Agente de IA para Feedback Automático sobre Avaliações

16 de December de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que fornece feedback detalhado e personalizado sobre avaliações e trabalhos acadêmicos, ajudando na melhoria contínua.

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 "Feedback Automático sobre Avaliações", uma solução de automação projetada para fornecer feedback detalhado e personalizado sobre avaliações e trabalhos acadêmicos, ajudando na melhoria contínua. 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 o processo de feedback, garantindo rapidez e eficiência, e adaptar o feedback conforme o progresso do aluno para incentivar a melhoria contínua.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Em instituições acadêmicas, o feedback sobre avaliações é frequentemente genérico e tardio, não auxiliando efetivamente na melhoria do aluno. Além disso, a sobrecarga de trabalho para professores ao fornecer feedback detalhado é significativa.


Problemas Identificados

  • Feedback genérico e tardio: O feedback atual não auxilia na melhoria do aluno de forma eficaz.
  • Sobrecarga de trabalho para professores: Fornecer feedback detalhado consome muito tempo e esforço dos educadores.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:

  • Automatização do feedback: Reduzir o tempo necessário para fornecer feedback detalhado.
  • Melhoria contínua do aluno: Adaptar o feedback conforme o progresso do aluno para incentivar melhorias.
  • Eficiência para professores: Diminuir a carga de trabalho dos educadores, permitindo que se concentrem em outras atividades importantes.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para feedback automático sobre avaliações analisa avaliações e trabalhos acadêmicos para fornecer feedback detalhado e personalizado, automatizando o processo para garantir rapidez e eficiência. 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 melhoria contínua do aprendizado dos alunos.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 4 agentes de IA. O processo inicia com a interpretação das instruções de avaliação e termina com o envio de um sumário para o docente.

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

Agentes Função Principal
Agente de Interpretação de Instruções da Avaliação (RF 1) Consolidar e padronizar critérios avaliativos a partir das instruções/rubricas fornecidas.
Agente de Análise do Trabalho do Aluno (RF 2) Comparar a submissão do aluno com a rubrica estruturada e produzir um diagnóstico criterioso.
Agente de Geração de Feedback Personalizado e Plano de Ação (RF 3) Transformar o diagnóstico em feedback motivador, acionável e adaptado ao progresso do aluno.
Agente de Sumário para Docente e Sinalização de Intervenção (RF 4) Gerar um sumário executivo para o professor e sinalizar se é recomendada intervenção humana.

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 aluno e o professor receberão. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Interpretação de Instruções da Avaliação

1.1 Tarefa do Agente

Consolidar e padronizar critérios avaliativos a partir das instruções/rubricas fornecidas ou aplicar uma rubrica padrão quando ausentes.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um conjunto de instruções de avaliação ou rubricas fornecidas pela instituição, juntamente com informações sobre o tipo de trabalho acadêmico.

