# Módulo 1.5: Projeto Piloto de 30 Dias
**Nível 1: Fundamentos | Carga Horária: 12 horas**
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## 📖 Visão Geral
Síntese do Nível 1. Desenhe, implemente e avalie um projeto piloto de IA em sua prática docente por 30 dias. Aprenda a usar Canvas de Projeto, coletar métricas de impacto e apresentar resultados com storytelling de dados.
### Objetivos de Aprendizagem:
- Projetar intervenção pedagógica com IA usando Canvas estruturado
- Implementar piloto de 30 dias com acompanhamento semanal
- Coletar e analisar 3 métricas de sucesso (qualitativa + quantitativa)
- Apresentar resultados com storytelling de dados eficaz
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## 📋 Canvas de Projeto - Design de Intervenção
Canvas de Projeto é uma ferramenta visual de **1 página** para planejar intervenções pedagógicas com IA. Garante que você considere todos os aspectos críticos antes de implementar.
### Os 9 Blocos do Canvas:
#### 1. Problema Pedagógico
**Pergunta:** Qual dificuldade específica você quer resolver?
**Exemplo:** "Alunos não revisam conteúdo fora da aula"
#### 2. Público-Alvo
**Pergunta:** Quem são os beneficiários?
**Exemplo:** "Turma A - 35 alunos, 7º ano, matemática"
#### 3. Objetivo Mensurável
**Pergunta:** O que você quer alcançar?
**Exemplo:** "Aumentar tempo de estudo de 10min para 30min/semana"
#### 4. Ferramenta de IA
**Pergunta:** Qual IA você usará?
**Exemplo:** "ChatGPT Study Mode (tutoria socrática)"
#### 5. Estratégia Pedagógica
**Pergunta:** Como integrará IA na aula?
**Exemplo:** "Lição de casa interativa com IA"
#### 6. Duração
**Pergunta:** Quanto tempo de piloto?
**Exemplo:** "30 dias (6 semanas letivas)"
#### 7. Métricas de Sucesso
**Pergunta:** Como medirá impacto?
**Exemplo:** "Tempo de estudo + notas + satisfação"
#### 8. Riscos e Mitigações
**Pergunta:** O que pode dar errado?
**Exemplo:** "Alunos sem acesso → fornecer dispositivos"
#### 9. Critérios de Parada
**Pergunta:** Quando abandonar projeto?
**Exemplo:** "Se < 50% aderirem após 2 semanas"
### Exemplo Completo de Canvas:
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Problema: Alunos de redação não revisam textos antes de entregar (80% com erros evitáveis)
Público: Turma B - 28 alunos, 1º ano EM, Língua Portuguesa
Objetivo: Reduzir erros gramaticais de 8 para 3 por texto (média)
Ferramenta: Claude (análise de texto longo) + ChatGPT (feedback instantâneo)
Estratégia: Alunos submetem rascunho → IA dá feedback → revisam → entregam versão final
Duração: 30 dias (4 redações)
Métricas: 1) Nº de erros/texto, 2) Tempo de revisão, 3) Satisfação (survey)
Riscos: Alunos copiam correção da IA → Mitigação: Exigir print do feedback + justificativa das mudanças
Critério de parada: Se <60% usarem IA ou se qualidade piorar
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## 🚀 Implementação Guiada - Passo a Passo
Implementação requer disciplina e documentação. Este guia divide 30 dias em 4 fases com checklist semanal.
### Semana 1: Preparação (Dias 1-7)
☐ Apresentar projeto aos alunos (explicar IA, objetivos, ética)
☐ Coletar consentimento (LGPD) - pais + alunos
☐ Realizar diagnóstico inicial (baseline): aplicar métrica antes da intervenção
☐ Treinar alunos na ferramenta (tutorial hands-on de 20 min)
☐ Criar canal de suporte (WhatsApp/Google Classroom para dúvidas)
### Semanas 2-3: Execução Ativa (Dias 8-21)
☐ Monitorar uso diário (quem está/não está usando?)
☐ Fazer check-ins semanais (5 min em aula: "Como está sendo?")
☐ Resolver problemas técnicos rapidamente (< 24h)
☐ Documentar observações qualitativas (diário de bordo: surpresas, frustrações)
☐ Ajustar estratégia se necessário (pivoting permitido até dia 14)
### Semana 4: Coleta de Dados (Dias 22-28)
☐ Aplicar métrica final (mesma do baseline para comparação)
☐ Enviar survey de satisfação aos alunos (Google Forms, 5 min)
☐ Fazer 3-5 entrevistas qualitativas (voluntários, 10 min cada)
☐ Coletar dados de uso (logs de acesso, se disponível)
☐ Organizar dados em planilha para análise
### Dias 29-30: Análise e Reflexão
☐ Comparar baseline vs final (houve melhora?)
☐ Analisar dados qualitativos (temas recorrentes)
☐ Identificar o que funcionou / não funcionou
☐ Escrever relatório de 1 página (modelo fornecido)
☐ Decidir: Escalar, ajustar ou abandonar?
### ⚠️ Avisos Importantes:
- **Falhas são aprendizados:** Se projeto não funcionar, documente POR QUÊ (isso é ciência!)
- **Ética > Resultados:** Se IA prejudicar alunos, pare imediatamente (critério de parada)
- **Documente tudo:** Screenshots, áudios de entrevistas, prints de conversas
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## 📊 Métricas de Sucesso - Avaliar Impacto
Métricas são essenciais para validar se IA gerou valor real (não apenas "sensação" de sucesso). Use combinação de dados quantitativos + qualitativos.
