Regras para formação de grupos de colaboração utilizando detecção automática de traços de personalidade

Authors

  • Taís Borges Ferreira Universidade Federal de Uberlândia
  • José Antonio Buiar Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • Márcia Aparecida Fernandes Universidade Federal de Uberlândia
  • Andrey Ricardo Pimentel Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • Luiz Eduardo S. Oliveira Universidade Tecnológica Federal do Paraná

DOI:

https://doi.org/10.5753/rbie.2020.28.0.273

Keywords:

Modelo Big Five, traços de personalidade, formação de grupo, aprendizagem colaborativa

Abstract

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.

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Referências

Akhtar, R., Boustani, L., Tsivrikos, D., & Chamorro-Premuzi, T. (2015). The engageable personality: Personality and trait EI as predictors of work engagement. Personality and Individual Differences, 73, 44-49. doi: 10.1016/j.paid.2014.08.040 [GS Search]

Alavi, M. (1994). Computer-Mediated Collaborative Learning: An Empirical Evaluation. Journal MIS Quarterly, 18, 159-174. doi: 10.2307/249763 [GS Search]

Altanopoulou, P., & Tselios, N. (2015). How does personality affect wiki-mediated learning? Proceedings of International Conference on Interactive Mobile and Communication Technologies and Learning, (pp. 16-18). doi: 10.1109/IMCTL.2015.7359546 [GS Search]

Andrade, J. M. (7 de 2008). Evidências de Validade do Inventário dos Cinco Grandes Fatores de Personalidade para o Brasil. Ph.D. dissertation, Instituto de Psicologia - Universidade de Brası́lia. Fonte: [Link]

Balage Filho, P. P., Pardo, T. A., & Aluísio, S. M. (2013). An Evaluation of the Brazilian portuguese LIWC Dictionary for Sentiment Analysis. 9th Brazilian Synposium in Information and Human Language Technology, 215-219.

Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural language processing with Python: analyzing text with the natural language toolkit. " O'Reilly Media, Inc.". [GS Search]

Bozionelos, G. (2017). The relationship of the big-five with workplace network resources: More quadratic than linear. Personality and Individual Differences, 104, 374-378. doi: 10.1016/j.paid.2016.08.036 [GS Search]

Buiar, J. A. (9 de 2018). Modelo computacional e sua implementação para identificação de perfil de personalidade baseado em textos educacionais. Ph.D. dissertation, Universidade Federal do Paraná. Fonte: [Link]

Carro, R. M., & Sanchez-Horreo, V. (2017). The effect of personality and learning styles on individual and collaborative learning: Obtaining criteria for adaptation. Global Engineering Education Conference (EDUCON), 2017 IEEE (pp. 1585-1590). IEEE. doi: 10.1109/EDUCON.2017.7943060 [GS Search]

Cavnar, W. B., & Trenkle, J. M. (1994). N-gram-based text categorization. Ann arbor mi, 48113, 161-175. [GS Search]

Costa, P. T., & Mac Crae, R. R. (1985). The NEO personality inventory. Psychological Assessment Resources Odessa, FL. [GS Search]

Costa, P. T., & Mac Crae, R. R. (1992). Neo personality inventory-revised (NEO PI-R). Psychological Assessment Resources Odessa, FL. [GS Search]

De Raad, B. (2000). The Big Five Personality Factors: The psycholexical approach to personality. Hogrefe & Huber Publishers. [GS Search]

Deary, I. J. (2009). The trait approach to personality. The Cambridge handbook of personality psychology, 1, 89-109. [GS Search]

Ekman, P. (1992). An argument for basic emotions. Cognition & emotion, 6, 169-200. doi: 10.1080/02699939208411068 [GS Search]

Everson, M. (2011). What can you gain by teaching online? eLearn Magazine, 2011, 3. doi: 10.1145/1925037.1925058 [GS Search]

Felder, R. M., & Silverman, L. K. (1 de 1988). Learning and teaching styles in engineering education. Engineering education, 78, 674-681. [GS Search]

Ferreira, T. B. (8 de 2018). Raciocínio Baseado em Casos para apoiar a formação de grupos baseada nos traços de personalidade do modelo Big Five. Universidade Federal de Uberlândia. Universidade Federal de Uberlândia. Fonte: [Link]

Frank, E., Hall, M. A., & Witten, I. H. (2016). The WEKA Workbench Online Appendix for Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (4 ed.). Morgan Kaufmann. [GS Search]

Goldberg, L. R. (1981). Language and individual differences: The search for universals in personality lexicons. Review of personality and social psychology, 2, 141-165. [GS Search]

Gosling, S. D., Rentfrow, P. J., & Swann Jr., W. B. (12 de 2003). A very brief measure of the Big-Five personality domains. Journal of Research in Personality, 37, 504-528. doi: 10.1016/S0092-6566(03)00046-1 [GS Search]

