1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória e transição entre estados para o Agente de IA "Feedback de Planos de Aula", uma solução projetada para revisar planos de aula e fornecer feedback construtivo para os professores. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é fornecer recomendações personalizadas e melhorias nos planos de aula com base em práticas pedagógicas eficazes e diretrizes educacionais, ajudando os professores a aprimorar a qualidade de suas aulas.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
Atualmente, os professores enfrentam desafios significativos na melhoria contínua de seus planos de aula devido à falta de feedback construtivo e imediato. Além disso, muitos têm dificuldade em identificar áreas de melhoria e alinhar seus planos de aula com práticas pedagógicas eficazes e diretrizes educacionais.
Problemas Identificados
- Falta de feedback imediato: Os professores não recebem feedback instantâneo e construtivo sobre seus planos de aula, o que dificulta ajustes rápidos e eficazes.
- Dificuldade em identificar melhorias: Sem uma visão clara das áreas de melhoria, os professores podem não perceber como ajustar seus planos para melhor atender às necessidades dos alunos.
- Alinhamento com diretrizes: Os planos de aula muitas vezes carecem de alinhamento com práticas pedagógicas eficazes e diretrizes educacionais, comprometendo a qualidade do ensino.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Fornecer feedback construtivo e imediato sobre planos de aula, ajudando os professores a fazer ajustes rápidos e eficazes.
- Ajudar os professores a identificar áreas de melhoria em seus planos de aula, promovendo um ensino mais eficaz.
- Garantir o alinhamento dos planos de aula com práticas pedagógicas eficazes e diretrizes educacionais.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para feedback de planos de aula analisa o conteúdo dos planos, sugere melhorias com base em práticas pedagógicas e fornece feedback personalizado para cada professor. 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 revisão dos planos de aula.
A solução consiste em um fluxo de automação que permite a revisão em tempo real dos planos de aula. O processo inclui a análise do plano, identificação de pontos fortes e fracos, e a sugestão de melhorias alinhadas com diretrizes educacionais.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Revisão de Planos de Aula (RF 1)
| Revisar planos de aula e fornecer feedback construtivo e sugestões personalizadas. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram o fluxo de trabalho do agente e o resultado final que o professor receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Revisão de Planos de Aula
1.1 Tarefa do Agente
Revisar planos de aula e fornecer feedback construtivo, acionável e priorizado, alinhado a práticas pedagógicas eficazes e diretrizes educacionais, com recomendações personalizadas ao contexto do professor e da escola.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um plano de aula em texto estruturado ou semiestruturado. Este texto contém informações sobre objetivos de aprendizagem, metodologia, atividades, e outros aspectos essenciais para o planejamento de uma aula. # 2. Objetivo Revisar o plano de aula e fornecer feedback construtivo e sugestões de melhoria com base em práticas pedagógicas eficazes. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Forneça um resumo executivo com os pontos fortes e áreas de melhoria do plano. - Sugira até 5 ações prioritárias de melhoria, detalhando a justificativa pedagógica e o impacto esperado. - Avalie o alinhamento do plano com diretrizes educacionais e sugira ajustes se necessário. - Personalize as recomendações considerando o contexto específico do professor e da escola. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir - Resumo executivo - Pontos fortes - Áreas de melhoria - Ações prioritárias
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 plano de aula via API. Na fase de testes, os dados serão enviados para o agente diretamente por upload do documento na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um documento de texto estruturado ou semiestruturado contendo informações detalhadas do plano de aula.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber documentos nos formatos:
.docx,.pdf,.txt. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 15.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um texto estruturado em formato Markdown, contendo as seções de feedback e sugestões de melhoria.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
- Resumo Executivo: O plano de aula apresenta objetivos claros e atividades bem estruturadas, mas carece de avaliação formativa detalhada. - Pontos Fortes: Objetivos claros, uso de recursos variados. - Áreas de Melhoria: Avaliação formativa, inclusão de atividades diferenciadas. - Ações Prioritárias: 1) Detalhar a avaliação formativa, 2) Incluir atividades para diferentes perfis de alunos.
- Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 3.000 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 precisa ser visível para nenhum outro agente.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Este agente é autônomo e finaliza o fluxo ao concluir sua tarefa de revisão.