### Regra de Ouro: 1 + 1 + 1
Colete pelo menos **1 métrica quantitativa + 1 qualitativa + 1 de percepção**
### Métricas Quantitativas (Números):
**Desempenho Acadêmico:**
- Notas pré vs pós
- Taxa de aprovação
- Redução de erros
**Engajamento:**
- % de alunos que usaram
- Frequência de uso
- Tempo dedicado
**Eficiência Docente:**
- Horas economizadas
- Nº de materiais criados
**Escalabilidade:**
- Custo por aluno
- Viabilidade de expansão
### Métricas Qualitativas (Insights):
**Observação Direta:**
- Anote comportamentos durante uso da IA
- Exemplo: "Alunos colaboram mais ao discutir outputs da IA"
**Análise de Artefatos:**
- Examine materiais produzidos (redações, códigos)
- Exemplo: "Textos mais estruturados após uso de IA"
**Entrevistas:**
- Pergunte: O que aprendeu? O que frustra? O que surpreendeu?
- Exemplo: "IA me fez pensar mais, não menos" (citação de aluno)
### Métricas de Percepção (Satisfação):
Use escala Likert (1-5) em survey anônimo
**Perguntas essenciais:**
1. "A IA ajudou você a aprender melhor?" (1=nada, 5=muito)
2. "Você se sentiu confortável usando IA?" (1=desconfortável, 5=muito confortável)
3. "Recomendaria IA para colegas?" (1=não, 5=sim)
4. "O que você mais gostou / menos gostou?" (aberta)
### Exemplo de Análise de Métricas:
**Projeto:** ChatGPT para revisão de redações (30 dias, n=28 alunos)
| Tipo | Resultado |
|------|-----------|
| **Quantitativo** | Erros: 8 → 3 (-62%) ✅
Uso: 89% aderiram ✅
Tempo: +12 min/revisão ⚠️ |
| **Qualitativo** | Textos mais coesos
Alunos mais confiantes
Alguns copiam sem entender ⚠️ |
| **Percepção** | Satisfação: 4.2/5 ✅
82% recomendam ✅
Preocupação com dependência |
**Conclusão:** Projeto bem-sucedido. Próximos passos: Treinar uso crítico (evitar cópia) + expandir para outras turmas
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## 🎤 Apresentação de Resultados - Storytelling
Dados sem história são esquecíveis. Storytelling transforma métricas em narrativa convincente.
### Estrutura de Apresentação (10 min):
#### 1. Gancho Emocional (1 min)
Comece com história real de um aluno
**Exemplo:**
> "João sempre entregava redações com 10+ erros. Depois do piloto com IA, erros caíram para 2. Ele me disse: 'Professor, agora eu entendo meus erros.'"
#### 2. Problema e Solução (2 min)
Explique o desafio pedagógico e por que escolheu IA
- Problema: 80% alunos não revisavam (falta de feedback imediato)
- Solução: ChatGPT para feedback instantâneo
#### 3. Método (1 min)
Resumo do Canvas: Duração, ferramenta, métricas
#### 4. Resultados (4 min) - O CORAÇÃO
Apresente dados com visualizações simples
| ✅ O que funcionou | ⚠️ O que precisa melhorar |
|-------------------|--------------------------|
| Erros -62%
Satisfação 4.2/5 | Tempo +12 min
Alguns copiam |
#### 5. Lições Aprendidas (1 min)
3 insights práticos para colegas
1. Treine alunos a usar IA criticamente (não copiar)
2. Feedback imediato aumenta engajamento
3. LGPD requer consentimento prévio
#### 6. Próximos Passos (1 min)
Decisão: Escalar, ajustar ou parar
**Exemplo:** "Expandir para 3 turmas no próximo semestre"
### Dicas de Visualização:
- ✅ Use gráficos simples: Barras, linhas, pizza (evite 3D)
- ✅ Destaque o delta: Mostre diferença antes/depois com setas
- ✅ 1 mensagem por slide: Não sobrecarregue
- ✅ Citações literais: Inclua frases de alunos
- ❌ Evite jargão: Fale "melhora de 62%" não "redução de 5 desvios-padrão"
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## 📦 Recursos do Módulo
### 📹 Videoaulas (2h)
- Como preencher Canvas (30 min)
- Gestão de projeto piloto (40 min)
- Análise de métricas (30 min)
- Storytelling com dados (20 min)
### 📄 Templates (2h)
- Canvas de Projeto (editável)
- Planilha de métricas
- Survey de satisfação
- Template de apresentação
### 💬 Projeto Prático (7h)
- Implementar seu piloto de 30 dias
- Acompanhamento semanal com mentoria
- Documentar resultados
- Apresentar para turma
### ✅ Avaliação (1h)
- Entrega de Canvas preenchido
- Relatório de 1 página
- Apresentação de 10 min (gravada)
- Peer review de projetos
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## 🏆 Entrega Final = Certificação Nível 1
Ao concluir este módulo com sucesso, você receberá:
**Certificado SuperProfessores - Nível 1: Fundamentos de IA na Educação (60h)**
**Comprovando domínio de:**
- Contexto e história da IA educacional
- 5 principais ferramentas de IA (ChatGPT, Claude, Gemini, NotebookLM, FEAT)
- Técnicas de Prompt Engineering (CoT, Few-Shot, Persona, Multi-LLM)
- Pensamento crítico (alucinações, vieses, CRAFT, detectores)
- Projeto piloto completo de 30 dias
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