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 para Padronização de Critérios de Avaliação. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é auxiliar na padronização e revisão dos critérios de avaliação, garantindo consistência entre diferentes turmas e disciplinas, propondo critérios de avaliação padronizados e revisando os já existentes para assegurar clareza e objetividade.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
Atualmente, as instituições de ensino enfrentam dificuldades em manter a consistência nos critérios de avaliação entre diferentes turmas e disciplinas. A falta de transparência e objetividade nos critérios de avaliação pode levar a interpretações variadas entre educadores, resultando em desigualdade na avaliação dos alunos.
Problemas Identificados
- Inconsistência nos critérios de avaliação: Critérios variam significativamente entre turmas e disciplinas, dificultando a comparação justa de desempenhos.
- Falta de transparência: Alunos e educadores têm dificuldade em entender os critérios utilizados, o que leva a expectativas desalinhadas.
- Subjetividade na avaliação: A ausência de critérios claros e objetivos resulta em avaliações subjetivas, que podem não refletir com precisão o desempenho dos alunos.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhorar a consistência dos critérios de avaliação entre disciplinas e turmas.
- Aumentar a transparência dos critérios de avaliação para educadores e alunos.
- Reduzir a subjetividade nas avaliações, promovendo critérios claros e objetivos.
- Facilitar a comunicação entre educadores para alinhar expectativas e práticas de avaliação.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para padronização de critérios de avaliação analisa critérios existentes, propõe ajustes e padronizações, e facilita a comunicação entre educadores para garantir consistência e clareza. 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 padronização e revisão de critérios de avaliação.
A solução consiste em um agente de IA que processa dados de critérios de avaliação em texto ou planilhas, aplica regras para padronização e revisão, e gera um conjunto de critérios padronizados.
A execução do agente é linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agente | Função Principal |
|---|---|
Agente de Padronização de Critérios de Avaliação | Auxiliar na padronização e revisão dos critérios de avaliação, garantindo consistência entre diferentes turmas e disciplinas. |
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 os educadores receberão. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Padronização de Critérios de Avaliação
1.1 Tarefa do Agente
Auxiliar na padronização e revisão dos critérios de avaliação, garantindo consistência entre diferentes turmas e disciplinas.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo critérios de avaliação atuais de diferentes turmas e disciplinas em formato de texto ou planilha. # 2. Objetivo Auxiliar na padronização e revisão dos critérios de avaliação, garantindo consistência entre diferentes turmas e disciplinas. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Analise os critérios de avaliação fornecidos e identifique padrões comuns que possam ser aplicados em múltiplos contextos educacionais. - Avalie a clareza de cada critério e proponha ajustes para eliminar ambiguidades e assegurar que todos os avaliadores possam interpretá-los de maneira uniforme. - Determine a objetividade de cada critério, garantindo que eles possam ser mensurados de maneira consistente por diferentes educadores. - Desenvolva um conjunto de critérios padronizados que permita a flexibilidade necessária para adaptações específicas de disciplinas ou turmas, sem comprometer a consistência geral. - Proponha um plano de comunicação entre educadores que inclua reuniões regulares para discutir e revisar os critérios de avaliação, promovendo um alinhamento contínuo. - Estabeleça um mecanismo de feedback que permita aos educadores reportar dificuldades na aplicação dos critérios e sugerir melhorias.
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 critérios de avaliação em formato de texto ou planilha via API. 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 critérios de avaliação em formato de texto ou planilha.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos:
.txt,.csv,.xlsx. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 50.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo os critérios padronizados e a verificação de consistência.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "criterios_padronizados": ["Critério 1", "Critério 2"], "consistencia_verificada": true } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.000 caracteres.
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 não precisa ser visível para outros agentes, pois é o resultado final do fluxo.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Este agente é o único no fluxo e, ao concluir sua execução, o processo é finalizado com a entrega do JSON de critérios padronizados.