# 2. Objetivo
Consolidar e padronizar critérios avaliativos para garantir que todas as avaliações sigam um padrão consistente, aplicando uma rubrica padrão quando necessário.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se instrucoes_avaliacao contiverem critérios explícitos, priorize-os; caso contrário, defina rubrica padrão por tipo_trabalho com, no mínimo, estes critérios: aderencia_ao_tema, estrutura_e_coesao, argumentacao_e_evidencias, originalidade_e_eticidade, linguagem_e_gramatica, formatacao_e_referencias.
- Para cada critério, descreva claramente comportamentos observáveis para os três níveis (atende_plenamente, atende_parcialmente, nao_atende) sem usar pontuações numéricas.
- Marque como obrigatorio os itens mínimos (ex.: entrega dentro do tema, presença de introdução-desenvolvimento-conclusão quando aplicável, referências quando houver citações).
- Em requisitos_formatacao, inclua elementos esperados quando área do conhecimento usualmente os exige (ex.: capa, sumário, numeração de páginas); não invente normas não citadas nas instrucoes_avaliacao.
- Se houver conflito entre instrucoes_avaliacao e rubrica padrão, prevalece instrucoes_avaliacao.
- Defina versao_rubrica no formato AAAA-MM e origem_rubrica como 'user' quando extraída do enunciado; 'padrao' quando inferida.
- Nunca incluir notas, pesos numéricos ou porcentagens; use apenas níveis qualitativos. 
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 um objeto JSON contendo as instruções de avaliação via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload do JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um objeto JSON com as instruções de avaliação.
  • 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 objeto JSON chamado rubric_estruturada que contém os critérios padronizados para avaliação.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "criterios": [
        {
          "id": "aderencia_ao_tema",
          "nome": "Adesão ao Tema",
          "descricao": "Avalia se o trabalho está alinhado com o tema proposto.",
          "exemplos_de_evidencia_aceita": "Discussão clara sobre o tema.",
          "niveis_desempenho": {
            "atende_plenamente": "O trabalho é totalmente aderente ao tema.",
            "atende_parcialmente": "O trabalho aborda o tema, mas com desvios.",
            "nao_atende": "O trabalho não está relacionado ao tema proposto."
          },
          "obrigatorio": true
        }
      ],
      "requisitos_formatacao": [
        {
          "norma": "ABNT",
          "elementos_exigidos": ["Capa", "Sumário", "Numeração de Páginas"]
        }
      ],
      "requisitos_entrega": [
        {
          "item": "Prazo",
          "condicao": "Deve ser entregue até a data estipulada."
        }
      ],
      "observacoes_gerais": "Os critérios são baseados nas normas padrão de avaliação da instituição.",
      "versao_rubrica": "2025-12",
      "origem_rubrica": "padrao"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON de output deve ser claro e estruturado, com um tamanho estimado em torno de 2.500 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 do Trabalho do Aluno (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise do Trabalho do Aluno (RF 2).

RF 2. Agente de Análise do Trabalho do Aluno

2.1 Tarefa do Agente

Comparar a submissão do aluno com a rubrica estruturada e produzir um diagnóstico criterioso, com evidências textuais direta e indiretamente observáveis.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo a submissão de um aluno e a rubrica estruturada criada pelo agente anterior.

# 2. Objetivo
Comparar a submissão do aluno com a rubrica estruturada para produzir um diagnóstico criterioso, identificando pontos fortes e lacunas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se a submissao vier como imagem e não houver texto legível no input, defina flags.solicitacao_de_texto_original=true e preencha apenas observações que não dependam do conteúdo detalhado.
- Para cada criterio da rubric_estruturada, atribua um nível qualitativo e inclua ao menos uma evidência (citar trecho entre aspas quando houver texto) justificando a classificação; se não houver evidência suficiente, marque nivel como 'nao_atende' com justificativa 'evidencia_insuficiente'.
- Em resumo_geral.aderencia_ao_pedido, avalie se a entrega responde explicitamente ao enunciado (verbo de tarefa, escopo, público, formato); indique lacunas objetivas (ex.: 'faltou conclusão', 'não apresentou referências').
- Em conformidade_formatacao, compare requisitos_formatacao e requisitos_entrega da rubrica e liste especificamente o que está conforme e o que falta, usando nomes dos itens.
- Em linguagem.sugestoes_reescrita_exemplificadas, proponha reescritas curtas e naturais que respeitem a voz do aluno; explique o porquê (clareza, concisão, coerência, correção gramatical).
- Utilize historico_resumido apenas para calcular progresso_relativo por criterio; nunca copie feedback anterior literalmente.
- Não sugerir ou afirmar plágio; quando o texto soar genérico, use flags.possivel_texto_genérico=true com justificativa neutra ('afirmações amplas sem fontes e sem exemplos').
- Nunca emitir notas ou percentuais; mantenha linguagem descritiva e verificável.
2.3 Configurações do Agente

