@article{da Silva Konopp_Torrens_Bronoski Borges_Nasser Matos_2022, place={Porto Alegre}, title={Aplicação da Análise de Sentimento para Avaliar Mensagens Significativas em um Ambiente Colaborativo: um estudo de caso no ambiente Collabora}, volume={20}, url={https://seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/126616}, DOI={10.22456/1679-1916.126616}, abstractNote={<p>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.</p>}, number={1}, journal={Revista Novas Tecnologias na Educação}, author={da Silva Konopp, Jhonatan and Torrens , Isabel and Bronoski Borges, Helyane and Nasser Matos, Simone}, year={2022}, month={ago.}, pages={132–142} }