John, O., & Srivastava, S. (1999). The Big Five trait taxonomy: History, measurement, and theoretical perspectives. Handbook of personality: Theory and research, 2, 102-138. [GS Search]

Kampman, O., J. Barezi, E., Bertero, D., & Fung, P. (7 de 2018). Investigating Audio, Video, and Text Fusion Methods for End-to-End Automatic Personality Prediction. Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers) (pp. 606-611). Melbourne: Association for Computational Linguistics. [GS Search]

Kampman, O., Siddique, F. B., Yang, Y., & Fung, P. (2019). Adapting a virtual agent to user personality. Em Advanced Social Interaction with Agents (pp. 111-118). Springer. doi: 10.1007/978-3-319-92108-213 [GS Search]

Kassin, S. M. (2003). Essentials of psychology. Prentice Hall. [GS Search]

Kelsen, B. A., & Liang, H.-Y. (2018). Role of the Big Five Personality Traits and Motivation in Predicting Performance in Collaborative Presentations. Psychological reports. doi: 10.1177/0033294118795139 [GS Search]

Kop, R. (3 de 2011). The challenges to connectivist learning on open online networks: Learning experiences during a massive open online course. The International Review of Research in Open and Distance Learning, 12.doi: 10.19173/irrodl.v12i3.882 [GS Search]

Kumar, R., & Rose, C. P. (2014). Triggering Effective Social Support for Online Groups. ACM Transactions on Interactive Systems, 3, artigo 24 doi: 10.1145/2499672 [GS Search]

Lai, E. R. (2 de 2011). Collaboration: A Literature Review. Pearson. [GS Search]

Machado, A. A., Longhi, M. T., Nunes, M. A., & Pardo, T. A. (2015). Personalitatem Lexicon: Um Léxico em Português Brasileiro para Mineração de traços de Personalidade em Textos. Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, (pp. 1122-1126). doi: 10.5753/cbie.sbie.2015.1122 [GS Search]

Magnisalis, I., Demetriadis, S., & Karakostas, A. (2011). Adaptive and Intelligent Systems for Collaboration Learning Support: A Review of the Field. IEEE Transactions on Learning Technologies, 4, 5-20. doi: 10.1109/TLT.2011.2 [GS Search]

Majumder, N., Poria, S., Gelbukh, A., & Cambria, E. (2017). Deep learning-based document modeling for personality detection from text. IEEE Intelligent Systems, 32, 74-79. doi: 10.1109/MIS.2017.23 [GS Search]

Manske, S., Hecking, T., Chounta, I. A., & Hoppe, H. U. (2015). Using differences to make a difference: a study on heterogeneity of learning groups. Proceedings of International Conference on Computer Supported Collaborative Learning, (pp. 182-189). [GS Search]

McAdams, D. P., & Olson, B. D. (2010). Personality development: Continuity and change over the life course. Annual review of psychology, 61, 517-542. doi: 10.1146/annurev.psych.093008.100507 [GS Search]

Michel, W., Shoda, Y., & Smith, R. E. (2004). Introduction to personality: Toward an integration. New York: John Wiley. [GS Search]

Munezero, M. D., Montero, C. S., Sutinen, E., & Pajunen, J. (2014). Are they different? Affect, feeling, emotion, sentiment, and opinion detection in text. IEEE transactions on affective computing, 5, 101-111. doi: 10.1109/TAFFC.2014.2317187 [GS Search]

Nunes, M. A., Bezerra, J. S., Reinert, D., Moraes, D., Silva, E. P., & Pereira, A. J. (2010). Computação Afetiva e sua influência na personalização de Ambientes Educacionais: gerando equipes compatı́veis para uso em AVAs na EaD. Educação E Ciberespaço: Estudos, Propostas E Desafios. Aracaju: Virtus Editora, 1, 308-347. [GS Search]

Nunes, M. A., Moraes, D. B., & Reinert, D. (2010). Personality Inventory-PV 1.0 (Portuguese Version). Instituto Nacional de Propriedade Industrial.(software register INPI-12093-0). [GS Search]

Paim, A., Camati, R., & Enembreck, F. (2016). Inferência de Personalidade a partir de textos em Português utilizando Léxico Linguı́stico e Aprendizagem de Máquina. Anais do XIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, (pp. 481-492). [GS Search]

Pennebaker, J. W., & King, L. A. (1999, 12). Linguistic styles: Language use as an individual difference. Journal of Personality and Social Psychology, 77, 1296-1312. doi: 10.1037/0022-3514.77.6.1296 [GS Search]

Pennebaker, J. W., Booth, R. J., Boyd, R. L., & Francis, M. E. (2015). Linguistic inquiry and word count: LIWC2015. Austin, TX, USA: Pennebaker Conglomerates. [GS Search]

Pennebaker, J. W., Francis, M. E., & Booth, R. J. (2001). Linguistic inquiry and word count: LIWC 2001. Mahway: Lawrence Erlbaum Associates, 71, 2001. [GS Search]

