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 "Desenvolvimento de Materiais Didáticos". 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 professores na criação de materiais didáticos personalizados, adaptando o conteúdo para diferentes níveis de aprendizagem e estilos de ensino, facilitando também o acesso a recursos educacionais atualizados e relevantes.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
Professores enfrentam dificuldades na criação de materiais didáticos que atendam a diferentes níveis de aprendizagem e estilos de ensino. Muitas vezes, os materiais disponíveis não são personalizados o suficiente para atender às necessidades específicas de cada aluno, o que pode impactar negativamente o processo de ensino-aprendizagem.
Problemas Identificados
- Falta de personalização: Materiais didáticos geralmente não são adaptados para diferentes estilos de ensino ou níveis de aprendizagem.
- Acesso limitado a recursos: Dificuldade em encontrar e acessar recursos educacionais atualizados e relevantes.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Personalização de materiais didáticos para atender a diferentes níveis de aprendizagem.
- Sugestão de formatos variados de materiais para suportar diferentes estilos de ensino.
- Facilitação do acesso a recursos educacionais atualizados e relevantes.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para desenvolvimento de materiais didáticos analisa dados de desempenho dos alunos e preferências de ensino dos professores para sugerir conteúdos e formatos personalizados. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente eficaz na criação de materiais didáticos adaptados às necessidades educacionais.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 3 agentes de IA. O processo inicia com a análise do nível de aprendizagem dos alunos e termina com a facilitação do acesso a recursos educacionais.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Análise de Nível de Aprendizagem (RF 1)
| Analisar o nível de aprendizagem dos alunos para adaptar o conteúdo dos materiais didáticos. |
Agente de Sugestão de Formatos Didáticos (RF 2)
| Sugerir diferentes formatos de materiais didáticos para atender a diversos estilos de ensino. |
Agente de Facilitação de Acesso a Recursos Educacionais (RF 3)
| Facilitar o acesso a recursos educacionais atualizados e relevantes. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, foram criados protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes quanto o resultado final que o usuário receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Análise de Nível de Aprendizagem
1.1 Tarefa do Agente
Analisar o nível de aprendizagem dos alunos para adaptar o conteúdo dos materiais didáticos.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados sobre o desempenho e nível de aprendizagem dos alunos. Esses dados são fornecidos em um arquivo CSV com colunas 'aluno_id', 'nota', 'nível_atual'.
# 2. Objetivo
Analisar os dados para recomendar conteúdo adaptado para cada aluno com base no seu nível de aprendizagem.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcule a média das notas para cada aluno e classifique o nível de aprendizagem.
- Sugira conteúdos que correspondam ao próximo nível de aprendizagem com base na média calculada.
- Monitore a evolução histórica do aluno para ajustar recomendações e prever dificuldades futuras.
- Assegure que o conteúdo sugerido promova progressão contínua e adaptativa.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"aluno_id": "123",
"nível_recomendado": "intermediário",
"conteúdo_sugerido": "Conceitos avançados de álgebra"
} 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 um arquivo CSV com dados de desempenho dos alunos 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 CSV na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo CSV com dados de desempenho dos alunos.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber arquivos nos formatos:
.csv. - 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 arquivo no formato JSON contendo as recomendações de conteúdo para cada aluno. A estrutura deve incluir o 'aluno_id', 'nível_recomendado' e 'conteúdo_sugerido'.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "aluno_id": "123", "nível_recomendado": "intermediário", "conteúdo_sugerido": "Conceitos avançados de álgebra" } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 2.000 caracteres, variando conforme o número de alunos processados.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
1.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
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 Sugestão de Formatos Didáticos (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Sugestão de Formatos Didáticos (RF 2).
RF 2. Agente de Sugestão de Formatos Didáticos
2.1 Tarefa do Agente
Sugerir diferentes formatos de materiais didáticos para atender a diversos estilos de ensino.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo as preferências de ensino do professor, fornecidas em um objeto JSON com as chaves 'estilo_ensino' e 'preferências_formato'.
# 2. Objetivo
Sugerir formatos de materiais didáticos que maximizem o engajamento e a retenção de conhecimento dos alunos.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise as preferências de ensino para identificar o estilo predominante.
- Recomende formatos de materiais que maximizem o engajamento e a retenção de conhecimento.
- Amplie a variedade de formatos para suportar diferentes métodos de aprendizagem.
- Avalie a eficácia dos formatos sugeridos com base em feedbacks e resultados anteriores.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"formato_sugerido": "vídeo interativo",
"motivo": "Adequado para aprendizado visual"
} 2.3 Configurações do Agente
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: Este agente deve ser apto a receber como input um objeto JSON com as preferências de ensino do professor.
-
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 2.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo sugestões de formatos de materiais didáticos.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "formato_sugerido": "vídeo interativo", "motivo": "Adequado para aprendizado visual" } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 500 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 Facilitação de Acesso a Recursos Educacionais (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Facilitação de Acesso a Recursos Educacionais (RF 3).
RF 3. Agente de Facilitação de Acesso a Recursos Educacionais
3.1 Tarefa do Agente
Facilitar o acesso a recursos educacionais atualizados e relevantes.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma solicitação de recursos educacionais específicos em texto plano.
# 2. Objetivo
Facilitar o acesso a uma lista de recursos educacionais atualizados e relevantes para o tema solicitado.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Realize buscas em bases de dados confiáveis para encontrar recursos relevantes.
- Verifique a data de publicação para garantir que os recursos estejam atualizados.
- Priorize recursos com alta avaliação e feedback positivo dos usuários.
- Certifique-se de que os recursos sejam acessíveis a todos os alunos, considerando necessidades especiais.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"recursos": [
"Livro: Matemática Básica",
"Vídeo: Introdução à Física"
]
} 3.3 Configurações do Agente
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: Este agente deve ser apto a receber como input uma solicitação de recursos educacionais em texto plano.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.txt. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 1.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo a lista de recursos educacionais encontrados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "recursos": [ "Livro: Matemática Básica", "Vídeo: Introdução à Física" ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 1.000 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: Utiliza para buscar recursos educacionais atualizados.
- 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. A lista de recursos educacionais gerada é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.