Agente de IA para Identificação de Dificuldades de Aprendizagem

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Identificação de Dificuldades de Aprendizagem. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal deste agente é analisar relatos de professores e avaliações escolares para identificar sinais de dificuldades de aprendizagem em alunos do ensino básico, fornecendo feedbacks acionáveis para os educadores.

Cenário Atual

Os professores enfrentam dificuldades para identificar precocemente dificuldades de aprendizagem devido à carga de trabalho e à falta de ferramentas adequadas. A subjetividade na interpretação dos relatos sobre o desempenho dos alunos e a falta de integração entre diferentes fontes de dados de desempenho escolar são desafios significativos.

Problemas Identificados

• Dificuldade de identificação precoce: Professores muitas vezes não conseguem identificar dificuldades de aprendizagem em tempo hábil.
• Interpretação subjetiva: Relatos de professores podem ser subjetivos e inconsistentes.
• Falta de integração: Dados de desempenho escolar não estão integrados de maneira eficaz para análise.

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

• Identificação precoce de dificuldades: Aumentar a capacidade dos professores de identificar dificuldades de aprendizagem cedo.
• Objetividade nos relatos: Padronizar a análise dos relatos dos professores.
• Integração de dados: Facilitar a integração de múltiplas fontes de dados escolares para uma análise mais abrangente.

O agente de IA para identificação de dificuldades de aprendizagem analisa relatos de professores e avaliações escolares, identifica padrões e sinais de dificuldades em alunos e fornece feedbacks acionáveis. 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 identificação precoce de dificuldades de aprendizagem.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA. O processo começa com o recebimento dos relatos de professores e termina com a entrega de um JSON contendo a identificação de padrões e sinais de dificuldades, além de feedbacks acionáveis.

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 educadores receberão. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

RF 1. Agente de Análise de Relatos e Avaliações Escolares

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo relatos de professores e avaliações escolares em formato de texto. Este texto é o registro bruto das observações dos professores e resultados dos alunos.

# 2. Objetivo
Analisar os relatos e avaliações para identificar padrões e sinais de dificuldades de aprendizagem nos alunos, fornecendo feedbacks acionáveis para os educadores.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise cada relato de forma independente, identificando palavras-chave e expressões associadas a dificuldades de aprendizagem, como 'dificuldade em leitura', 'problemas de concentração', e 'dificuldade em matemática'.
- Identifique padrões de desempenho e comportamento que se desviem significativamente da norma para a faixa etária ou nível escolar do aluno, utilizando benchmarks de desempenho escolar.
- Compare os relatos de diferentes professores e avaliações para buscar consistência nos sinais de dificuldade, registrando qualquer discrepância notável.
- Forneça feedbacks detalhados e práticos sobre como os professores podem adaptar suas abordagens pedagógicas para atender às necessidades identificadas, incluindo sugestões específicas de estratégias de ensino.
- Registre no output JSON as dificuldades identificadas, juntamente com sugestões de intervenção pedagógica, categorizando por tipo de dificuldade e urgência de intervenção.
- Assegure que os feedbacks são claros, objetivos e baseados em evidências concretas extraídas dos dados fornecidos, evitando interpretações subjetivas sem respaldo nos dados.