Raento, M., Oulasvirta, A., & Eagle, N. (2009). Smartphones: An emerging tool for social scientists. Sociological methods & research, 37, 426-454. doi: 10.1177/0049124108330005 [GS Search]

Rammstedt, B., & John, O. P. (2 de 2007). Measuring personality in one minute or less: A 10-item short version of the Big Five Inventory in English and German. Journal of Research in Personality, 41, 203-212 doi: 10.1016/j.jrp.2006.02.001 [GS Search]

Roberts, S. G., Wilson, R., Fedurek, P., & Dunbar, R. I. (2008). Individual differences and personal social network size and structure. Personality and Individual Differences, 44, 954-964 doi: 10.1016/j.paid.2007.10.033 [GS Search]

Rutherfoord, R. H. (2006). Using Personality Inventories to Form Teams for Class Projects – A Case Study. Proceedings of SIGITE '06 Proceedings of the 7th conference on Information Technology Education, (pp. 9-14). doi: 10.1145/1168812.1168817 [GS Search]

Sadeghi, H., & Kardan, A. A. (2014). Toward effective group formation in computer-supported collaborative learning. Interactive Learning Environments, 24, 1-14. doi: 10.1080/10494820.2013.851090 [GS Search]

Sadegui, H., & Kardan, A. (2015). A novel justice-based linear model for optimal learner group formation in computer-supported collaborative learning environments. Computers in Human Behavior, 48, 436-447. doi: 10.1016/j.chb.2015.020 [GS Search]

Sarkar, C., Bhatia, S., Agarwal, A., & Li, J. (2014). Feature analysis for computational personality recognition using youtube personality data set. Proceedings of the 2014 ACM multi media on workshop on computational personality recognition, (pp. 11-14). doi: 10.1145/2659522.2659528 [GS Search]

Scheffer, T. (2001). Finding Association Rules That Trade Support Optimally against Confidence. 5th European Conference on Principles of Data Mining and Knowledge Discovery (pp. 424-435). Berlin: Springer Berlin Heidelberg. doi: 10.1007/3-540-44794-635 [GS Search]

Silva, B., & Paraboni, I. (2018). Learning personality traits from Facebook text. IEEE Latin America Transactions, 16, 1256-1262. doi: 10.1109/TLA.2018.8362165 [GS Search]

Stadler, M., Herborn, K., Mustafić, M., & Greiff, S. (2019). Computer-Based Collaborative Problem Solving in PISA 2015 and the Role of Personality. Journal of Intelligence, 7. doi: 10.3390/jintelligence7030015 [GS Search]

Tandera, T., Suhartono, D., Wongso, R., & Prasetio, Y. L. (10 de 2017). Personality Prediction System from Facebook Users. Procedia Computer Science, 116, 604-611. doi: 10.1016/j.procs.2017.10.016 [GS Search]

Tausczik, Y. R., & Pennebaker, J. W. (2010). The Psychological Meaning of Words: LIWC and Computerized Text Analysis Methods. Journal of Language and Social Psychology, 29, 24-54.doi: 10.1177/0261927X09351676 [GS Search]

Thurstone, L. L. (1938). Primary mental abilities. Psychometric monographs. [GS Search]

Tighe, E. P., Ureta, J. C., Pollo, B. A., Cheng, C. K., & Dios Bulos, R. (2016). Personality Trait Classification of Essays with the Application of Feature Reduction. SAAIP@ IJCAI, (pp. 22-28). [GS Search]

Vinciarelli, A., & Mohammadi, G. (2014). A survey of personality computing. IEEE Transactions on Affective Computing, 5, 273-291. doi: 10.1109/TAFFC.2014.2330816 [GS Search]

Wen, M., Yang, D., & Rose, C. (2014). Linguistic Reflections of Student Engagement in Massive Open Online Courses. Proceedings of the International Conference on Weblogs and Social Media. [GS Search]

Wu, W., & Chen, L. (2015). Implicit Acquisition of User Personality for Augmenting Movie Recommendations. Proceedings of International Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization, (pp. 302-314). doi: 10.1007/978-3-319-20267-925 [GS Search]

Yu, J., & Markov, K. (2017). Deep Learning based Personality Recognition from Facebook Status Updates. The 8th International Conference on Awareness Science and Technology. doi: 10.1109/ICAwST.2017.8256484 [GS Search]

Arquivos adicionais

Published

2020-02-16

Como Citar

FERREIRA, T. B.; BUIAR, J. A.; FERNANDES, M. A.; PIMENTEL, A. R.; OLIVEIRA, L. E. S. Regras para formação de grupos de colaboração utilizando detecção automática de traços de personalidade. Revista Brasileira de Informática na Educação, [S. l.], v. 28, p. 273–296, 2020. DOI: 10.5753/rbie.2020.28.0.273. Disponível em: https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/rbie/article/view/3939. Acesso em: 4 jul. 2024.

Issue

Section

Artigos