Situação com padrão: Correção de redações escolares | Engenharia de Prompt: criando prompts eficazes para IA Generativa

Situação com padrão: Correção de redações escolares
Cenário:
Ao corrigir redações do ensino médio ou fundamental, você segue critérios específicos (como os do ENEM ou da FUVEST) que exigem análise de estrutura, coesão, argumentação e norma culta. Esse processo é repetitivo, cansativo e exige padrão.

Como a IA pode ajudar:

Classificação automática das competências
Modelos de IA podem ler a redação e atribuir notas parciais para cada competência (ex: argumentação, gramática, coesão).
Sugestões de melhorias com base em exemplos reais
A IA pode indicar:
“Esta introdução está vaga. Que tal começar com uma contextualização histórica?”
Criação de relatórios personalizados para cada aluno
Com um clique, gerar um feedback individualizado como:
"Você apresentou bons argumentos, mas precisa reforçar a conclusão com uma proposta mais clara."

Benefício prático:
Economia de tempo, padronização na correção, feedbacks mais consistentes e maior foco no acompanhamento pedagógico.

Olá, Érika! Como vai?

Agradeço por compartilhar suas reflexões e aprendizados com a comunidade Alura.

Gostei da sua análise sobre a correção de redações escolares, principalmente por destacar como a IA pode auxiliar na classificação automática das competências. É realmente interessante como a IA pode ajudar a manter um padrão na avaliação, além de economizar tempo.

Continue explorando as possibilidades da IA para otimizar suas tarefas diárias.

Uma dica é usar o few-shot prompting para refinar ainda mais a análise da IA. Mostre alguns exemplos de redações corrigidas com os critérios que você utiliza, assim a IA entenderá melhor o padrão e poderá te dar resultados ainda mais precisos.

Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!