2.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 1).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um objeto JSON contendo a submissão do aluno e a rubrica estruturada.
  • 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 20.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON chamado diagnostico que contém o diagnóstico criterioso da submissão do aluno.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "resumo_geral": {
        "aderencia_ao_pedido": true,
        "principais_forcas": ["Clareza na argumentação", "Uso adequado de referências"],
        "principais_lacunas": ["Faltou conclusão"]
      },
      "por_criterio": [
        {
          "criterio_id": "aderencia_ao_tema",
          "nivel": "atende_plenamente",
          "evidencias": ["Discussão clara sobre o tema."],
          "lacunas": [],
          "sugestoes_pontuais": []
        }
      ],
      "conformidade_formatacao": {
        "itens_ok": ["Capa", "Numeração de Páginas"],
        "itens_pendentes": ["Sumário"]
      },
      "linguagem": {
        "erros_recorrentes": ["Uso incorreto de vírgulas"],
        "sugestoes_reescrita_exemplificadas": [
          {
            "antes": "O trabalho, é interessante.",
            "depois": "O trabalho é interessante.",
            "motivo": "Remoção de vírgula desnecessária."
          }
        ]
      },
      "flags": {
        "formato_inadequado": false,
        "solicitacao_de_texto_original": false,
        "possivel_texto_genérico": false
      },
      "progresso_relativo": {
        "melhorou_em": ["aderencia_ao_tema"],
        "manteve": [],
        "piorou_em": []
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON de output deve ser claro e estruturado, com um tamanho estimado em torno de 3.500 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 Feedback Personalizado e Plano de Ação (RF 3).

RF 3. Agente de Geração de Feedback Personalizado e Plano de Ação

3.1 Tarefa do Agente

Transformar o diagnóstico em feedback motivador, acionável e adaptado ao progresso do aluno, sem fornecer notas.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o diagnóstico da submissão do aluno gerado pelo agente anterior.

# 2. Objetivo
Transformar o diagnóstico em feedback motivador e acionável, adaptando-o ao progresso do aluno para incentivar a melhoria contínua.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Estruture a mensagem em 4 blocos: (1) reconhecimento dos pontos fortes com exemplos; (2) 3 prioridades de melhoria com justificativa; (3) passos acionáveis específicos (tipo checklist); (4) encorajamento final com próxima ação clara.
- Adeque o tom ao progresso_relativo: se melhorou_em ≥ 2 critérios, comece com reconhecimento explícito do progresso; se piorou_em ≥ 2, ofereça orientação mais guiada e metas menores.
- As prioridades_de_melhoria devem mapear 1-para-1 os critérios com nivel 'nao_atende' ou 'atende_parcialmente' ordenadas por impacto_no_trabalho: alto|medio|baixo; explique o impacto de forma prática.
- Os passos_acionaveis_curto_prazo devem ser verificáveis pela própria pessoa (ex.: 'adicione 2 fontes primárias e conecte-as à sua tese' em vez de 'aprofundar argumentos').
- Em recursos_recomendados, indique o tema e por que o recurso ajuda; não invente links específicos. Sugira tipos de materiais genéricos (ex.: 'guia resumido de ABNT para citações diretas').
- Nunca incluir qualquer pontuação numérica, conceito ou menção de 'nota'.
- Defina nivel_de_apoio_recomendado como: 'alto' se houver ≥2 critérios 'nao_atende' OU flags.formato_inadequado=true; 'medio' se houver ao menos 1 'nao_atende' ou 2 'atende_parcialmente'; caso contrário, 'baixo'.
- Defina detectar_dificuldades_persistentes=true quando o historico_resumido indicar repetição do mesmo criterio em 'piorou_em' ou 'manteve' com nível inadequado por pelo menos duas avaliações consecutivas.
3.3 Configurações do Agente

