Planejamento pelo modelo ADDIE

O minicurso foi planejado em cinco fases: Análise, Design, Desenvolvimento, Implementação e Avaliação.

1. A

   Análise

   É necessário ter conhecimento de ferramentas e técnicas de análise de código gerado pela IA através de testes automatizados, verificação de edge cases (bad path, happy path) e exemplos que cubram a lógica do código gerado, para garantir que ele siga os padrões de desenvolvimento e atinja os requisitos do sistema.

2. D

   Design

   Ao concluir o curso, o participante será capaz de configurar ferramentas de teste em Python e utilizá-las para verificar exemplos e validar o código gerado pela IA.

3. D

   Desenvolvimento

   As videoaulas foram gravadas com o Loom. O código foi gerado pelo Gemini em Python no Google Colab e testado com Pytest. O processo de configuração do ambiente e das ferramentas também foi gravado.

4. I

   Implementação

   Os vídeos estão disponíveis como não listados no YouTube e incorporados a este site em React hospedado na Vercel, junto com os slides, o notebook do Colab, as referências e um ambiente de prática.

5. A

   Avaliação

   Quiz interativo e desafio de código embutido em cada etapa, com feedback instantâneo. O site será usado como exemplo em uma palestra sobre o tema e validado com o feedback de pelo menos 3 usuários.