O TutorIAFisica é a evolução do projeto FisicaIA (2025), transformado de uma sequência de scripts em um ecossistema de agentes inteligentes focados em Aprendizagem Significativa, Rigor Matemático e Curadoria Acadêmica.
Projetado para o ensino superior de física, esta versão (v2026) implementa uma arquitetura de orquestração de agentes que não apenas entregam respostas, mas dialogam com o aluno através do método socrático, validam dimensionalidade, geram visualizações intuitivas e conectam o conhecimento a recursos acadêmicos reais.
O TutorIAFisica processa cada dúvida do aluno em quatro dimensões fundamentais, garantindo uma resposta holística:
Não entrega a resposta de imediato. Desconstrói o problema e desafia o aluno com perguntas reflexivas para validar a compreensão conceitual. Foca no diálogo e na construção de entendimento.
Foca na análise dimensional e no passo a passo matemático rigoroso. Valida unidades de medida, aplica formulas com precisão e utiliza LaTeX para clareza científica absoluta.
Transforma equações abstratas em intuição física visual. Gera código Python funcional (Matplotlib, Plotly) e simulações interativas que permitem exploração dinâmica.
Conecta o problema a:
- 🔗 Aplicações Reais: Desfibriladores, pintura eletrostática, circuitos práticos
- 📚 Curadoria Acadêmica: Links diretos para repositórios de Universidades Federais (UFSM, UFRGS, USP)
- 📹 Recursos Multimodais: Sugestão de vídeos, mapas mentais, exercícios extras
Na barra lateral, você pode escolher seu motor de IA preferido entre os disponíveis:
- Gemini 3.0 Preview (Multimodal, Padrão)
- Gemini 2.0 Flash (Multimodal)
- Gemini 1.5 Flash (Multimodal)
- OpenAI GPT-3.5 Turbo (Texto)
- Claude 3 Sonnet (Texto)
- Claude 3 Haiku (Texto)
- Claude 3 Opus (Texto)
- Perplexity Online (Texto)
- DeepSeek Chat (Texto)
- Manusc Model (Placeholder)
- Configuração: Chaves API são lidas primariamente do arquivo
.env. - Input Runtime: Se a chave para o modelo selecionado ou um modelo de fallback necessário não for encontrada no
.env, um campo de texto (st.text_input) aparecerá na sidebar para inserção manual naquela sessão.
- Ordem de Preferência: Se o modelo primário selecionado falhar (ex:
RateLimitError,AuthenticationError,APIErrordo LiteLLM), o sistema tentará automaticamente os modelos na seguinte ordem:- Gemini 3.0 Preview
- Gemini 1.5 Flash
- OpenAI GPT-3.5 Turbo
- Claude 3 Sonnet
- Claude 3 Haiku
- Claude 3 Opus
- Perplexity Online
- DeepSeek Chat
- Manusc Model
- Notificação: O usuário será informado na interface se um fallback automático ocorrer.
- Modelos marcados como text-only (ex: DeepSeek Chat, GPT-3.5 Turbo) não processarão imagens. O upload de foto será desabilitado ou exibirá um aviso claro nesse caso.
- Suporte para entrada via fotos de diagramas e equações manuscritas (Gemini 1.5+ Pro)
- Reconhecimento automático de símbolos e conversão para LaTeX
- A IA prioriza perguntas fundamentais antes de entregar a solução completa
- Feedback em tempo real: validação de compreensão conceitual
- Desafios pedagógicos interativos com avaliação formativa
- Geração automática de ambientes interativos em Streamlit e Plotly
- Controles deslizantes para exploração paramétrica de fenômenos
- Visualização dinâmica de conceitos abstratos
- Nível 1: Materiais do Professor (notas + repositório)
- Nível 2: Documentos Adotados na Disciplina
- Nível 3: Ementa UFSM (temas + bibliografia)
- Nível 4: Portais Acadêmicos .edu.br (busca web em tempo real)
- Nível 5: Referências Internacionais (arXiv, Semantic Scholar)
Cada resposta cita a origem: [Ementa UFSM], [Material do Professor], [Referências Internacionais], [Modelo de IA]
Após a explicação principal, um botão "Desafie-me! Quero testar meu conhecimento" permite iniciar um quiz rápido.
