Relato de Experiência: Construção de um Sistema de Prompts de IA para produção de material educacional

 

Nos últimos anos, a integração de Inteligência Artificial (IA) em processos educacionais tem se mostrado uma ferramenta poderosa para a inovação e eficiência. No projeto Elevagro 2.0, tive a oportunidade de aplicar a IA generativa, especificamente o ChatGPT em sua versão gratuita, para apoiar a produção de conteúdos educacionais, garantindo qualidade e aderência ao nosso Plano Instrucional. Gostaria de compartilhar minha experiência e o método desenvolvido para a criação de um sistema de prompts, que se tornou uma parte fundamental do nosso sucesso.

Objetivo do Projeto Elevagro 2.0 e estratégias de solução

O projeto Elevagro 2.0 tinha como principal objetivo o refatoramento (remodelação) de conteúdos existentes para uma abordagem de microlearning e de resolução de problemas. Quando cheguei na Elevagro, essas escolhas já estavam definidas e estavam pautadas em pesquisas anteriores e três anos de aplicação de cursos. Para atingir este objetivo, utilizei uma série de estratégias (a partir do planejamento e passar pelo processo decisório), incluindo:

• Plano Instrucional: Definimos diretrizes claras para a criação e organização dos conteúdos, entendendo o contexto e a estrutura existente (pessoal e física), bem como definimos padrões de aprendizagem e de templates.
• Levantamento dos conteúdos: entender o que havia, onde estavam, datas de produção e quais as licenças de Direitos de Uso.
• Metadados: Estruturamos informações para facilitar a busca e categorização dos conteúdos.
• Remodelagem dos Conteúdos (Refatoramento): Adaptamos os conteúdos existentes (videoaulas, ebook, quiz, estudo de caso e esquemas) para novos formatos e abordagens.
• Desenho de Processos: Mapeamos os processos de produção para assegurar eficiência e qualidade.
• Sistema de Controle de Produção: Configuramos o Infinity (controle de processos) para monitorar e gerenciar a produção dos conteúdos.
• Engenharia de Prompt IA de Apoio: Desenvolvemos prompts específicos para apoiar a criação e validação dos conteúdos.
• Sistema de Prompts IA: Criamos um sistema de prompts para garantir padrões e qualidade nos conteúdos.
• Formação dos Colaboradores: Treinamos a equipe para utilizar as novas ferramentas e processos.

Desenvolvimento do Sistema de Prompts

O sistema de prompts foi desenvolvido após a conclusão do Plano Instrucional, metadados, remodelagem dos conteúdos e desenho de processos. Usamos o Framework de Integração Eficiente de IA Generativa (em outro artigo, explico melhor) para guiar este desenvolvimento. O sistema de prompts foi projetado para:

• Revisar Conteúdos: Garantir a correção gramatical, linguagem e coerência dos textos, mas também a aderência aos metadados e padrões definidos no Plano Instrucional.
• Criar Novos Conteúdos: Facilitar a geração de novos materiais educacionais.
• Validar Informações: Assegurar que os conteúdos estivessem corretos, relevantes e aderentes aos metadados e padrões definidos no Plano Instrucional.
• Comparar Unidades de Conteúdo (UCs): Garantir coesão e consistência entre diferentes partes de um curso.

Processo Metodológico para Sistema de Prompts

O desenvolvimento do sistema de prompts foi baseado no Plano Instrucional e no desenho dos processos de produção de material educacional.

Resumo dos processos de produção de material educacional Elevagro 2.0

Segui um método estruturado, fundamentado em sete pilares:

1. Documento norteador: diretrizes que embasem o projeto.
2. Conhecimento dos Fundamentos da IA: Estudo das capacidades e limitações da IA generativa e compreensão das técnicas de interação com IA.
3. Domínio do Design Instrucional: Aplicação de conceitos de design instrucional, EAD e UX Design e integração dos princípios da Taxonomia de Bloom, bem como outras teorias e estratégias pedagógicas.
4. Pesquisa e Análise Crítica: Análise das necessidades educacionais específicas do público-alvo, a partir de coleta e validação de informações relevantes.
5. Colaboração Interdisciplinar: Consulta a profissionais de diferentes áreas para validação e refinamento dos prompts e das respostas geradas por IA; iteração constante para melhoria contínua.
6. Criação de Prompts Específicos: Desenvolvimento de prompts para diferentes tipos de objetos de aprendizagem (videoaulas, ebooks, quiz, etc.). Ajuste dos prompts com base no feedback recebido.
7. Aplicação Responsável e Transparente da IA: Manutenção da transparência sobre o uso da IA. Garantia de que todos os conteúdos gerados fossem validados tecnicamente.

Evolução do Sistema de Prompts

Um aspecto importante do projeto foi a constante evolução da solução. Utilizando o ChatGPT em sua versão gratuita, acompanhei as mudanças e melhorias na tecnologia ao longo de 12 meses. À medida que interagia com a IA, surgiam novas possibilidades, exigindo aprimoramento e modificação contínuos dos prompts para alcançar os melhores resultados possíveis. A evolução constante é uma característica intrínseca da IA generativa, e é essencial monitorar e ajustar o sistema regularmente para acompanhar os avanços tecnológicos. Por exemplo, recentemente, surgiu a possibilidade de consultar memórias criadas dentro do próprio ambiente do ChatGPT, permitindo a criação de memórias padrão que podem ser acessadas em outras sessões, o que aumentaria ainda mais a eficiência e a precisão do sistema de prompts.

