Lumina Educação
Projeto recém-lançado: uma plataforma de estudos para ENEM, vestibulares e concursos, com sessões interativas e suporte de IA para o aluno.
O projeto e a base de dados
O Lumina é uma plataforma de estudos para estudantes que se preparam para o ENEM, vestibulares e concursos. Ele foi desenhado para coexistir com cursinhos e o ensino médio, oferecendo uma experiência gamificada sobre o mesmo conteúdo visto em sala de aula, ajudando o aluno a relembrar e fixar os temas com maior probabilidade de serem cobrados nos exames.
Para construir o Lumina, criamos algoritmos que analisam o edital e as questões reais dos exames. A partir desse cruzamento, estruturamos o conteúdo do app em sessões de estudo, organizadas em tópicos e subtópicos. Na página principal do aplicativo, o aluno terá sempre recomendações do que estudar a seguir, priorizando os assuntos que mais caem no objetivo do aluno.
O progresso é ponderado: o aluno ganha de 0 a 3 estrelas por subtópico a partir do desempenho nas sessões de estudo. Temas mais recorrentes têm peso maior no avanço do objetivo, para que a barra de progresso reflita relevância e domínio, não só volume estudado.
Sessões de estudo e experiência no app
A experiência central do Lumina é a Sessão de Estudo, projetada para maximizar a retenção. No app, ela aparece como uma sequência de slides (no estilo stories do Instagram), com conteúdos curtos e atividades interativas.
Por trás dos panos, construímos um agente de IA que estrutura cada sessão de estudo, orquestrando atividades e conteúdos em diversos formatos para formar uma experiência coesa, eficaz e alinhada ao progresso do aluno.
Formatos integrados na sessão:
- Questões (incluindo questões comentadas)
- Flashcards e revisões rápidas
- Audiocards e conteúdo multimídia
- Atividades em formato de jogo (perguntas, completar, etc.)
IA generativa no fluxo de estudo
O Lumina inclui um agente de IA generativa integrado ao app para apoiar o aluno durante a jornada. Ele pode responder dúvidas sobre a plataforma e ajudar com explicações e revisões de conteúdo.
Esse agente foi construído seguindo os padrões mais recentes da indústria, com uma arquitetura ReAct (Reason + Act): ele alterna entre raciocinar e agir, consultando o contexto do aluno e acionando as “ferramentas” do app para buscar informações, checar consistência e entregar respostas mais objetivas e confiáveis.
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Este case combina modelagem de conteúdo, motor de priorização, experiência de estudo no app e IA integrada. Se você quer aplicar essa abordagem no seu produto, a gente conversa.