🔬 O que é o Programa IC Especial?
Além dos Trabalhos Práticos regulares (TP1→TP2→TP3), a disciplina oferece uma trilha de Iniciação Científica para alunos que demonstrarem excelência técnica e interesse em pesquisa.
Os alunos selecionados farão os mesmos TPs que a turma regular, mas receberão um módulo extra (TP-IC) que gera dados para um artigo científico real. Se o artigo for aceito em conferência, os alunos entram como coautores.
[!IMPORTANT] O Programa IC não substitui os TPs regulares. Ele é um trabalho adicional, avaliado separadamente (bolsa, créditos de pesquisa). A nota da disciplina é calculada pelos mesmos critérios de todos.
🎯 O Objetivo Científico
A tese de doutorado do professor propõe dois planos interconectados para validar o framework WOKDEX:
| Plano 1 — Pipeline de Exercícios |
Gera automaticamente metadata.yaml a partir de enunciados |
Todas as 10 equipes (via TP1→TP2→TP3) |
| Plano 2 — Simulated Students |
Valida os artefatos gerados simulando alunos que erram |
Equipes IC (via TP-IC) |
A mágica está na retroalimentação: o Plano 2 testa os artefatos do Plano 1 e identifica falhas. As 10 equipes regulares geram os artefatos; as equipes IC os validam.
TURMA REGULAR (10 equipes) EQUIPES IC (2 equipes)
┌──────────────────────────┐ ┌──────────────────────┐
│ TP1 → TP2 → TP3 │ │ TP1 → TP2 → TP3 │
│ (pipeline WOKDEX) │───────────▶│ (igual à turma) │
│ │ artefatos │ + │
│ Geram ~100 YAMLs │ │ TP-IC (Plano 2) │
│ com variação natural │ │ Simulated Students │
└──────────────────────────┘ └──────────┬───────────┘
│
▼
┌──────────────────────┐
│ Artigo 2 + Artigo 3 │
│ Coautoria dos alunos│
└──────────────────────┘
👥 Quem pode participar?
Critérios de Seleção (avaliados após a entrega do TP1)
| F1 ≥ 65% no TP1 |
30% |
Métrica automática no dataset de teste |
| Commits consistentes (≥ 10 commits significativos) |
20% |
Git Blame no GitLab |
| Qualidade do código (docstrings, testes, organização) |
20% |
Code review do professor |
| Interesse declarado em pesquisa/IC |
15% |
Formulário + conversa informal |
| Disponibilidade de horário extra (~4h/semana) |
15% |
Formulário |
Quando?
- Semana 3–4 (após a entrega do TP1): o professor convida os alunos que se destacaram.
- O convite é opcional. Quem recusar continua normalmente na disciplina.
Quantos alunos?
8 alunos divididos em 2 equipes de 4, com papéis complementares:
| IC-Alpha (4 alunos) |
Pipeline melhorado: Self-Healing, Data Anchoring, Ablation completo (4 condições) |
Plano 1 → Artigo 2 |
| IC-Beta (4 alunos) |
Simulated Students: Agent Novice, Agent Instructor, Schema Validator |
Plano 2 → Artigo 3 |
🛠️ Stack Técnica do TP-IC
| Linguagem |
Python 3.11+ |
Mesma dos TPs regulares |
| Modelo de IA |
Agente Agnóstico (DeepSeek, GPT-4o-mini, open weights) |
Escolhido pelo professor (via chave de API) |
| Servidor / API |
Acesso via API REST |
LangChain / LangGraph suporta OpenAI, DeepSeek, etc. |
| Custo Estimado |
~$10 a $20 para toda a pesquisa |
Muito mais barato que manter GPU ligada ($1/h na AWS) |
| Orquestração de Agentes |
LangGraph |
Grafos com loops de reflexão |
| Saída Estruturada |
Pydantic + Instructor |
Garante JSON WOKDEX válido |
| Estatística |
scipy + statsmodels |
McNemar, Fleiss’ κ, ICC |
📦 Entregáveis do TP-IC
IC-Alpha (Pipeline Melhorado)
| E1 |
Planilha de diagnóstico do pipeline v1 |
4 |
Catalogar falhas nos 45 exercícios do corpus |
| E2 |
Self-Healing Loop funcional |
6 |
Golden code que compila + roda + se auto-corrige |
| E3 |
Data Anchoring + Validator final |
