Agente de IA para Sugestão de Melhorias em Avaliações

Diagnosticar a qualidade das avaliações passadas e identificar oportunidades de melhoria com base em evidências de alinhamento, dificuldade, discriminação e cobertura de objetivos de aprendizagem.

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 pacote de dados estruturado 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: Dados estruturados contendo respostas dos alunos, gabarito e metadados dos itens.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .csv, .json.
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 100.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo o diagnóstico completo das avaliações passadas.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "sumário_geral": {
      "n_itens": 20,
      "n_alunos": 100,
      "cobertura_objetivos": "80%",
      "distribuição_nível_cognitivo": "balanceada",
      "tempo_estimado_total": "120 minutos"
    },
    "métricas_por_item": [
      {
        "item_id": "1",
        "dificuldade_p": 0.3,
        "taxa_acerto": "70%",
        "discriminação_proxy": 0.2,
        "ambiguidade_suspeita": false,
        "alinhamento_objetivo": true,
        "cobertura_conteúdo": ["Matemática", "Álgebra"],
        "problema_detectado": ["nenhum"]
      }
    ],
    "lacunas_de_cobertura": [
      {
        "objetivo": "Resolver equações",
        "cobertura_atual": "70%",
        "cobertura_desejada": "90%",
        "itens_impactados": ["1", "2", "3"]
      }
    ],
    "recomendações_priorizadas": [
      {
        "id_ref": "1",
        "impacto": "alto",
        "esforço": "baixo",
        "descrição_curta": "Revisar enunciado para clareza"
      }
    ]
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 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: Utiliza lógica interna para cálculos estatísticos.
• 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 Agente de Redesign e Sugestão de Melhorias em Avaliações (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Redesign e Sugestão de Melhorias em Avaliações (RF 2).

Transformar achados diagnósticos em melhorias concretas de itens e da avaliação como um todo, aumentando a validade, confiabilidade e alinhamento com os objetivos de aprendizagem.

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: Output JSON do Agente de Análise de Avaliações Passadas.
• 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 até 5.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo as melhorias sugeridas para as avaliações.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "revisões_por_item": [
      {
        "item_id": "1",
        "ação_recomendada": "Revisar enunciado",
        "enunciado_revisado": "Qual é a solução correta para a equação?",
        "alternativas_revisadas": ["x = 2", "x = 3", "x = 4", "x = 5"],
        "chave_corretas": "x = 4",
        "justificativa_pedagogica": "Alinhado com o objetivo de resolver equações",
        "nível_cognitivo_proposto": "Aplicação",
        "estimativa_tempo_min": 5
      }
    ],
    "novos_itens_sugeridos": [
      {
        "objetivo": "Compreender funções",
        "nível_cognitivo": "Compreensão",
        "tipo": "Múltipla escolha",
        "enunciado": "Qual é a definição de uma função linear?",
        "alternativas": ["Relação de dependência", "Equação de segundo grau", "Relação proporcional"],
        "chave": "Relação de dependência",
        "justificativa": "Essencial para o entendimento de funções matemáticas",
        "estimativa_tempo_min": 3
      }
    ],
    "plano_de_prova": {
      "objetivo": "Avaliar compreensão matemática",
      "número_itens": 10,
      "distribuição_nível_cognitivo": "3 aplicação, 7 compreensão",
      "tempo_total_estimado": 60
    }
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 4.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Não utiliza.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Apoio à Implementação de Práticas Avaliativas (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Apoio à Implementação de Práticas Avaliativas (RF 3).

Apoiar educadores na adoção das melhorias propostas, preparando um plano de piloto, instrumentos de coleta de evidências e métricas de sucesso para iteração contínua.

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: Pacote de redesign do agente anterior, incluindo melhorias sugeridas e plano de prova.
• 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 até 4.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo o plano de piloto, instrumentos de coleta de evidências e métricas de sucesso.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "plano_piloto": {
      "turma": "8º ano",
      "escopo_itens": "Matemática - Funções",
      "cronograma": "Setembro - Outubro",
      "responsabilidades": "Coordenação pedagógica",
      "materiais_necessários": "Provas impressas, formulários de feedback"
    },
    "instrumentos_de_coleta": {
      "formulário_feedback_docente": "Disponível online",
      "formulário_feedback_discente": "Distribuído em sala",
      "checklist_aplicador": "Verificação antes da aplicação"
    },
    "métricas_e_marcadores": {
      "nome_métrica": "Taxa de Conclusão",
      "definição": "Percentual de alunos que completam todas as questões",
      "fórmula/critério": "(número de alunos que completam / total de alunos) * 100",
      "meta": "95%",
      "janela_coleta": "Durante a aplicação"
    }
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.500 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Não utiliza.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 gerada por este agente é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O JSON gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.