Agente de IA para Feedback Automático em Tarefas Escolares

27 de November de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que fornece feedback imediato e construtivo em tarefas escolares.

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 "Feedback Automático em Tarefas Escolares", uma solução projetada para fornecer feedback imediato e construtivo em tarefas escolares, ajudando os alunos a entenderem seus erros e a melhorar seu desempenho. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é analisar automaticamente as tarefas escolares e fornecer feedback imediato, personalizado com base nas necessidades e no desempenho de cada aluno, incentivando a autoavaliação e o aprendizado contínuo através de sugestões construtivas.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Atualmente, os alunos enfrentam dois grandes desafios relacionados ao feedback de suas tarefas escolares:

  • Demora na obtenção de feedback dos professores, que pode atrasar o processo de aprendizado.
  • Falta de feedback personalizado e construtivo que realmente ajude os alunos a aprenderem com seus erros e a melhorarem seu desempenho.

Esses problemas impactam diretamente na capacidade dos alunos de progredirem em seus estudos de forma eficaz e autônoma.

3. Impactos Esperados

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

  • Reduzir o tempo de feedback para os alunos, permitindo que eles recebam informações quase imediatas sobre suas tarefas.
  • Fornecer feedback personalizado e construtivo que ajude os alunos a entenderem seus erros e a melhorarem seu desempenho.
  • Incentivar a autoavaliação e o aprendizado contínuo, proporcionando aos alunos sugestões construtivas e estratégias de estudo adicionais.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para feedback automático em tarefas escolares analisa automaticamente as tarefas enviadas pelos alunos, gera feedback construtivo e personalizado, e incentiva a autoavaliação e o aprendizado contínuo. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo no fornecimento de feedback educacional.

A solução consiste em um único agente de IA que interage diretamente com os alunos, analisando suas tarefas e fornecendo feedback imediato.

Agente Função Principal
Agente de Análise de Tarefas Escolares (RF 1) Analisar tarefas escolares e fornecer feedback imediato e personalizado.

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 o aluno receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Análise de Tarefas Escolares

1.1 Tarefa do Agente

Analisar tarefas escolares e fornecer feedback imediato e personalizado para cada aluno.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma tarefa escolar enviada por um aluno. Esta tarefa pode estar em formato de texto ou imagem.

# 2. Objetivo
Analisar a tarefa para identificar erros comuns e fornecer feedback imediato e construtivo, adaptado ao nível de compreensão e histórico de desempenho do aluno.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Identificar rapidamente os erros comuns nas tarefas escolares e fornecer feedback imediato sobre esses pontos.
- Adaptar o feedback ao nível de compreensão e histórico de desempenho do aluno, fornecendo exemplos específicos quando necessário.
- Sugerir estratégias de autoavaliação que incentivem o aluno a refletir sobre suas respostas e identificar áreas de melhoria.
- Integrar sugestões de recursos adicionais de estudo quando padrões de dificuldade forem detectados em tópicos específicos.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Feedback:**
- Você cometeu um erro comum na questão 2. Revise o conceito de frações equivalentes.
- Considere revisar o material da aula 3 para melhorar sua compreensão neste tópico.
- Sugestão de autoavaliação: Tente explicar este conceito para um colega ou familiar para testar seu entendimento. 
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 da tarefa escolar pelo aluno via interface do sistema. 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: O input inicial para o fluxo é um arquivo de texto ou imagem, que é o input direto para este agente.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber tarefas nos formatos: .txt, .jpg, .png.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 5.000 caracteres ou imagens de até 5 MB.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um texto formatado em **Markdown**, contendo o feedback construtivo e personalizado para o aluno, com sugestões de melhoria e estratégias de autoavaliação.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     **Feedback:**
    - Você cometeu um erro comum na questão 2. Revise o conceito de frações equivalentes.
    - Considere revisar o material da aula 3 para melhorar sua compreensão neste tópico.
    - Sugestão de autoavaliação: Tente explicar este conceito para um colega ou familiar para testar seu entendimento. 
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 1.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade da tarefa analisada.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.5

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 não precisa ser visível para outros agentes, pois é entregue diretamente ao aluno.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente não aciona nenhum outro agente, pois o feedback é entregue diretamente ao aluno.

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