- Geração de Desafios: O agente
Avaliadorcria perguntas baseadas no tópico discutido. - Interação: O aluno digita a resposta e envia.
- Feedback Socrático: O sistema avalia a resposta e oferece pistas construtivas em vez de dar a resposta correta diretamente.
- Novo Desafio: Após receber feedback, o aluno pode pedir um novo desafio.
TutorIAFisica/
├── src/
│ ├── agents/ # Especialistas de IA (Intérprete, Matemático, etc.)
│ ├── utils/ # Módulos de suporte (Integração Cloud, PDF)
│ ├── app.py # Interface de usuário em Streamlit
│ ├── config.py # Central de configurações e compliance
│ └── core.py # Orquestrador principal do esquadrão
├── data/
│ └── ufsm_syllabus.json # Base de dados institucional UFSM
├── docs/ # Documentação técnica e planos de estudo
├── .streamlit/config.toml # Configurações de tema do Streamlit
├── requirements.txt # Dependências do projeto
├── .env # Variáveis de ambiente (chaves API, etc.)
└── .gitignore # Arquivos ignorados pelo Git
- Clone o repositório:
git clone https://github.com/hansufsm/TutorIAFisica.git cd TutorIAFisica - Crie e ative o ambiente virtual:
python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/Mac # ou .\venv\Scripts\activate # Windows
- Instale as dependências:
pip install -r requirements.txt
- Configure suas chaves API:
Crie um arquivo
.envna raiz do projeto (~/devworkspace/TutorIAFisica/) e adicione suas chaves:GEMINI_API_KEY=SUA_CHAVE_GEMINI DEEPSEEK_API_KEY=SUA_CHAVE_DEEPSEEK OPENAI_API_KEY=SUA_CHAVE_OPENAI ANTHROPIC_API_KEY=SUA_CHAVE_CLAUDE PERPLEXITY_API_KEY=SUA_CHAVE_PERPLEXITY MANUSC_API_KEY=SUA_CHAVE_MANUSC # Se aplicável
- Inicie o portal:
No app, selecione seu modelo preferido na sidebar. Se a chave API não estiver no
cd src streamlit run app.py.env, um campo aparecerá para inserção runtime.
O portal utiliza um Dark Mode confortável, com identificação visual pelas 4 dimensões pedagógicas:
| Cor | Agente | Dimensão |
|---|---|---|
| 🔵 Azul | Intérprete | Socrática |
| 🟢 Verde | Solucionador | Procedimental |
| 🟠 Laranja | Visualizador | Intuitiva |
| 🟣 Roxo | Curador | Contextual |
| 🔴 Vermelho | Avaliador | Avaliação Formativa |
O TutorIAFisica foi concebido como evolução pedagógica para o ensino de engenharia e física, transformando:
- ❌ Antes: Tutoria linear (pergunta → resposta direta)
- ✅ Agora: Tutoria multidimensional (conceito → reflexão → solução → visualização → contextualização)
- ✨ Transparência: Alunos veem de onde vem cada informação
- 🎯 Personalização: Seleção de modelos e controle de busca web
- 📚 Curadoria: Conexão a materiais acadêmicos reais de universidades federais
- 🔬 Rigor: Validação dimensional e LaTeX científico
- 💡 Intuição: Visualizações interativas de conceitos abstratos
- CLAUDE.md — Arquitetura técnica para futuros desenvolvedores
- HIERARCHY_IMPLEMENTATION.md — Detalhes da hierarquia de fontes (v2026)
- docs/SOURCE_PIPELINE.md — Pipeline de integração de fontes
- IMPLEMENTATION_SUMMARY.md — Resumo de features implementadas
Desenvolvido para elevar o padrão do ensino superior de Física através da Inteligência Artificial. Arquitetado para escalabilidade acadêmica, flexibilidade de modelos e integridade de dados.