Trabalho Prático - Professor Agente (Assistente IA Educacional)

Página principal e diretrizes do Trabalho Prático Integrador da disciplina de Gestão de Projetos de Software (2026-2).
Data de Publicação

06/09/2026

Data de Modificação

31/08/2026

Trabalho Prático Integrador: Professor Agente (Inspirado no Ecossistema WokDex)

1. Introdução e Propósito

Este trabalho prático é a atividade principal da disciplina de Gestão de Projetos de Software. O objetivo é que sua equipe aplique os conceitos teóricos aprendidos em sala de aula para planejar, executar, monitorar e concluir um projeto real de desenvolvimento de software.

Ao longo do semestre, sua equipe irá construir o Professor Agente, um assistente de IA educacional socrático inspirado na visão do ecossistema WokDex (plataforma de exercícios e juiz online desenvolvida pelo professor). O assistente utilizará uma API de inteligência artificial (ex: Gemini, OpenAI, Groq) e uma interface de escolha da equipe (ex: Telegram Bot, Discord, Streamlit ou Web App).

Nota💡 Autonomia e Flexibilidade das Propostas

As estruturas apresentadas neste guia (como a decomposição da EAP, organização de pastas, tecnologias e diretrizes de prompt) representam propostas e sugestões de referência.

A sua equipe tem total autonomia e liberdade para adaptar, reorganizar, expandir ou simplificar os pacotes de trabalho e a arquitetura da forma que fizer mais sentido para a proposta do seu Professor Agente. O requisito fundamental é que a equipe mantenha o rigor de gestão: cobertura completa do escopo (Regra dos 100% na EAP adotada), rastreabilidade de autoria no GitLab e postura socrática de tutoria.

Atenção à Tecnologia: A linguagem de programação e o framework são de livre escolha da equipe (ex: Python, Java/Spring, Node.js). O foco da disciplina não é avaliar a complexidade técnica da stack escolhida, mas, principalmente, o processo de gestão de projetos que sua equipe irá utilizar para construir o produto, versionando tudo no GitLab.

2. Objetivos de Aprendizagem

Este trabalho foi projetado para que você possa:

  • Aplicar Conceitos de Gestão: Colocar em prática as metodologias de gestão tradicional (PMBOK), ágil (Scrum) e híbrida.
  • Utilizar Ferramentas de Mercado: Dominar ferramentas colaborativas como o GitLab (para versionamento de código, rastreamento de autoria e automação CI/CD).
  • Engenharia de Prompt e Escopo: Aprender a gerenciar o “Scope Creep” lidando com LLMs, refinando prompts para garantir que a IA atue como tutor e não apenas entregue o código pronto.
  • Praticar a Colaboração: Trabalhar em equipe para definir escopo, delegar tarefas, resolver conflitos e garantir a entrega de um produto de qualidade com base na contribuição de todos.

3. Descrição do Projeto e Ideologia do Assistente

O produto final do seu projeto será um software funcional (O Professor Agente), com as seguintes diretrizes de escopo e proposta pedagógica:

