Estou iniciando meus estudos em Python e, neste momento da minha formação, ainda não possuo domínio suficiente da linguagem para desenvolver soluções mais complexas de programação sem apoio da Inteligência Artificial. Por esse motivo, tenho utilizado o ChatGPT como ferramenta de aprendizagem, não apenas para gerar códigos, mas principalmente para compreender conceitos, estruturas, lógica de programação e possibilidades de aplicação prática dos conteúdos estudados.

Embora eu ainda não saiba construir sozinha códigos mais elaborados, venho desenvolvendo progressivamente a compreensão da lógica da programação e da arquitetura dos sistemas que desejo construir. Nesse processo, utilizo a IA como uma espécie de tradutora entre minhas necessidades educacionais e a linguagem computacional. A partir dos conhecimentos adquiridos no curso, consigo analisar, compreender, validar e até questionar as soluções propostas pela Inteligência Artificial, verificando se os códigos realmente atendem aos objetivos pedagógicos, analíticos e gerenciais da Plataforma Inteligente de Gestão, Análise e Comunicação da Avaliação Formativa da Aprendizagem (AFA), projeto que venho desenvolvendo paralelamente aos estudos.

Assim, mais do que aprender a escrever código, estou aprendendo a pensar computacionalmente, transformando problemas educacionais em estruturas lógicas capazes de serem implementadas por meio da programação. Cada novo conteúdo estudado amplia minha capacidade de dialogar com a tecnologia, avaliar soluções propostas e construir uma visão mais consistente sobre o desenvolvimento de sistemas voltados à análise de dados educacionais.

A seguir, apresento uma versão simplificada da arquitetura desenvolvida até o momento, incorporando os conhecimentos de funções, listas, listas de listas, tuplas, List Comprehension, Zip, If-Else e Dict Comprehension estudados nos módulos 2 e 3.

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# CADASTRO DOS ESTUDANTES
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estudantes = [
    ("E001", "Amanda"),
    ("E002", "Ian"),
    ("E003", "Pedro"),
    ("E004", "Marina"),
    ("E005", "Lucas")
]

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# REGISTROS AFA
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afa = [
    [9, 8, 10, 9],
    [7, 8, 7, 6],
    [5, 4, 6, 5],
    [10, 9, 9, 10],
    [6, 7, 5, 6]
]

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# FUNÇÃO DE CÁLCULO DO AFA
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def calcular_afa(registros: list) -> float:
    return round(sum(registros) / len(registros), 1)

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# MÉDIAS DA TURMA
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medias_afa = [
    calcular_afa(registro)
    for registro in afa
]

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# CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA
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situacao = [
    "Desenvolvimento Consolidado"
    if nota >= 8
    else "Monitoramento"
    if nota >= 6
    else "Estado de Atenção"
    for nota in medias_afa
]

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# ÍNDICE DE VISIBILIDADE
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ivp = [22, 18, 4, 25, 11]

visibilidade = [
    "Alta Visibilidade"
    if indice >= 20
    else "Baixa Visibilidade"
    if indice >= 10
    else "Invisível"
    for indice in ivp
]

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# ESTUDANTES INVISÍVEIS
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invisiveis = [
    estudantes[i][1]
    for i in range(len(estudantes))
    if ivp[i] < 10
]

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# PROFESSORES AVALIADORES
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professores = {
    "Ana": 35,
    "Carlos": 29,
    "Márcia": 0,
    "Ricardo": 12,
    "Fernanda": 41
}

status_professores = {
    professor:
    "Sem Registros"
    if registros == 0
    else "Baixa Participação"
    if registros < 30
    else "Participação Adequada"

    for professor, registros
    in professores.items()
}

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# RELACIONAMENTO DE DADOS
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painel_estudantes = list(
    zip(
        estudantes,
        medias_afa,
        situacao,
        visibilidade
    )
)

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# DASHBOARD DA COORDENAÇÃO
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dashboard = {
    "Estudante": [e[1] for e in estudantes],
    "AFA": medias_afa,
    "IVP": ivp,
    "Situação": situacao,
    "Visibilidade": visibilidade
}

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# RELATÓRIO INDIVIDUAL
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def gerar_relatorio(nome, afa, ivp, situacao):

    return f"""
    Estudante: {nome}

    AFA: {afa}
    IVP: {ivp}

    Situação:
    {situacao}
    """

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# GERAÇÃO DOS RELATÓRIOS
# ==========================

for i in range(len(estudantes)):

    relatorio = gerar_relatorio(
        estudantes[i][1],
        medias_afa[i],
        ivp[i],
        situacao[i]
    )

    print(relatorio)