Agente de IA para Avaliação Automática de Desempenho Estudantil

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA "Avaliação Automática de Desempenho Estudantil", uma solução de automação projetada para analisar as respostas dos alunos em avaliações e fornecer feedback imediato. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é transformar as respostas dos alunos em dados analisáveis que permitam feedback imediato e identificação de áreas de melhoria para cada estudante, aliviando a carga de correção manual dos professores.

Cenário Atual

No ambiente educacional atual, os professores enfrentam desafios significativos ao corrigir avaliações devido ao alto volume de respostas e à necessidade de fornecer feedback individualizado. Problemas específicos incluem:

• Necessidade de feedback imediato para os alunos após avaliações.
• Dificuldade em identificar áreas de melhoria específicas para cada aluno com base em suas respostas.
• Alto volume de avaliações para correção manual por parte dos professores.

Esses desafios resultam em atrasos no feedback para os alunos e na incapacidade de oferecer orientações personalizadas e eficazes para melhorar o desempenho acadêmico.

Problemas Identificados

• Tempo de resposta: A correção manual de avaliações consome tempo significativo dos professores, atrasando o feedback.
• Personalização inadequada: Sem um sistema automatizado, é difícil personalizar o feedback para cada aluno de forma eficaz.
• Identificação de padrões: A análise manual dificulta a identificação de padrões de erro que poderiam guiar melhorias específicas.

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

• Reduzir o tempo de correção de avaliações em pelo menos 70%.
• Fornecer feedback imediato e personalizado para cada aluno.
• Aumentar a precisão na identificação de áreas de melhoria específicas para cada aluno.
• Auxiliar os professores na gestão do desempenho acadêmico da turma como um todo.

O agente de IA para avaliação automática de desempenho estudantil processa respostas de avaliações em tempo real, aplicando critérios predefinidos para fornecer feedback imediato e identificar áreas de melhoria para cada aluno. 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 avaliação de desempenho estudantil.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA que analisa as respostas dos alunos e gera relatórios detalhados sobre o desempenho.

A execução do agente é contínua e linear, processando respostas conforme são recebidas e gerando feedback e relatórios para professores e alunos.

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

RF 1. Agente de Análise de Respostas de Alunos

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo respostas de avaliações dos alunos em formato de texto. Este texto contém as respostas individuais dos estudantes para as questões avaliativas.

# 2. Objetivo
Analisar as respostas para fornecer feedback imediato e identificar áreas de melhoria específicas para cada aluno.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise cada resposta individualmente para determinar sua correção e relevância, aplicando critérios de avaliação predefinidos.
- Forneça feedback imediato, destacando erros e acertos, e inclua exemplos claros para ilustrar melhorias específicas.
- Identifique padrões de erro recorrentes nas respostas dos alunos para sugerir áreas de foco individualizadas.
- Gere relatórios detalhados que incluam uma visão geral do desempenho do aluno em cada questão, bem como sugestões de áreas de melhoria.
- Destaque áreas de melhoria específicas para cada aluno com base nos padrões identificados nas respostas.
- Compile dados para um relatório de desempenho da turma, identificando tendências e áreas comuns de dificuldade.
- Assegure que o feedback seja consistente e alinhado com os critérios de avaliação estabelecidos.