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The learning experience in virtual environments can be significantly improved through the effective introduction of collaborative learning. The group formation of students is a crucial aspect in a such learning. Due to the lack of interaction between students, this task becomes complex, requiring automatic and intelligent tools to help students, tutors and environments to determine groupings for collaborative work. This article is a joint effort of two research groups, aimed at fostering the advancement of collaborative learning, presenting the use of personality traits of the Big Five model, identified through natural language texts produced by students. The experiments performed independently were compared, demonstrating the feasibility of the proposals. Resumo. A experiência de aprendizagem em ambientes virtuais pode ser significativamente melhorada através da introdução efetiva de aprendizagem colaborativa. A formação de grupos é um aspecto crucial para este tipo de aprendizagem. Devido à ausência de interação entre estudantes, esta tarefa torna-se complexa, sendo necessárias ferramentas para auxiliar a determinar agrupamentos para trabalho colaborativo. Este artigo é um esforço conjunto de dois grupos de pesquisa, visando promover o avanço da aprendizagem colaborativa, utilizando o modelo Big Five de personalidade, identificados nos textos produzidos pelos alunos. Os experimentos realizados independentemente foram comparados, demonstrando a viabilidade das propostas.

Detecção automática de traços de personalidade e recomendação de agrupamento com o modelo Big Five