Agente de IA para Análise de Dados de Desempenho Escolar

09 de November de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que analisa dados de desempenho escolar dos alunos e gera relatórios.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais necessários para a criação de um agente de IA que analisa dados de desempenho escolar dos alunos. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é automatizar a coleta e análise de dados de desempenho, fornecendo relatórios precisos e em tempo real para apoiar decisões pedagógicas e administrativas.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Atualmente, o processamento de dados de desempenho escolar é manual e demorado, resultando em erros e atrasos na geração de relatórios. Há uma necessidade crítica de insights detalhados para apoiar decisões pedagógicas e administrativas. Além disso, a falta de integração entre diferentes fontes de dados dificulta uma visão completa do desempenho dos alunos.


Problemas Identificados

  • Processamento manual e demorado: O processo atual leva a erros e atrasos significativos na geração de relatórios.
  • Necessidade de insights detalhados: Os dados precisam ser analisados para apoiar decisões pedagógicas e administrativas eficazes.
  • Falta de integração de dados: A ausência de um sistema integrado dificulta a obtenção de uma visão completa do desempenho dos alunos.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

  • Automatizar a coleta e análise de dados para garantir relatórios precisos e em tempo real.
  • Integrar dados de diferentes fontes para uma análise mais abrangente do desempenho dos alunos.
  • Oferecer recomendações baseadas em dados para apoiar intervenções pedagógicas e administrativas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de dados de desempenho escolar automatiza a coleta e análise de dados, integra informações de diferentes fontes e gera relatórios em tempo real para apoiar decisões pedagógicas e administrativas. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo na análise de desempenho escolar.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 3 agentes de IA. O processo inicia com a coleta e integração de dados e termina com a geração de relatórios visuais para professores e coordenadores.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.

Agentes Função Principal
Agente de Coleta e Integração de Dados Escolares (RF 1) Automatizar a coleta e integração de dados de desempenho escolar dos alunos.
Agente de Análise de Desempenho Escolar (RF 2) Analisar os dados integrados de desempenho escolar e gerar insights.
Agente de Geração de Relatórios de Desempenho Escolar (RF 3) Gerar relatórios visuais e compreensíveis para professores e coordenadores.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes quanto o resultado final que o cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Coleta e Integração de Dados Escolares

1.1 Tarefa do Agente

Automatizar a coleta e integração de dados de desempenho escolar dos alunos.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos de notas, frequência e feedback dos professores. Estes dados vêm de várias fontes e formatos.

# 2. Objetivo
Automatizar a coleta e integração de dados de desempenho escolar, fornecendo um formato único e padronizado para análise posterior.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Coleta de dados de múltiplas fontes, garantindo que sejam unificados e padronizados em um formato JSON consistente.
- Atualize os dados em tempo real para que estejam imediatamente disponíveis para análise.
- Certifique-se de que todos os dados relevantes estejam integrados para uma visão completa do desempenho dos alunos.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "dados_integrados": [
    {
      "aluno_id": "12345",
      "notas": ["A", "B", "C"],
      "frequencia": "95%",
      "feedback": "Bom desempenho geral"
    }
  ]
} 
1.3 Configurações do Agente

1.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente é o ponto de partida do fluxo e deve ser acionado pelo envio de dados brutos de desempenho escolar via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload de um arquivo CSV na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: Dados brutos de notas, frequência e feedback dos professores em formatos como CSV ou JSON.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .csv, .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 50.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON que consolida todos os dados de desempenho escolar em um formato padronizado.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "dados_integrados": [
        {
          "aluno_id": "12345",
          "notas": ["A", "B", "C"],
          "frequencia": "95%",
          "feedback": "Bom desempenho geral"
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

1.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Análise de Desempenho Escolar (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Desempenho Escolar (RF 2).

RF 2. Agente de Análise de Desempenho Escolar

2.1 Tarefa do Agente

Analisar os dados integrados de desempenho escolar e gerar insights.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados integrados de desempenho escolar dos alunos em formato JSON.

# 2. Objetivo
Analisar os dados para identificar padrões de desempenho e áreas de melhoria, gerando insights acionáveis para intervenções pedagógicas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Identifique padrões de desempenho e áreas de melhoria para cada aluno.
- Gere insights acionáveis que possam orientar intervenções pedagógicas.
- Analise tendências ao longo do tempo para apoiar decisões administrativas.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Insights Gerais:**
- O aluno com ID 12345 apresentou uma melhora consistente nas notas ao longo do último trimestre.
- A frequência média dos alunos está acima de 90%, indicando boa assiduidade.
**Recomendações:**
- Considerar reforço em matemática para alunos com notas abaixo de B.
- Manter a política de incentivo à frequência, dado o alto índice de presença. 
2.3 Configurações do Agente

2.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 1).
  • Tipo do input: Dados integrados e consolidados em formato JSON.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 10.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um texto formatado em **Markdown** contendo insights e recomendações com base nos dados analisados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     **Insights Gerais:**
    - O aluno com ID 12345 apresentou uma melhora consistente nas notas ao longo do último trimestre.
    - A frequência média dos alunos está acima de 90%, indicando boa assiduidade.
    **Recomendações:**
    - Considerar reforço em matemática para alunos com notas abaixo de B.
    - Manter a política de incentivo à frequência, dado o alto índice de presença. 
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso, com um tamanho estimado em torno de 3.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatórios de Desempenho Escolar (RF 3).

RF 3. Agente de Geração de Relatórios de Desempenho Escolar

3.1 Tarefa do Agente

Gerar relatórios visuais e compreensíveis para professores e coordenadores.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo insights e dados analisados em formato markdown.

# 2. Objetivo
Gerar relatórios visuais e compreensíveis para professores e coordenadores, facilitando a distribuição e o acesso aos relatórios.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Converta insights em gráficos e tabelas visuais.
- Garanta que os relatórios sejam claros e fáceis de interpretar.
- Facilite a distribuição e o acesso aos relatórios para professores e coordenadores.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir


  Relatório de Desempenho Escolar


  

Relatório de Desempenho Escolar

Insights Gerais

  • O aluno com ID 12345 apresentou uma melhora consistente nas notas ao longo do último trimestre.
  • A frequência média dos alunos está acima de 90%, indicando boa assiduidade.

Recomendações

  • Considerar reforço em matemática para alunos com notas abaixo de B.
  • Manter a política de incentivo à frequência, dado o alto índice de presença.
3.3 Configurações do Agente

3.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 2).
  • Tipo do input: Insights e dados analisados em formato markdown.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .md (Markdown).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 5.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo HTML formatado para fácil visualização e compartilhamento.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     
    
      Relatório de Desempenho Escolar
    
    
      

    Relatório de Desempenho Escolar

    Insights Gerais

    • O aluno com ID 12345 apresentou uma melhora consistente nas notas ao longo do último trimestre.
    • A frequência média dos alunos está acima de 90%, indicando boa assiduidade.

    Recomendações

    • Considerar reforço em matemática para alunos com notas abaixo de B.
    • Manter a política de incentivo à frequência, dado o alto índice de presença.
  • Número de caracteres esperado: O HTML gerado deve ter um tamanho aproximado de 4.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

3.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta (HTML do relatório) é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O HTML gerado é o resultado que deve ser disponibilizado aos professores e coordenadores.

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