Expansão das funcionalidades da agente doutora Helena (professora corretora de redações)

Agora que já compreendo como otimizar e personalizar o funcionamento do meu agente de IA, avancei para a criação de novas opções de ação baseadas nas necessidades reais do meu contexto profissional: a atuação como professora corretora e avaliadora de redações em múltiplos formatos (ENEM, FUVEST, vestibulares e redações escolares).
Atualmente, minha agente (Dra. Helena) possui quatro funções principais:
Ler a base de dados para gerar insights sobre desempenho e perfil de escrita.
Otimizar resultados com sugestões de ajustes linguísticos e estruturais.
Analisar engajamento e evolução dos estudantes.
Criar relatórios de desempenho e progresso textual.
Para torná-la mais completa e inteligente, defini duas novas funcionalidades:
Função 5 – Monitoramento de tendências linguísticas e discursivas
Propósito:
Permitir que a Dra. Helena identifique mudanças nas exigências das bancas avaliadoras e nos padrões discursivos contemporâneos, observando atualizações nos temas mais cobrados, novas abordagens argumentativas e exemplos de excelência textual.
Aplicação prática:
Ela poderá responder a comandos como:
“Quais são as tendências recentes nas redações do ENEM?”
“Que tipos de repertórios têm sido mais valorizados pela FUVEST?”
Isso permitirá que o agente mantenha professores e estudantes atualizados com base em fontes atuais e padrões avaliativos reais.
Função 6 – Geração de estratégias personalizadas de ensino e correção
Propósito:
A partir da análise dos textos e do histórico de desempenho do aluno, a Dra. Helena será capaz de sugerir planos de ação pedagógicos personalizados, como trilhas de revisão, sequências de treino e microatividades.
Aplicação prática:
Ela responderá a comandos como:
“Crie um plano de evolução para um aluno com dificuldade em coesão referencial.”
“Monte uma sequência de reescrita semanal baseada em erros recorrentes.”
Dessa forma, a agente deixa de apenas corrigir e passa a orientar estrategicamente o desenvolvimento textual de cada aluno, simulando a atuação de uma mentora pedagógica automatizada.
Etapa de personalização
Essas novas ações foram configuradas na base de instruções da agente, adicionadas como as opções 5 e 6.
O prompt foi ajustado para que a Dra. Helena reconheça quando o usuário deseja:
análise de tendência (ação 5) — ela deve buscar e sintetizar dados atualizados;
planejamento pedagógico (ação 6) — ela deve criar planos de ação estruturados e viáveis.
Etapa de testes
Durante os testes:
Para o monitoramento, perguntei: “Quais repertórios foram mais valorizados nas redações nota 1000 dos últimos anos?” e o agente retornou um resumo consistente.
Para as estratégias personalizadas, solicitei: “Monte um cronograma de treino para alunos que perdem pontos em competência III do ENEM.” — e o resultado foi um plano coerente e aplicável.
Após pequenos ajustes de contexto e refinamento do vocabulário técnico, as duas novas funções passaram a operar com fluidez.
Resultado final
Com essas implementações, a Dra. Helena tornou-se uma agente de IA completa, unindo correção rigorosa, inteligência analítica e personalização pedagógica.
Ela agora atua como avaliadora, mentora e pesquisadora, apoiando a formação de escritores mais conscientes e professores com acesso a dados e estratégias em tempo real.
Valor agregado: o agente não apenas corrige textos, mas forma escritores, otimizando o aprendizado por meio de inteligência artificial e pensamento pedagógico estruturado.