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 "Monitor de Participação em Aula", uma solução projetada para acompanhar a participação dos alunos em tempo real, identificar padrões de engajamento e sugerir intervenções quando necessário. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é monitorar a participação ativa dos alunos durante as aulas, analisar padrões de engajamento e sugerir estratégias de intervenção personalizadas para melhorar o envolvimento dos alunos.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
As instituições de ensino enfrentam desafios significativos para monitorar e avaliar a participação ativa dos alunos em sala de aula. A falta de intervenções personalizadas pode resultar em baixos níveis de engajamento, o que impacta negativamente o desempenho acadêmico dos alunos.
Atualmente, o acompanhamento da participação dos alunos é feito manualmente, o que é ineficiente e propenso a erros. Isso dificulta a identificação de alunos que necessitam de maior estímulo ou intervenção.
Problemas Identificados
- Dificuldade em acompanhar a participação: O monitoramento manual não é capaz de fornecer uma visão precisa e em tempo real do engajamento dos alunos.
- Falta de intervenções personalizadas: Sem ferramentas adequadas, as intervenções são genéricas e não atendem às necessidades específicas de cada aluno.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Aumentar o engajamento dos alunos em pelo menos 30%.
- Fornecer intervenções personalizadas que atendam às necessidades específicas de cada aluno.
- Melhorar a eficiência do monitoramento da participação em aula.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para monitoramento de participação em aula acompanha a participação dos alunos em tempo real, identifica padrões de engajamento e sugere intervenções personalizadas. 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 monitoramento de aulas.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por múltiplas tarefas, desde o monitoramento em tempo real até o envio de relatórios semanais para os professores.
A execução das tarefas é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo. O fluxo inclui etapas que são executadas automaticamente, conforme detalhado após a tabela.
| Tarefas | Função Principal |
|---|---|
Monitoramento em Tempo Real | Monitorar a participação dos alunos durante as aulas. |
Análise de Padrões de Engajamento | Analisar dados de participação para identificar alunos que necessitam de estímulo. |
Sugestão de Intervenções | Sugerir estratégias de intervenção para aumentar o envolvimento dos alunos. |
Geração de Relatórios Semanais | Enviar relatórios de participação para os professores. |
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 professor receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Monitoramento em Tempo Real
1.1 Tarefa do Agente
Monitorar a participação dos alunos em tempo real durante as aulas e registrar dados relevantes de interação.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados de interação dos alunos em tempo real durante as aulas. # 2. Objetivo Monitorar a participação dos alunos e registrar dados relevantes para análise posterior. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Registre a participação de cada aluno de forma discreta e precisa. - Identifique alunos que não estão participando ativamente e marque-os para análise. - Não interfira diretamente na aula, apenas colete dados. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir **Nome do Aluno:** João Silva **Participação:** Ativa **Observações:** Participação consistente durante toda a aula.
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 início da aula, recebendo dados de interação em tempo real. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de dados de interação em tempo real dos alunos.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de dados com até 10.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um texto formatado em **Markdown**. A estrutura deve iniciar com um cabeçalho contendo os campos `Nome do Aluno`, `Participação` e `Observações` em negrito.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Nome do Aluno:** João Silva **Participação:** Ativa **Observações:** Participação consistente durante toda a aula.
- Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 500 caracteres por aluno.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
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 Análise de Padrões de Engajamento (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Análise de Padrões de Engajamento (RF 2).
RF 2. Análise de Padrões de Engajamento
2.1 Tarefa do Agente
Analisar dados de participação para identificar padrões de engajamento e alunos que necessitam de maior estímulo.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de participação dos alunos em formato JSON.
# 2. Objetivo
Analisar os dados para identificar padrões de engajamento e alunos que necessitam de maior estímulo.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Identifique alunos com baixa participação e registre essa informação.
- Classifique o nível de engajamento geral da turma.
- Prepare um relatório com recomendações de intervenção para o professor.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"alunos_com_baixa_participacao": ["Maria Souza", "Carlos Pereira"],
"nivel_engajamento_geral": "Moderado",
"recomendacoes": "Sugerir atividades interativas para aumentar o engajamento."
} 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 dados de participação em formato JSON, gerados pelo agente anterior.
-
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 dados com até 10.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo a análise dos padrões de engajamento e recomendações de intervenção.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "alunos_com_baixa_participacao": ["Maria Souza", "Carlos Pereira"], "nivel_engajamento_geral": "Moderado", "recomendacoes": "Sugerir atividades interativas para aumentar o engajamento." } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 500 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
2.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta (JSON da análise) deve ser visível para o Sugestão de Intervenções (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Sugestão de Intervenções (RF 3).
RF 3. Sugestão de Intervenções
3.1 Tarefa do Agente
Sugerir estratégias de intervenção para aumentar o envolvimento dos alunos nas atividades.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um relatório de análise de engajamento em formato JSON.
# 2. Objetivo
Gerar sugestões de intervenção para melhorar o engajamento dos alunos.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Baseie as sugestões nos dados de engajamento recebidos.
- Priorize intervenções que possam ser aplicadas rapidamente.
- Prepare um plano de ação para o professor.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"sugestoes_intervencao": ["Implementar quizzes interativos", "Organizar debates em grupo"],
"plano_acao": "Realizar atividades sugeridas nas próximas duas aulas."
} 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 um relatório de análise em formato JSON.
-
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 dados com até 500 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo as sugestões de intervenção e o plano de ação.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "sugestoes_intervencao": ["Implementar quizzes interativos", "Organizar debates em grupo"], "plano_acao": "Realizar atividades sugeridas nas próximas duas aulas." } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 400 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
3.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta (JSON das sugestões) deve ser visível para o Geração de Relatórios Semanais (RF 4).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Geração de Relatórios Semanais (RF 4).
RF 4. Geração de Relatórios Semanais
4.1 Tarefa do Agente
Enviar relatórios semanais de participação para os professores, destacando alunos que necessitam de maior atenção.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados de engajamento e sugestões de intervenção em formato JSON. # 2. Objetivo Gerar um relatório semanal para o professor, destacando alunos que necessitam de maior atenção e as intervenções sugeridas. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Compile todos os dados de engajamento e sugestões de intervenção em um único relatório. - Destaque alunos com baixa participação e as ações recomendadas. - Formate o relatório de maneira clara e objetiva. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir **Relatório de Participação Semanal** **Alunos com Baixa Participação:** - Maria Souza - Carlos Pereira **Intervenções Sugeridas:** - Implementar quizzes interativos - Organizar debates em grupo **Plano de Ação:** Realizar atividades sugeridas nas próximas duas aulas.
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 dados de engajamento e sugestões de intervenção em formato JSON.
-
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 dados com até 1.000 caracteres.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um texto formatado em **Markdown**, contendo o relatório semanal de participação.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Relatório de Participação Semanal** **Alunos com Baixa Participação:** - Maria Souza - Carlos Pereira **Intervenções Sugeridas:** - Implementar quizzes interativos - Organizar debates em grupo **Plano de Ação:** Realizar atividades sugeridas nas próximas duas aulas.
- Número de caracteres esperado: O texto final deve ser claro e objetivo, com um tamanho estimado em torno de 1.000 caracteres.
4.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
4.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
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 (relatório em Markdown) deve ser visível para o professor responsável pela turma.
4.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado deve ser enviado automaticamente para o professor.