Agente de IA para Avaliação de Metodologias de Ensino

Extrair, identificar e padronizar informações sobre metodologias de ensino aplicadas na escola, consolidando evidências e contexto em um JSON estruturado e normalizado para avaliação posterior.

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 materiais pedagógicos e dados de resultados de aprendizagem via API. 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 conjunto de materiais pedagógicos e dados de aprendizagem.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber documentos textuais (PDF/DOCX/TXT), planilhas (CSV/XLSX), registros de observação e atas pedagógicas (.txt/.docx), imagens (PNG/JPG) e texto livre.
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 90.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo as metodologias identificadas, evidências de resultado, contexto, problemas recorrentes, restrições contextuais, lacunas de dados e metadados.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {"metodologias_identificadas": [{"nome_padronizado": "ABP/PBL", "sinonimos_detectados": ["Aprendizagem Baseada em Projetos"], "disciplinas": ["Ciências"], "series_anos": ["8º ano"], "duracao": "6 semanas", "componentes_chave": ["problema autêntico"], "estrategias_avaliativas": ["rubrica"], "recursos_tecnologicos": ["Google Classroom"], "evidencias_resultado": {"participacao": 0.82, "entrega_trabalhos": 0.9}, "contexto": {"tamanho_turma": 32, "infraestrutura": ["laboratorio de informatica"], "conectividade": "parcial"}}], "problemas_recorrentes": ["baixa participação em apresentações finais"], "restricoes_contextuais": {"tempo_semanal": "2 aulas/semana"}, "lacunas_de_dados": ["ausencia de baseline de leitura"], "metadados": {"fonte_dados": ["planos_aula.pdf"], "data_processamento": "2025-11-30"}} 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 4.500 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados 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 Avaliação e Recomendação de Metodologias de Ensino (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Avaliação e Recomendação de Metodologias de Ensino (RF 2).

Avaliar as metodologias aplicadas, identificar áreas de melhoria e inovação e gerar um relatório com insights acionáveis e plano de implementação priorizado.

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 estruturado contendo as metodologias identificadas e suas respectivas evidências e contextos.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 12.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um relatório em formato **Markdown** que inclui um sumário executivo, avaliação por metodologia, recomendações acionáveis e plano de 90 dias, entre outros.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   # Relatório de Avaliação de Metodologias de Ensino
  
  ## Sumário Executivo
  - Principais achados
  - 3 iniciativas prioritárias
  
  ## Contexto e Abrangência
  - Turmas/disciplinas avaliadas
  - Restrições e lacunas de dados
  
  ## Avaliação por Metodologia
  - Nome padronizado
  - Rubrica de critérios
  
  ## Áreas de Melhoria e Oportunidades de Inovação
  - Gaps diagnosticados
  
  ## Recomendações Acionáveis Priorizadas
  - Tabela com ações
  
  ## Plano de 90 Dias (Ondas)
  - Quick wins e preparação
  
  ## KPIs Sugeridos
  - Lista de KPIs
  
  ## Considerações Éticas e de Privacidade
  - Diretrizes para uso de dados
  
  ## Próximos Passos
  - Agenda de monitoramento contínuo 

• Número de caracteres esperado: O relatório final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 4.500 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta.
• Calculadora: Não utiliza.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não utiliza.

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 (relatório em Markdown) é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.