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In order to provide a way to detect personality traits transparently and to make this information available to support grouping strategies for collaboration, we evaluate texts written by students that can be captured, for instance, in virtual learning environments. The results of text evaluation indicate as more effective to perform this task the algorithms M5P, SMO and LWL. Aiming to understand how students organize themselves to reach a goal, we observed students working in groups to build a base of groups and their performance to support grouping suggestions based on personality traits. Resumo. Com o objetivo de fornecer um meio de detectar traços de personalidade de forma transparente e disponibilizar esta informação para apoiar estratégias de agrupamento para colaboração, avaliamos textos escritos por alunos que podem ser capturados, por exemplo, em ambientes virtuais de aprendizagem. Os resultados da avaliação de textos indicam como mais eficaz para inferir os traços de personalidade dos algoritmos M5P, SMO e LWL. Também avaliamos estudantes trabalhando em grupo para entender como eles se organizam para atingir uma meta e formar uma base de combinações de alunos para apoiar o agrupamento usando os traços de personalidade.

Detecção de traços de personalidade em textos para apoiar a formação de grupos para colaboração