8 |
Forçar saída válida contra JSON Schema |
| E4 |
Pipeline v2.0 rodando |
10 |
Todas as 5 fases melhoradas |
| E5 |
Dataset WOKDEX v2.0 (45 exercícios) |
12 |
Versão final dos metadados |
| E6 |
Tabela comparativa v1 vs. v2 |
13 |
Métricas de melhoria |
| E7 |
Rascunho Artigo 2 (8–10 páginas SBC) |
15 |
Pronto para submissão |
IC-Beta (Simulated Students)
| E1 |
Taxonomia de erros documentada |
4 |
Catalogar tipos de misconception por nível (CS1–CS3) |
| E2 |
Agent Novice funcional |
7 |
Simula aluno errando de propósito |
| E3 |
Agent Instructor funcional |
9 |
Gera hint sem entregar a resposta (com reflexão) |
| E4 |
Agent Schema Validator |
10 |
Valida JSON com Self-Healing |
| E5 |
Loop de Validação (5 exercícios piloto) |
11 |
IC-Beta testa artefatos de IC-Alpha |
| E6 |
Ablation Study (4 condições) |
13 |
McNemar pareado; 4 arquivos JSONL |
| E7 |
Validação nos 10 pipelines da turma |
14 |
Rodar Simulated Students nos YAMLs de todas as equipes |
| E8 |
Rascunho Artigo 3 (8–10 páginas SBC) |
15 |
Pronto para submissão |
📅 Cronograma Paralelo
| 1–2 |
TP1: Redes Neurais + FastAPI |
Mesmo + setup AWS/vLLM |
| 3 |
TP1 entregue |
Seleção dos alunos IC |
| 4 |
Módulo 2 (Embeddings) |
Diagnóstico pipeline v1 (Alpha) + Taxonomia de erros (Beta) |
| 5–6 |
Módulo 2 |
Self-Healing Loop (Alpha) |
| 7 |
TP2: RAG + Spring AI |
Agent Novice (Beta) |
| 8–9 |
Módulo 3 (RAG) |
Data Anchoring (Alpha) + Agent Instructor (Beta) |
| 10 |
TP2 entregue |
Loop de Validação (5 exercícios) |
| 11 |
Módulo 4 (Agents) |
Ablation Study começa (Beta) |
| 12 |
Módulo 4 |
Pipeline v2.0 final (Alpha) + Ablation (4 condições) |
| 13 |
TP3: Agente + Demoday |
Rodar nos 10 pipelines da turma (Beta) |
| 14 |
TP3 entregue + Demoday |
Expert Evaluation (professor como avaliador) |
| 15 |
Notas finais |
Rascunhos Artigo 2 + 3 prontos |
🏆 O que os Alunos IC Ganham
| Coautoria em artigo científico |
Se aceito no SBIE 2027, AIED 2027, ou RBIE |
| Bolsa (se disponível) |
O professor buscará bolsas PIBIC/FAPEMIG |
| Experiência real de pesquisa |
LangGraph, vLLM, ablation study, avaliação estatística |
| Carta de recomendação |
Para pós-graduação ou mercado |
| Bônus na disciplina |
+5 pts se o artigo for aceito (conforme rubrica do TP3) |
⚠️ Riscos e Mitigações
| Alunos IC desistem no meio |
Média |
Selecionar 8 (não 4). Se 2 saírem, ainda restam 6. |
| Equipes regulares atrasam TPs |
Alta |
IC-Beta testa com os YAMLs disponíveis; não depende de 100%. |
| Custo extra para a equipe |
Baixa |
A API key é fornecida pelo professor (custo total estimado < $20). |
| Qualidade dos artefatos regulares é baixa |
Média |
Isso é dado! Artefatos ruins → seção “Limitations” do artigo. |
| Conflito de horário |
Média |
Reunião semanal de 30 min + comunicação via Discord. |
📚 Publicações Esperadas
| Artigo 2 |
Pipeline WOKDEX-LLM validado: geração automática com Self-Healing e Data Anchoring, redução ≥70% no esforço de curadoria |
SBIE 2027 ou RBIE |
IC-Alpha |
| Artigo 3 |
Simulated Students via Multi-Agent LLM: validação pedagógica sem CEP, Ablation Study + Expert Evaluation |
AIED 2027 ou ACM TOCE |
IC-Beta |
💬 Mentoria
- Reunião semanal: 30 minutos, fora do horário da aula (sexta-feira 17h ou sábado 10h).
- Comunicação: Canal privado no Discord da disciplina (
#ic-wokdex).
- Revisão de código: O professor faz code review semanal nos PRs das equipes IC.
- Open Science: Todo código, dado e resultado será público no GitHub.
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