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 "Revisão de Planos de Ensino", uma solução de automação projetada para garantir que os planos de ensino estejam em conformidade com as diretrizes acadêmicas e objetivos educacionais. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é revisar automaticamente os planos de ensino, verificando a conformidade com diretrizes e alinhamento com objetivos educacionais, além de emitir relatórios com sugestões de melhorias.
2. Contexto e Problema
Problemas Específicos
O agente de revisão de planos de ensino foi concebido para resolver problemas específicos já conhecidos, incluindo:
- Inconsistências nos planos de ensino em relação às diretrizes acadêmicas.
- Falta de alinhamento dos planos de ensino com os objetivos educacionais.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Automatizar a revisão dos planos de ensino para garantir conformidade com as diretrizes acadêmicas.
- Alinhar os planos de ensino com os objetivos educacionais estabelecidos.
- Emitir relatórios padronizados com sugestões de melhorias para os planos de ensino.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para revisão de planos de ensino processa o texto integral do plano, aplica regras de conformidade e alinhamento e gera relatórios com sugestões de melhorias. 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 de planos de ensino.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA. O processo inicia com o envio do texto integral do plano de ensino e termina com a emissão de um relatório padronizado.
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 será gerado. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Revisão de Planos de Ensino
1.1 Tarefa do Agente
Revisar planos de ensino garantindo conformidade com diretrizes acadêmicas institucionais e alinhamento com objetivos/competências do componente curricular, emitindo um relatório padronizado com não conformidades, riscos e propostas de correção.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo o texto integral do plano de ensino. Este texto inclui informações estruturadas como título, identificação do componente, ementa, objetivos/competências, resultados de aprendizagem, conteúdo programático, metodologia, cronograma, avaliações/percentuais, critérios/rúbricas, bibliografia básica e complementar, carga horária total e por tipo, políticas acadêmicas. # 2. Objetivo Revisar o plano de ensino para garantir que esteja em conformidade com as diretrizes acadêmicas e alinhado com os objetivos educacionais, emitindo um relatório padronizado. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Verifique a presença explícita e qualidade dos itens obrigatórios como identificação do componente, ementa, objetivos/competências, resultados de aprendizagem, conteúdos programáticos, metodologia, cronograma, avaliações, políticas acadêmicas, bibliografia. - Valide que os resultados de aprendizagem sejam mensuráveis e observáveis. - Assegure coerência entre ementa, objetivos, conteúdos e metodologia. - Verifique que a soma dos pesos das avaliações seja igual a 100%. - Confronte carga horária total com a distribuição por encontros/semanas e por tipo. - Verifique conformidade com diretrizes institucionais e regulatórias. - Sinalize ambiguidades, jargões não explicados e objetivos genéricos. - Verifique presença de edição/ano/autor e atualidade da bibliografia. - Verifique menção a estratégias inclusivas e recursos de acessibilidade. - Confirme menção a frequência mínima, recuperação/segunda chamada e canais de comunicação. - Inclua estrutura mínima de critérios sugeridos para avaliações. - Calcule o score de conformidade. - Classifique recomendações em Alta, Média e Baixa prioridade. - Para cada não conformidade ou parcial, cite o trecho exato do plano. - Inclua no final um bloco JSON exatamente com as chaves e formatos definidos no expected_output. - Se o plano estiver incompleto, classifique o status geral como “insuficiente para revisão completa”. - Use português claro e objetivo, com títulos de seção consistentes.
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 do texto integral do plano de ensino 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 texto na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um texto estruturado do plano de ensino.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber textos nos formatos:
.txt,.docx,.pdf. - 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 relatório padronizado em Markdown contendo: 1) Sumário executivo; 2) Tabela de conformidade por requisito; 3) Mapa de alinhamento; 4) Validações quantitativas; 5) Lista de ajustes prontos para edição; 6) Bloco JSON final com chaves especificadas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Sumário Executivo:** Status geral, score de conformidade 0–100, principais riscos. **Tabela de Conformidade:** Requisitos conforme/não conforme/parcial, evidência textual, recomendação. **Mapa de Alinhamento:** Objetivos/resultados de aprendizagem ↔ conteúdos ↔ métodos ↔ avaliações. **Validações Quantitativas:** Percentuais de avaliação, carga horária, distribuição por semanas/módulos. **Lista de Ajustes:** Texto sugerido. **Bloco JSON Final:** {score_conformidade, requisitos_nao_conformes[], requisitos_parciais[], incoerencias[], inconsistencias_quantitativas[], itens_obrigatorios_ausentes[], sugestoes_priorizadas[], versao_checklist}. - Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade do plano revisado.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.7
1.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular score de conformidade e ajustes quantitativos.
- 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: Como este é o agente final do fluxo, a resposta gerada não precisa ser visível para outros agentes.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, este agente não aciona outros agentes, pois é o agente final do fluxo.