Agente de IA para Monitoramento de Progresso Acadêmico

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA de Monitoramento de Progresso Acadêmico. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específico para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal deste agente é monitorar o desempenho acadêmico dos alunos em tempo real, gerando relatórios periódicos que ofereçam insights acionáveis tanto para alunos quanto para professores.

Cenário Atual

No contexto educacional atual, há uma falta significativa de acompanhamento contínuo do progresso acadêmico dos alunos. Professores e alunos necessitam de relatórios detalhados que informem sobre o desempenho e progresso ao longo do tempo para melhorar o processo de ensino-aprendizagem.

Problemas Identificados

• Falta de acompanhamento contínuo: As instituições de ensino não possuem um mecanismo eficiente para monitorar o progresso acadêmico dos alunos ao longo do tempo.
• Necessidade de relatórios detalhados: Professores e alunos precisam de relatórios que contenham informações detalhadas sobre desempenho, permitindo uma análise mais aprofundada e a identificação de áreas que necessitam de intervenção.

A implementação do agente de monitoramento de progresso acadêmico visa alcançar os seguintes resultados:

• Melhoria no acompanhamento do progresso dos alunos: Proporcionar um sistema contínuo e em tempo real de monitoramento de desempenho.
• Geração de insights acionáveis: Fornecer dados que permitam intervenções pedagógicas personalizadas, melhorando o aprendizado.
• Aumento da colaboração entre alunos e professores: Permitir que ambos os grupos tenham acesso a informações claras e precisas sobre o progresso acadêmico.

O agente de IA para monitoramento de progresso acadêmico coleta dados de desempenho dos alunos, analisa-os em tempo real e gera relatórios detalhados. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente eficiente e autônomo no monitoramento contínuo do progresso acadêmico.

A solução consiste em um fluxo de automação que envolve a coleta de dados, análise por modelos estatísticos e geração de relatórios.

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 professores e alunos receberão. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

RF 1. Agente de Monitoramento de Desempenho Acadêmico

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de desempenho acadêmico dos alunos em formato JSON. Estes dados são coletados de fontes autorizadas e refletem o progresso dos alunos em tempo real.

# 2. Objetivo
Monitorar o desempenho dos alunos, identificar padrões, gerar relatórios periódicos e fornecer insights acionáveis para alunos e professores.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Coletar e integrar dados de desempenho acadêmico dos alunos de fontes autorizadas continuamente para garantir um monitoramento em tempo real.
- Analisar os dados coletados utilizando modelos estatísticos e algoritmos de aprendizagem de máquina para identificar padrões de desempenho, melhorias e áreas que necessitam de atenção.
- Gerar relatórios periódicos que incluam visualizações gráficas interativas para facilitar a compreensão do progresso dos alunos.
- Fornecer insights acionáveis, como sugestões de intervenção pedagógica personalizadas, com base na análise dos dados.
- Garantir que os relatórios estejam acessíveis de maneira segura tanto para alunos quanto para professores, permitindo um feedback contínuo e colaborativo.
- Incorporar feedback de alunos e professores para ajustar e melhorar o modelo de monitoramento continuamente, utilizando técnicas de aprendizagem contínua.