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 "Criação de Materiais Didáticos Personalizados", uma solução projetada para gerar materiais didáticos adaptados a diferentes necessidades de aprendizagem em alunos de educação infantil. Esta documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específico para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é analisar o perfil de aprendizagem de cada aluno e adaptar os materiais didáticos de acordo, propondo formatos variados de recursos para engajar diferentes perfis de alunos e facilitar o trabalho dos educadores.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
Educadores enfrentam o desafio de criar materiais didáticos que atendam a diversos estilos de aprendizagem, o que demanda tempo e esforço significativos. Além disso, a falta de tempo dos educadores para personalizar recursos para cada aluno compromete a eficácia do ensino.
Problemas Identificados
- Necessidade de materiais personalizados: Alunos têm diferentes estilos de aprendizagem que requerem abordagens variadas.
- Tempo limitado dos educadores: Criar recursos personalizados para cada aluno é uma tarefa que consome tempo, dificultando a atenção individualizada.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Reduzir o tempo gasto pelos educadores na criação de materiais personalizados.
- Aumentar o engajamento dos alunos através de materiais adaptados aos seus estilos de aprendizagem.
- Melhorar a eficácia do ensino ao oferecer recursos didáticos que atendem às necessidades individuais dos alunos.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para criação de materiais didáticos personalizados analisa o perfil de aprendizagem de cada aluno e adapta os materiais de acordo, propondo formatos variados para engajar diferentes perfis. 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 personalização de materiais didáticos para educação infantil.
A solução consiste em um agente de IA que recebe dados de perfil de aprendizagem dos alunos e gera recomendações de materiais didáticos personalizados.
| Agente | Função Principal |
|---|---|
Agente de Análise de Perfil de Aprendizagem (RF 1)
| Analisar o perfil de aprendizagem de cada aluno e adaptar os materiais didáticos de acordo. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram o fluxo de trabalho do agente e os materiais didáticos personalizados que o agente pode gerar. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Análise de Perfil de Aprendizagem
1.1 Tarefa do Agente
Analisar o perfil de aprendizagem de cada aluno e adaptar os materiais didáticos de acordo.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados de perfil de aprendizagem de alunos em formato JSON. Estes dados incluem informações sobre estilos de aprendizagem, interesses e níveis de compreensão dos alunos. # 2. Objetivo Analisar os dados para adaptar e personalizar materiais didáticos, propondo formatos e conteúdos que engajem os alunos de acordo com seus perfis de aprendizagem. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Extraia e identifique o estilo de aprendizagem predominante do aluno a partir dos dados de perfil fornecidos. - Determine e proponha os formatos de material didático mais eficazes, como visual, auditivo ou cinestésico, para o aluno. - Adapte e personalize o conteúdo dos materiais didáticos para alinhar com o nível de compreensão e interesse do aluno. - Sugira e desenvolva atividades práticas e interativas que possam aumentar o engajamento do aluno. - Inclua recomendações de ajustes de dificuldade nos materiais conforme o progresso e feedback contínuo do aluno.
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 de perfil de aprendizagem dos alunos via API. Na fase de testes, os dados serão enviados diretamente por upload de um arquivo JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo JSON contendo os dados de perfil de aprendizagem dos alunos.
-
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 texto com até 10.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON com recomendações de adaptação de materiais didáticos com base no perfil de aprendizagem de cada aluno.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "student_id": "12345", "learning_style": "visual", "recommended_materials": [ { "format": "video", "content": "Introdução às cores primárias" }, { "format": "interactive_game", "content": "Jogo de combinação de formas" } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 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 não é visível para outros agentes, pois é o ponto final do fluxo.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Este agente é o ponto final do fluxo e não aciona nenhum agente subsequente.