  • Abrangência de Conteúdo (Da Programação Básica a Grafos): O Professor Agente precisa ser versátil e capaz de auxiliar alunos em diferentes níveis da jornada de aprendizado:
    • Nível Introdutório (Programação Simples): Lógica de programação, variáveis, estruturas condicionais (if/else), laços de repetição (for/while), vetores, matrizes e manipulação de strings;
    • Nível Intermediário/Avançado (Estruturas e Grafos): Busca em largura (BFS), busca em profundidade (DFS), caminhos mínimos (Dijkstra), ordenação topológica, árvores, programação dinâmica e análise assintótica de complexidade \(O(V + E)\).
  • Ideologia e Estratégia Pedagógica: A equipe deve definir claramente a ideologia do seu chatbot. Dado um problema computacional (seja um for básico ou um algoritmo de Dijkstra), qual a estratégia adotada para que o aluno aprenda de verdade? O assistente deve atuar como um mentor/tutor socrático, conduzindo o estudante por meio de diálogo investigativo para que ele mesmo construa a solução.
  • Guiar o Caminho do Conhecimento (e não entregar a resposta): O objetivo central do bot não é fornecer código pronto ou a resposta final, mas sim guiar a jornada de aprendizado. O assistente deve:
    • Estimular o aluno a conversar e explicar o que já pensou (“Qual foi a sua ideia inicial para percorrer a matriz ou representar a lista de adjacência?”);
    • Validar se o aluno realmente compreendeu o problema e as restrições antes de sugerir caminhos;
    • Oferecer pistas graduais ajustadas ao nível do desafio (ex: alertar sobre limites de laço em problemas simples ou sugerir filas de prioridade em problemas de grafos);
    • Fazer perguntas que provoquem a reflexão lógica e a autonomia do estudante.
  • Postura Frente a Fraudes vs. Foco no Aprendizado: É fato conhecido que não é possível impedir 100% que um aluno use métodos externos ou outras IAs para obter a resposta pronta. O propósito do Professor Agente não é ser um mecanismo de repressão policialesco, mas sim oferecer a melhor experiência possível para quem quer aprender, guiando o caminho do conhecimento de forma envolvente e construtiva.
  • Integração e Autoria: A lógica de negócio e o System Prompt serão construídos incrementalmente. Cada ajuste no prompt, cada refatoração da API e cada nova feature na interface deve ser acompanhada por commits e Merge Requests no Git. A sua contribuição individual é provada pelo seu rastro no repositório.
  • Repositório-Modelo: A equipe deverá iniciar o projeto a partir de um Template Repository fornecido pelo professor, que já contém as estruturas iniciais de documentação e CI/CD.

O foco da avaliação não está em criar a IA do zero (vocês consumirão uma API), mas na qualidade do processo de gestão, na consistência da engenharia pedagógica do assistente e na rastreabilidade da evolução do produto via Sprints.

4. Avaliação e Pontuação

O trabalho prático tem um valor total de 30 pontos, distribuídos ao longo dos quatro módulos da disciplina. A pontuação será baseada na demonstração da aplicação dos conceitos de gestão e nas evidências do trabalho colaborativo registradas no GitLab.

Módulo de Avaliação Prazo de Entrega Valor Foco da Avaliação Detalhes
Módulo 1: Iniciação e Planejamento 15-08 a 14/09/2026 5 pontos Identidade, Charter, EAP, Requisitos, Diretrizes de Prompt, Backlog GitLab e Spike de API. 📖 Ver Guia do Módulo 1
Módulo 2: Gestão e Documentação 19/10/2026 5 pontos Construção do System Prompt inicial, refinamento de escopo e rastreabilidade nas issues. 📝 Ver Proposta (Rascunho)
Módulo 3: Execução Ágil e CI/CD 16/11/2026 10 pontos Adoção da metodologia ágil, uso do GitLab Boards, frequência de commits e pipeline de CI/CD. 📝 Ver Proposta (Rascunho)
Módulo 4: Conclusão e Apresentação 07/12/2026 10 pontos Qualidade do bot em funcionamento (apresentação pitch), retrospectiva e autoria via Git. 📝 Ver Proposta (Rascunho)

5. Requisitos e Diretrizes

Para a realização do projeto, as seguintes regras e diretrizes devem ser seguidas:

  • Identificação: Todos os participantes devem ter um login no GitLab da disciplina. O projeto deve ser criado no subgrupo oficial gps-projetos-integradores (o professor já terá acesso automático).
  • Papéis: Dentro da equipe, os membros devem definir e registrar seus papéis (Scrum Master, Product Owner, Desenvolvedores).
  • Rastreamento de Autoria e Tarefas: Cada tarefa deve ser registrada como uma issue e cada feature deve ser entregue via Merge Request. A ausência de commits anula a nota do membro.
  • Estimativa de Tempo: As issues devem incluir estimativas (ex: 1h, 2h) para acompanhar o esforço.
  • Evidência: O histórico de commits, o refinamento do prompt da IA e o fechamento das issues servirão como evidência primária do trabalho.
  • Responsabilidade e Nota Individual: A nota do trabalho prático não será, necessariamente, a mesma para todos. A avaliação considerará a contribuição individual com base nas evidências objetivas do GitLab (quem codou a interface, quem fez o prompt, quem documentou). Membros “caronas” serão identificados pela falta de rastreabilidade no repositório.
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