1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Avaliação de Competências Transversais. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é criar um agente de IA que avalia competências transversais dos alunos, como comunicação, trabalho em equipe e resolução de problemas, fornecendo feedback e sugestões de melhoria.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
Atualmente, as instituições educacionais enfrentam desafios na avaliação objetiva das competências transversais dos alunos. Estas competências, essenciais para o desenvolvimento pessoal e profissional, muitas vezes não são avaliadas de forma estruturada, o que dificulta a identificação de áreas que necessitam de melhoria.
O feedback construtivo é igualmente importante, pois auxilia os alunos a entenderem suas fraquezas e a trabalharem nelas de maneira eficaz.
Problemas Identificados
- Falta de avaliação objetiva: As competências transversais dos alunos não são avaliadas de forma consistente e objetiva, o que impede uma análise precisa de suas habilidades.
- Necessidade de feedback construtivo: Os alunos necessitam de feedback detalhado para melhorar suas competências, mas muitas vezes essa orientação não é fornecida de maneira clara e prática.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhorar a avaliação das competências transversais através de um processo estruturado e objetivo.
- Fornecer feedback detalhado e construtivo para cada aluno, ajudando-os a identificar e melhorar suas fraquezas.
- Sugerir atividades e recursos personalizados para aprimorar competências identificadas como deficientes.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para avaliação de competências transversais interage com os alunos, aplicando questionários e atividades para avaliar suas competências em comunicação, trabalho em equipe e resolução de problemas. 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 avaliação e desenvolvimento de competências transversais dos alunos.
A solução consiste em um agente de IA que aplica questionários, avalia respostas e gera feedback detalhado e sugestões de melhoria para os alunos.
| Agente | Função Principal |
|---|---|
Avaliador de Competências | Avaliar competências transversais dos alunos e fornecer feedback detalhado. |
5. Protótipos
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 o aluno receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Avaliador de Competências
1.1 Tarefa do Agente
Avaliar competências transversais dos alunos, como comunicação, trabalho em equipe e resolução de problemas. Fornecer feedback detalhado sobre o desempenho em cada competência e sugerir atividades e recursos para aprimorar competências identificadas como deficientes.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está interagindo com alunos de instituições educacionais. Seu objetivo é avaliar competências transversais como comunicação, trabalho em equipe e resolução de problemas. # 2. Objetivo Fornecer avaliações objetivas e feedback construtivo sobre o desempenho dos alunos nessas competências. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Aplique questionários e atividades para avaliar as competências dos alunos. - Forneça feedback detalhado sobre o desempenho em cada competência. - Sugira atividades e recursos para melhorar as competências identificadas como deficientes. - Mantenha um tom motivador e encorajador durante a interação. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir **Feedback:** Sua comunicação é boa, mas pode melhorar com mais prática em apresentações orais. Sugerimos participar de grupos de debate para aprimorar suas habilidades.
1.3 Configurações do Agente
1.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado quando o aluno solicitar uma avaliação ou quando for identificado que é o momento de reavaliação.
- Tipo do input: Interações textuais dos alunos, incluindo respostas a questionários e atividades.
- Formatos Suportados: Texto livre.
- Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar inputs textuais de até 10.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: Feedback detalhado em formato de texto, incluindo sugestões de melhorias e atividades recomendadas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Feedback:** Sua comunicação é boa, mas pode melhorar com mais prática em apresentações orais. Sugerimos participar de grupos de debate para aprimorar suas habilidades.
- Número de caracteres esperado: O feedback deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 1.500 caracteres.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.7
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 aluno e armazenada para referência futura.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente deve enviar uma mensagem de follow-up 72 horas após a interação, caso o aluno não tenha interagido com as sugestões iniciais.