Agente de IA para Apoio Educacional Especial

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA "Apoio Educacional Especial". Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é interpretar dados de desempenho acadêmico e comportamento de alunos para sugerir a necessidade de apoio educacional especial, permitindo intervenções mais rápidas e eficazes por parte dos educadores.

Cenário Atual

As instituições de ensino enfrentam desafios significativos na identificação precoce de alunos que necessitam de apoio educacional especial. Com o aumento do número de alunos por turma e a diversidade de perfis, torna-se complexo monitorar individualmente o desempenho acadêmico e o comportamento dos alunos.

• Identificação precoce de necessidades educacionais especiais.
• Interpretação de dados acadêmicos e comportamentais para apoio educacional.

Problemas Identificados

• Falta de Recursos: Educadores frequentemente não têm tempo ou ferramentas para analisar dados de forma integrada e identificar alunos que necessitam de apoio.
• Intervenções Tardias: A demora na identificação de necessidades especiais pode atrasar intervenções, prejudicando o desenvolvimento educacional do aluno.
• Dados Fragmentados: Informações sobre desempenho acadêmico e comportamento são frequentemente registradas em sistemas distintos, dificultando uma visão integrada do aluno.

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

• Reduzir o tempo de identificação de necessidades educacionais especiais.
• Fornecer intervenções educacionais personalizadas com base em dados objetivos e integrados.
• Aumentar a eficácia das intervenções educacionais por meio de sugestões baseadas em dados comportamentais e acadêmicos.
• Facilitar o trabalho dos educadores ao automatizar a análise de dados e a sugestão de intervenções.

O agente de IA para apoio educacional especial interpreta dados acadêmicos e comportamentais de alunos para sugerir intervenções personalizadas. 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 identificação e recomendação de apoios educacionais que atendam às necessidades específicas dos alunos.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA. O processo inicia com o recebimento de dados acadêmicos e comportamentais e termina com a geração de sugestões de intervenções educacionais personalizadas.

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

RF 1. Agente de Interpretação de Dados Acadêmicos e Comportamentais

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados acadêmicos e comportamentais dos alunos em formato JSON. Este JSON contém campos como 'notas', 'frequência', 'comportamento'.

# 2. Objetivo
Analisar os dados recebidos para identificar padrões que indiquem a necessidade de apoio educacional especial e sugerir intervenções personalizadas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Integre e analise os dados de notas, frequência e comportamento para identificar padrões que indiquem necessidades educacionais especiais.
- Detecte variações significativas nos dados, como quedas abruptas de notas ou alterações de comportamento, sinalizando como potenciais indicativos de intervenção necessária.
- Correlacione a frequência escolar com o desempenho acadêmico para detectar problemas de engajamento ou barreiras de aprendizagem.
- Proponha intervenções educacionais personalizadas baseadas em dados objetivos, como tutoria individualizada ou suporte comportamental, categorizando a urgência de cada intervenção.
- Forneça uma análise contextual para cada recomendação, detalhando como os dados sustentam a necessidade identificada.
- Indique no resultado se a necessidade identificada exige intervenção imediata ou se pode ser monitorada antes de qualquer ação.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "necessidade_identificada": "Apoio em Matemática",
  "intervencao_sugerida": "Tutoria individualizada semanal",
  "urgencia": "Alta"
}