Agente de IA para Suporte em Orientação Educacional

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para a criação do Agente de IA para Suporte em Orientação Educacional. 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 orientadores educacionais na análise de desempenho acadêmico e no aconselhamento de alunos sobre trajetórias de aprendizado, processando grandes volumes de dados e fornecendo orientação personalizada.

Cenário Atual

Orientadores educacionais enfrentam dificuldades para processar grandes volumes de dados de desempenho acadêmico, o que limita a capacidade de oferecer aconselhamento preciso e personalizado a cada aluno. Além disso, muitos alunos não têm acesso a recursos adequados para receber uma orientação educacional personalizada.

Problemas Identificados

• Dificuldade na análise de dados: A análise manual dos dados acadêmicos consome tempo e está sujeita a erros, dificultando a identificação de áreas de melhoria e potencial dos alunos.
• Falta de personalização: Sem ferramentas adequadas, a orientação educacional tende a ser genérica, não atendendo às necessidades específicas de cada aluno.

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

• Melhorar a precisão da análise de desempenho acadêmico dos alunos.
• Fornecer orientação personalizada alinhada aos objetivos educacionais e interesses dos alunos.
• Reduzir o tempo necessário para processar dados acadêmicos e gerar relatórios de desempenho.

O agente de IA para suporte em orientação educacional processa dados acadêmicos em formato CSV, analisa o desempenho dos alunos e gera relatórios que destacam áreas de melhoria e sugerem trajetórias de aprendizado 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 na orientação educacional dos alunos.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA principal. O processo inicia com a coleta de dados acadêmicos e termina com a geração de um relatório de desempenho personalizado para cada aluno.

A execução do agente é linear, conforme detalhado abaixo.

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 orientador educacional receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

RF 1. Agente de Análise de Desempenho Acadêmico

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de desempenho acadêmico em formato CSV, contendo informações sobre notas, frequência e atividades extracurriculares dos alunos.

# 2. Objetivo
Analisar os dados para identificar áreas de melhoria e potencial de cada aluno, gerando um relatório em markdown com sugestões de ações.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Regra 1: Identifique e categorize as notas dos alunos em cada disciplina, destacando as que estão abaixo da média.
- Regra 2: Analise a frequência dos alunos e correlacione com o desempenho acadêmico para identificar padrões de ausência que impactam negativamente.
- Regra 3: Considere atividades extracurriculares e sua influência no desenvolvimento de habilidades complementares ao desempenho acadêmico.
- Regra 4: Priorize áreas de melhoria com base em critérios como impacto no desempenho geral e alinhamento com objetivos educacionais dos alunos.
- Regra 5: Sugira ações específicas para melhoria, como recursos de estudo adicionais ou sessões de tutoria, baseadas nas áreas identificadas.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Relatório de Desempenho Acadêmico**

**Nome do Aluno:** João Silva

### Áreas de Melhoria
1. Matemática: Nota abaixo da média, recomendar sessões de tutoria.
2. Ciências: Alta taxa de ausência, correlacionar com desempenho.

### Potenciais Identificados
1. Participação ativa em atividades extracurriculares de ciência, desenvolver habilidades complementares.

### Sugestões de Ações
- Agendar tutoria em matemática.
- Monitorar frequência em ciências.