Agente de IA para Feedback Automático em Tarefas

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Feedback Automático em Tarefas", uma solução projetada para fornecer feedback imediato e personalizado em tarefas e exercícios 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 transformar o input das respostas dos alunos em feedback estruturado e relevante, que ajude no aprimoramento contínuo e identificação de áreas de melhoria.

Cenário Atual

No cenário educacional atual, há uma lacuna significativa na provisão de feedback imediato e personalizado para estudantes. Os alunos frequentemente recebem feedbacks genéricos ou tardios, que não atendem às suas necessidades individuais de melhoria.

A falta de feedback imediato impede que os alunos corrijam seus erros em tempo hábil, e a ausência de personalização limita o potencial de aprendizado ao não considerar as especificidades de cada aluno.

Problemas Identificados

• Falta de feedback imediato: O tempo necessário para que um professor avalie e devolva as tarefas pode ser prolongado, retardando o ciclo de aprendizado.
• Feedback genérico: Frequentemente, os feedbacks não são adaptados às necessidades individuais dos alunos, resultando em pouca efetividade.
• Dificuldade em identificar áreas de melhoria: Alunos podem não ter clareza sobre onde estão errando ou como podem melhorar.

A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:

• Prover feedback imediato para acelerar o ciclo de aprendizado dos alunos.
• Personalizar o feedback com base no desempenho individual, aumentando a efetividade do aprendizado.
• Identificar rapidamente áreas de melhoria para que os alunos possam focar em suas dificuldades específicas.

O agente de IA para feedback automático em tarefas analisa as respostas dos alunos para fornecer feedback imediato, personalizado e relevante. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo no apoio ao aprendizado dos alunos.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente principal. O processo inicia com o envio das respostas dos alunos e termina com a geração de feedback estruturado.

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.

RF 1. Agente de Análise de Tarefas

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo respostas dos alunos em formato texto ou documento. Este texto é o registro das tentativas dos alunos em realizar as tarefas propostas.

# 2. Objetivo
Analisar as respostas para fornecer feedback imediato e personalizado, identificando áreas de melhoria e sugerindo recursos de estudo.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Avalie a clareza e coerência das respostas dos alunos, identificando pontos de melhoria específicos para cada caso.
- Compare as respostas dos alunos com uma lista de critérios de avaliação predefinidos para determinar o desempenho em relação às expectativas estabelecidas.
- Identifique erros comuns nas respostas e forneça explicações detalhadas sobre como corrigi-los, sempre que possível.
- Adapte o feedback ao nível de compreensão demonstrado pelo aluno, oferecendo sugestões práticas e específicas para o aprimoramento contínuo.
- Sugira materiais de estudo adicionais e estratégias de aprendizado personalizadas, com base nas dificuldades identificadas nas respostas dos alunos.