting personality traits and forming groups, based on the Big Five model, were developed. However, these works do not present rules for group formation. Thus, this work verifies the feasibility of automatically detecting personality traits through written texts and demonstrates the influence of these traits on group formation, identifying a set of rules for this purpose. In addition, this article is a joint effort of two research groups to identify suitable algorithms for detecting personality traits from texts. The grouping rules were extracted from the database of the groups built in order to help in the formation of new groups. Therefore, the contributions of this research were tools for automatic detection of personality traits from texts, identification of learning algorithms more suitable for classification of traits, database of groups and a set of rules based on traits and other parameters.A formação de grupos é um aspecto crucial da aprendizagem colaborativa. Devido à falta de interação entre os alunos, essa tarefa torna-se complexa, e ferramentas que ajudam a determinar grupos para o trabalho colaborativo são necessárias. Propostas para detectar traços de personalidade e formar grupos, baseadas no modelo Big Five, foram desenvolvidas. Entretanto, esses trabalhos não apresentam regras para formação de grupos. Assim, este trabalho verifica a viabilidade de detectar automaticamente traços de personalidade através de textos escritos, e demonstra a influência desses traços na formação do grupo, identificando um conjunto de regras para este fim. Além disso, este artigo é um esforço conjunto de dois grupos de pesquisa para identifica algoritmos adequados para detecção de traços de personalidade a partir de textos. As regras de agrupamento foram extraídas a partir de base de dados dos grupos construída, a fim de ajudar na formação de novos grupos. Portanto, as contribuições desta pesquisa foram ferramentas para detecção automática de traços de personalidade a partir de textos, identificação de algoritmos de aprendizagem mais adequados para classificação de traços, base de dados de grupos e um conjunto de regras baseadas em traços e outros parâmetros para formação de grupos.A formação de grupos é um aspecto crucial da aprendizagem colaborativa. Devido à falta de interação entre os alunos, essa tarefa torna-se complexa, e ferramentas que ajudam a determinar grupos para o trabalho colaborativo são necessárias. Propostas para detectar traços de personalidade e formar grupos, baseadas no modelo Big Five, foram desenvolvidas. Entretanto, esses trabalhos não apresentam regras para formação de grupos. Assim, este trabalho verifica a viabilidade de detectar automaticamente traços de personalidade através de textos escritos, e demonstra a influência desses traços na formação do grupo, identificando um conjunto de regras para este fim. Além disso, este artigo é um esforço conjunto de dois grupos de pesquisa para identifica algoritmos adequados para detecção de traços de personalidade a partir de textos. As regras de agrupamento foram extraídas a partir de base de dados dos grupos construída, a fim de ajudar na formação de novos grupos. Portanto, as contribuições desta pesquisa foram ferramentas para detecção automática de traços de personalidade a partir de textos, identificação de algoritmos de aprendizagem mais adequados para classificação de traços, base de dados de grupos e um conjunto de regras baseadas em traços e outros parâmetros para formação de grupos.Sociedade Brasileira de Computação2020-02-16info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPeer-reviewed articleArtículo revisado por paresArtigo avaliado pelos paresapplication/pdfhttps://journals-sol.sbc.org.br/index.php/rbie/article/view/393910.5753/rbie.2020.28.0.273Revista Brasileña de Informática en la Educación; Vol. 28 (2020); 273-296Revista Brasileira de Informática na Educação; Vol. 28 (2020); 273-296Brazilian Journal of Computers in Education; Vol. 28 (2020); 273-2962317-61211414-5685reponame:Revista Brasileira de Informática na Educaçãoinstname:Sociedade Brasileira de Computação (SBC)instacron:SBCporhttps://journals-sol.sbc.org.br/index.php/rbie/article/view/3939/2451Copyright (c) 2020 Taís Borges Ferreira, José Antonio Buiar, Márcia Aparecida Fernandes, Andrey Ricardo Pimentel, Luiz Eduardo S. 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