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 "Avaliação de Impacto de Decisões Pedagógicas", uma solução projetada para analisar as decisões tomadas em reuniões pedagógicas e avaliar seu impacto sobre o desempenho acadêmico e administrativo. 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 dados de desempenho acadêmico e administrativo em relatórios de impacto que orientem futuras decisões pedagógicas, identificando correlações e sugerindo ajustes baseados nas análises realizadas.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
Atualmente, as instituições educacionais enfrentam desafios significativos devido à falta de uma avaliação sistemática do impacto das decisões pedagógicas. As reuniões pedagógicas frequentemente resultam em decisões que afetam diretamente o desempenho acadêmico e administrativo, mas a correlação entre essas decisões e as mudanças de desempenho nem sempre é clara.
- Falta de avaliação sistemática do impacto das decisões pedagógicas.
- Dificuldade em correlacionar decisões com mudanças de desempenho.
- Necessidade de dados para embasar futuras decisões pedagógicas.
Muitas vezes, as decisões são tomadas com base em intuições ou dados limitados, sem uma análise aprofundada dos efeitos reais que essas decisões têm sobre o ambiente educacional. Isso leva a um ciclo de tentativas e erros, onde o aprendizado organizacional é limitado e as oportunidades de melhoria podem ser perdidas.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Estabelecer um sistema de avaliação contínua do impacto das decisões pedagógicas.
- Identificar correlações claras entre decisões e mudanças de desempenho, permitindo ajustes mais precisos e informados.
- Gerar relatórios de impacto que orientem futuras decisões, aumentando a eficácia das reuniões pedagógicas.
- Fornecer dados concretos para embasar discussões e decisões pedagógicas, melhorando a transparência e a responsabilidade.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para avaliação de impacto de decisões pedagógicas analisa dados de desempenho acadêmico e administrativo antes e depois das decisões, identifica correlações entre decisões e mudanças significativas de desempenho e gera relatórios de impacto para orientar futuras decisões. 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 impacto das decisões pedagógicas.
A solução consiste em um agente de IA que processa dados de desempenho acadêmico e administrativo, aplica métodos estatísticos para identificar correlações e gera relatórios detalhados com sugestões de ajustes.
| Agente | Função Principal |
|---|---|
Agente de Análise de Impacto de Decisões Pedagógicas (RF 1)
| Analisar as decisões tomadas em reuniões pedagógicas e avaliar seu impacto sobre o desempenho acadêmico e administrativo. |
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 a instituição educacional receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Análise de Impacto de Decisões Pedagógicas
1.1 Tarefa do Agente
Analisar as decisões tomadas em reuniões pedagógicas e avaliar seu impacto sobre o desempenho acadêmico e administrativo.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados de desempenho acadêmico e administrativo antes e depois das decisões pedagógicas. Este conjunto de dados é a base para sua análise. # 2. Objetivo Analisar as decisões tomadas em reuniões pedagógicas e avaliar seu impacto sobre o desempenho acadêmico e administrativo. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - **Regra 1:** Analise comparativamente dados de desempenho acadêmico e administrativo antes e depois das decisões para identificar variações significativas. - **Regra 2:** Aplique métodos estatísticos adequados para identificar correlações entre decisões pedagógicas específicas e mudanças observadas nos dados de desempenho. - **Regra 3:** Elabore relatórios detalhados, incluindo gráficos e tabelas, que ilustrem claramente as correlações e mudanças de desempenho. - **Regra 4:** Proponha ajustes nas decisões pedagógicas com base em análises realizadas, destacando potenciais áreas de melhoria e impacto. - **Regra 5:** Inclua no relatório recomendações práticas para futuras reuniões pedagógicas, baseadas nas tendências e padrões observados nos dados. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir **Relatório de Impacto de Decisões Pedagógicas** ### Análise de Impacto - **Decisão 1:** Implementação de novas metodologias de ensino. - **Impacto:** Aumento de 15% no desempenho acadêmico médio. - **Sugestão:** Continuar com a metodologia e expandir para outras disciplinas. - **Decisão 2:** Redução de carga horária de reuniões. - **Impacto:** Redução de 5% na eficiência administrativa. - **Sugestão:** Revisar o cronograma de reuniões para equilibrar eficiência e carga de trabalho.
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 dados de desempenho acadêmico e administrativo via API após reuniões pedagógicas. Na fase de testes, os dados serão enviados pelo agente diretamente por upload de um csv na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: Dados estruturados em formato tabular, contendo informações sobre o desempenho acadêmico e administrativo antes e depois das decisões.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos:
.csv,.xlsx. - 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 relatório de impacto formatado em **Markdown**, incluindo análises sobre correlações entre decisões e mudanças significativas de desempenho, além de sugestões de ajustes.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Relatório de Impacto de Decisões Pedagógicas** ### Análise de Impacto - **Decisão 1:** Implementação de novas metodologias de ensino. - **Impacto:** Aumento de 15% no desempenho acadêmico médio. - **Sugestão:** Continuar com a metodologia e expandir para outras disciplinas. - **Decisão 2:** Redução de carga horária de reuniões. - **Impacto:** Redução de 5% na eficiência administrativa. - **Sugestão:** Revisar o cronograma de reuniões para equilibrar eficiência e carga de trabalho.
- Número de caracteres esperado: O relatório final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade das análises realizadas.
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 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 é o resultado final e não é passada para outros agentes internos.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo, e o relatório gerado deve ser disponibilizado para a equipe pedagógica para análise e tomada de decisão.