Estou iniciando meus estudos em Python e ainda não possuo domínio suficiente da linguagem para desenvolver soluções de programação de forma autônoma e sem apoio da IA. Entretanto, venho utilizando os conteúdos estudados para compreender a lógica computacional necessária à construção da Plataforma Inteligente de Gestão, Análise e Comunicação da Avaliação Formativa da Aprendizagem (AFA).
Neste módulo, ao invés de reproduzir diretamente os exercícios propostos, procurei aplicar os conceitos de tratamento de exceções na evolução do projeto.
As principais incorporações foram:
1. Tratamento de estudantes não encontrados
A plataforma passa a identificar situações em que um estudante consultado não está cadastrado na turma.
try:
estudante = cadastro[nome]
except KeyError:
print("Estudante não encontrado na turma.")
2. Identificação de estudantes sem registros avaliativos
Antes de gerar relatórios ou dashboards, o sistema verifica se existem evidências suficientes para análise.
if len(registros) == 0:
raise ValueError(
"O estudante não possui registros avaliativos."
)
3. Validação de notas e indicadores
A plataforma passa a impedir registros incompatíveis com a escala definida.
if nota < 0 or nota > 10:
raise ValueError(
"Valor inválido para nota."
)
4. Controle de inconsistências nos dashboards
Ao gerar o Dashboard da Coordenação, o sistema identifica turmas sem dados suficientes para análise.
if percentual_preenchimento < 80:
raise ValueError(
"Dados insuficientes para geração do dashboard."
)
5. Monitoramento da visibilidade pedagógica
O sistema passa a alertar quando um estudante não possui registros suficientes para análise de aprendizagem.
if ivp == 0:
raise ValueError(
"Estudante sem visibilidade pedagógica."
)
6. Encerramento seguro dos processos
Mesmo quando ocorre alguma inconsistência, o sistema registra o encerramento adequado da consulta.
try:
gerar_relatorio()
except Exception as erro:
print(erro)
finally:
print("Consulta encerrada.")
Aprendizagem construída
Com este módulo compreendi que sistemas inteligentes não precisam apenas calcular dados e gerar indicadores. Eles também precisam validar informações, identificar inconsistências e proteger a qualidade das análises.
Assim, os conceitos de try, except, else, finally e raise foram incorporados à futura arquitetura da Plataforma AFA como mecanismos de governança, validação e segurança dos dados educacionais.
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!