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[Projeto] Mão na massa: cronograma de estudos IA Taxonomia de Bloom

MINI PLANO DE 7 DIAS — De Aplicar → Analisar

Tema central: Especialista em IA e Engenharia de Prompts
Duração: 7 dias (1h30 a 2h por dia)

Dia 1 – Mapear o que você sabe e como usa

Objetivo: Tornar visível o seu próprio raciocínio.

Atividade:

Escolha 3 prompts seus que deram bons resultados.

Escreva o porquê de cada um ter funcionado.

Agora, escolha 1 que falhou — e descreva por que não funcionou.

Meta cognitiva: enxergar padrões no seu próprio processo mental (início da análise).

Dia 2 – Desconstruir um prompt

Objetivo: Aprender a “abrir o motor” de um bom prompt.

Atividade:

Pegue um prompt profissional (por exemplo, de um portfólio ou LinkedIn de especialista em IA).

Divida o prompt em partes: contexto, tarefa, estilo, formato de saída, restrições.

Explique a função de cada parte.

Meta cognitiva: entender os mecanismos internos de instrução (como um engenheiro analisa código).

⚙ Dia 3 – Comparar abordagens

Objetivo: Descobrir que há várias formas de resolver o mesmo problema.

Atividade:

Escolha um mesmo desafio (ex: criar e-mail persuasivo, gerar plano de aula, automatizar com N8N).

Resolva com 2 prompts diferentes.

Compare resultados em clareza, criatividade e precisão.

Meta cognitiva: analisar variáveis que influenciam a performance.

Dia 4 – Análise lógica e tomada de decisão

Objetivo: Raciocinar como um avaliador técnico.

Atividade:

Liste 3 decisões que um engenheiro de prompts toma ao criar instruções (ex: formato da resposta, estilo do modelo, temperatura).

Para cada uma, descreva quando vale a pena usar e quando não.

Meta cognitiva: compreender e justificar escolhas (base da análise técnica).

Dia 5 – Anatomia de uma automação No Code

Objetivo: Analisar a estrutura lógica por trás de um fluxo automatizado.

Atividade:

Pegue uma automação simples no Make (ou N8N): ex: receber formulário → enviar e-mail → registrar em planilha.

Desenhe o fluxo e explique o papel de cada módulo.

Identifique gargalos ou redundâncias.

Meta cognitiva: enxergar causas e efeitos, e prever consequências.

Dia 6 – Diagnóstico de resultados

Objetivo: Desenvolver senso crítico técnico.

Atividade:

Compare 2 outputs de IA para uma mesma tarefa.

Analise com base em: relevância, originalidade, consistência e adequação ao objetivo.

Escreva um mini relatório avaliando qual é melhor e por quê.

Meta cognitiva: argumentar tecnicamente sobre qualidade.

Dia 7 – Síntese e insight

Objetivo: Consolidar o raciocínio analítico.

Atividade:

Revise tudo o que aprendeu na semana.

Crie um “framework pessoal de engenharia de prompts”:

Etapas do seu processo criativo.

Critérios que usa para avaliar um bom prompt.

Estratégias que você percebeu que funcionam melhor.

Meta cognitiva: transformar análise em método pessoal (transição ao nível 5 – Avaliar).

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