Aplicação da Análise de Sentimento para Avaliar Mensagens Significativas em um Ambiente Colaborativo: um estudo de caso no ambiente Collabora

Autores

  • Jhonatan da Silva Konopp UTFPR
  • Isabel Torrens UTFPR
  • Helyane Bronoski Borges UTFPR
  • Simone Nasser Matos UTFPR

DOI:

https://doi.org/10.22456/1679-1916.126616

Palavras-chave:

Análise de sentimentos, Aprendizagem Colaborativa Apoiada por Computador, Processamento de Linguagem Natural

Resumo

Este artigo apresenta a aplicação da análise de sentimentos em uma base de dados que contém mensagens em chats de atividades realizadas por alunos no objeto virtual de aprendizagem colaborativa Collabora. A implementação das etapas para avaliar as mensagens significativas foi em linguagem Python com o uso de duas ferramentas de análise de sentimentos (NTLK e spaCy). Os dados processados pelas ferramentas foram comparados entre eles e aplicados ao cálculo de colaboração, reformulado do trabalho de Ishikawa (2018), a fim de criar uma métrica a partir das mensagens com sentimentos. O resultado permitiu verificar que o sentimento total das mensagens do grupo ou do aluno, podem refletir no comprometimento do aluno com a disciplina ou exercício proposto.

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Publicado

2022-08-31

Como Citar

DA SILVA KONOPP, J. .; TORRENS , I. .; BRONOSKI BORGES, H. .; NASSER MATOS, S. . Aplicação da Análise de Sentimento para Avaliar Mensagens Significativas em um Ambiente Colaborativo: um estudo de caso no ambiente Collabora. RENOTE, Porto Alegre, v. 20, n. 1, p. 132–142, 2022. DOI: 10.22456/1679-1916.126616. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/126616. Acesso em: 7 dez. 2022.

Edição

Seção

Inteligência Artificial na Educação