3.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 2).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um objeto JSON contendo o diagnóstico da submissão do aluno.
  • 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 15.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON chamado feedback_final que contém o feedback motivador e o plano de ação para o aluno.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "mensagem_para_o_aluno": "Parabéns pelo excelente uso de referências e clareza na argumentação. Para melhorar ainda mais, considere incluir uma conclusão mais robusta e revisar o uso de vírgulas. Continue o ótimo trabalho!",
      "destaques_forcas": ["Clareza na argumentação", "Uso adequado de referências"],
      "prioridades_de_melhoria": [
        {
          "criterio_id": "conclusao",
          "motivo": "Conclusão ausente",
          "impacto_no_trabalho": "alto"
        }
      ],
      "passos_acionaveis_curto_prazo": ["Adicione uma conclusão clara ao trabalho."],
      "metas_qualitativas_proximas_2_semanas": ["Revisar o uso de pontuação"],
      "recursos_recomendados": [
        {
          "tipo": "guia_de_estilo",
          "tema": "Uso de vírgulas",
          "por_que_ajuda": "Melhora a clareza e a fluidez do texto."
        }
      ],
      "exemplo_reescrita_chave": {
        "antes": "O trabalho, é interessante.",
        "depois": "O trabalho é interessante.",
        "tecnica_aplicada": "Remoção de vírgula desnecessária."
      },
      "nivel_de_apoio_recomendado": "baixo",
      "detectar_dificuldades_persistentes": false
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON de output deve ser claro e estruturado, com um tamanho estimado em torno de 3.000 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

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Sumário para Docente e Sinalização de Intervenção (RF 4).

RF 4. Agente de Sumário para Docente e Sinalização de Intervenção

4.1 Tarefa do Agente

Gerar um sumário executivo para o professor e sinalizar se é recomendada intervenção humana, com base em dificuldades persistentes.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o feedback final gerado pelo agente anterior e o diagnóstico detalhado do aluno.

# 2. Objetivo
Gerar um sumário executivo para o professor, sinalizando se é recomendada intervenção humana com base em dificuldades persistentes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Defina status_geral como: 'crítico' se houver ≥2 critérios 'nao_atende' OU flags.formato_inadequado=true; 'atenção' se houver ao menos 1 'nao_atende' ou 2 'atende_parcialmente'; caso contrário, 'adequado'.
- necessita_intervencao=true quando feedback_final.detectar_dificuldades_persistentes=true OU indicador_risco_academico='alto'.
- indicador_risco_academico: 'alto' se houver repetição do mesmo criterio com 'nao_atende' nas últimas 2 avaliações; 'medio' se houver combinação de 'nao_atende' e 'atende_parcialmente' predominantes; 'baixo' caso contrário.
- Em sugestao_de_acao_docente, proponha intervenções objetivas e curtas (ex.: 'agendar 15 min para revisar estrutura de introdução', 'fornecer exemplo de referência ABNT aplicada').
- Itens_para_acompanhar_em_proxima_entrega devem ser mensuráveis qualitativamente (ex.: 'incluir ao menos 1 contra-argumento com evidência').
- Não incluir qualquer julgamento de valor sobre o aluno; foque em evidências e necessidades instrucionais.
4.3 Configurações do Agente

4.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 3).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um objeto JSON contendo o feedback final e o diagnóstico do aluno.
  • 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.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON chamado alerta_docente que contém o sumário executivo para o professor e a sinalização de intervenção.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "resumo_exec_conciso": {
        "contexto": "Análise do trabalho submetido pelo aluno.",
        "status_geral": "adequado",
        "pontos_chave_forcas": ["Clareza na argumentação", "Uso adequado de referências"],
        "pontos_chave_lacunas": ["Faltou conclusão"]
      },
      "recomendacao_intervencao": {
        "necessita_intervencao": false,
        "motivo": "",
        "sugestao_de_acao_docente": []
      },
      "criterios_recorrentes_dificeis": [],
      "indicador_risco_academico": "baixo",
      "itens_para_acompanhar_em_proxima_entrega": ["Incluir uma conclusão clara."]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON de output deve ser claro e estruturado, com um tamanho estimado em torno de 2.500 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

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

4.3.5 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 passada para outros agentes internos.

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O sumário executivo e a sinalização de intervenção são os resultados que devem ser disponibilizados ao docente.

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