Acessibilidade ao Sistema de Prompts

Para garantir que todos os colaboradores pudessem acessar e utilizar o sistema de prompts, criei fichas para cada processo, incluindo os prompts a serem usados em diferentes etapas da produção. Essas fichas foram produzidas em planilhas do Google e arquivadas colaborativamente na pasta do drive, chamada "desenho de processos". Em cada desenho, havia um atalho para "treinar" o ChatGPT sobre a abordagem da empresa e a estruturação dos cursos, seguido pelos prompts específicos. Dessa forma, cada colaborador que precisasse alterar um prompt poderia atualizar o arquivo, mantendo o sistema dinâmico e alinhado com as necessidades da equipe.

Ficha do Desenho de Processo para eBook - Aba 1 do arquivo (Planilha Google)

Todas as fichas tinham a mesma estrutura e continham três abas:

1. Informe
2. Processos
3. Prompts

Ficha do Desenho de Processo para eBook - Aba 2 do arquivo (Planilha Google)

Além disso, todas as fichas continham a informação: "todo conteúdo gerado por IA precisa de validação técnica".

Ficha do Desenho de Processo para eBook - Aba 3 do arquivo (Planilha Google)

A construção deste sistema poderia ter sido realizada em outros formatos e soluções, mas optei por utilizar ferramentas do Google de forma experimental, pois o time já estava familiarizado com elas e conhecia bem sua sistemática.

Implementação de Prompts e Resultados

Os prompts criados foram utilizados no ChatGPT em sua versão gratuita, mas poderiam ser aplicados em qualquer outra solução baseada em IA Generativa similar. Inclusive, em soluções pagas, é possível treiná-las, tornando o processo menos trabalhoso. De qualquer forma, essa abordagem trouxe um grande aprendizado, permitindo adaptar o sistema a outras plataformas de IA.

Independente da ferramenta escolhida, é essencial construir prompts de forma eficiente, contextualizados e alinhados aos objetivos do projeto. Neste caso, os prompts foram desenvolvidos para otimizar os processos de produção de material educacional.

Os prompts foram elaborados para treinar a IA Generativa em diversos aspectos:

• Sobre a EdTech, sua abordagem pedagógica, padrões e público-alvo;
• Sobre as personas ideais para responder a determinados prompts;
• Para apoiar na revisão ou escrita dos metadados, dos problemas que o conteúdo resolve, das competências, dos objetivos e palavras-chaves;
• Para organizar informações e ajudar na análise de alinhamento dos metadados aos conteúdos;
• Para apoiar na escrita de objetos de aprendizagem e conteúdos complementares;
• Entre outros processos específicos, como Programático, Trilhas, Unidades de Conteúdos e Objetos de Aprendizagem (videoaulas, e-books, quizzes, estudos de caso e esquemas como infográficos, mapas mentais e fluxogramas).

Esse sistema, embora complexo, quando organizado e fundamentado, melhora a qualidade e produtividade do processo de produção, alcançando resultados impactantes como:

• Contrato de 12 meses com entregas completas por parte do Designer Instrucional.
• 100% dos objetos de aprendizagem (aproximadamente 2840 OAs) na esteira de produção.
• 30 cursos refatorados (28,85% dos cursos da Elevagro), transformados em 116 mini cursos de microlearning.
• 897 objetos de aprendizagem compondo esses 116 mini cursos, denominados Unidades de Conteúdos.
• Time de Produto: 3 especialistas de conteúdo (engenheiros agrônomos), 1 designer gráfico, 1 produtor e editor de vídeo, 1 designer instrucional, 1 gestora de plataforma, 1 estagiária de plataforma, 1 CS.

Esses números são expressivos e refletem a eficácia do sistema de prompts, mas é importante lembrar que são apenas uma etapa de um projeto bem-sucedido. É essencial considerar indicadores e OKRs para uma avaliação abrangente e contínua.

Concluindo, a implementação de um sistema de prompts eficiente não só potencializa a produção, como também contribui significativamente para a qualidade dos materiais educacionais, reforçando a importância da IA Generativa como uma ferramenta poderosa quando utilizada de maneira estratégica e consciente.

Veja aqui uma publicação com o feedback dos colaboradores da Elevagro com o impacto da implementação do Plano Instrucional.

Conclusão

A experiência de criação do sistema de prompts no projeto Elevagro 2.0 demonstrou o potencial da IA generativa como uma solução de apoio poderosa na produção de conteúdos educacionais. A chave para o sucesso foi a combinação de conhecimento técnico, design instrucional, colaboração interdisciplinar e aplicação responsável da IA. Este projeto não só atingiu seus objetivos, como também abriu novos caminhos para a inovação no campo da educação.

Além disso, é fundamental entender que a criação de um sistema de prompts não é um processo estático. É necessário um monitoramento contínuo, não apenas para garantir que a solução se comporta conforme o esperado, mas também para acompanhar os avanços da tecnologia. A evolução constante é uma característica da IA generativa, e devemos encarar isso de forma clara e tranquila.

Espero que este relato inspire outros profissionais a explorar as possibilidades da IA em seus projetos, sempre com um olhar crítico e responsável. A IA, quando bem aplicada, pode ser uma grande aliada na criação de soluções educacionais eficazes e inovadoras.

Se você também está buscando transformar seus processos educacionais e integrar a IA de forma eficiente, estou à disposição para compartilhar mais detalhes sobre essa jornada. Vamos juntos explorar as possibilidades e construir um futuro educacional mais eficiente e inovador.

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