Automática
A medida confere com o esperado e a confiança é alta: o aluno é aprovado na hora e segue para a próxima etapa. Ideal para atividades de fixação.
Como funciona
Do planejamento da peça ao relatório final
Da tradição Sloyd à Carpintaria Inteligente: um fluxo simples que coloca o professor no controle, o aluno em movimento — e a IA apenas confirmando, nunca substituindo o fazer.
O fluxo
Seis passos, uma validação por etapa
Cada etapa da peça é conferida individualmente. O aluno só avança quando a medida — ou a revisão humana — autoriza.
O professor atribui a atividade
Cria a peça com suas etapas (medir, marcar, serrar, lixar…), define a medida esperada e a tolerância, e vincula o aluno a uma bancada. Tudo pela biblioteca de peças.
Biblioteca de peças
Atribuição por bancada
O aluno inicia na bancada M1
Na bancada M1, o módulo Smart mostra o passo a passo guiado. Antes de começar, um checkpoint de segurança pede a foto do EPI (óculos). Sem verificação, a etapa não avança.
Tablet kiosk
Checkpoint de EPI
O aluno fotografa a medição
Com a régua visível sobre a peça, a câmera do módulo Smart captura a foto. A imagem é redimensionada antes do envio, economizando banda e mantendo a qualidade.
Câmera
Downscale local
A plataforma valida a medida
O motor de visão computacional (OpenCV) detecta a régua, a marcação e o valor medido, compara com o esperado e calcula a confiança. Se não conseguir ler, um modelo de linguagem entra como segunda opinião.
OpenCV
Fallback com LLM
A decisão chega na hora
Dependendo do modo da etapa, o resultado é automático (aprovação imediata), humano (o professor sempre revisa) ou híbrido (só os casos duvidosos vão para a fila de revisão).
Aprovação híbrida
Fila de revisão
O relatório fecha o ciclo
Desempenho por aluno e por turma, segurança (EPI) e custo por motor — com percentuais e exportação em PDF. A coordenação acompanha tudo no painel em tempo real.
Relatórios em PDF
Painel em tempo real
Rigor
O professor decide o nível de rigor
Cada etapa escolhe seu próprio modo de aprovação. O MathMaker não tira a decisão do professor — ele a organiza.
Humana
Toda foto vai para a fila de revisão e o professor confirma pessoalmente. É o modo certo para avaliações somativas e cortes críticos.
Automática com revisão
A aprovação clara libera sozinha; só os casos de baixa confiança ou divergência caem na fila. O melhor dos dois mundos para o dia a dia.
Os motores
Duas camadas de leitura, um resultado registrado
O MathMaker anota sempre qual motor decidiu cada validação — visão computacional ou modelo de linguagem — para auditoria e controle de custo. A IA observa e orienta; quem mede, marca e constrói é o aluno.
Visão computacional (OpenCV)
O motor principal é local e de custo praticamente nulo. Detecta régua, marcação e medida, compara com a tolerância da etapa e calcula a confiança do resultado.
Fallback com LLM
Quando a visão computacional não consegue ler, um modelo de linguagem analisa a imagem como segunda opinião. O custo só aparece quando o CV não basta — e fica registrado no relatório.
Quer ver o fluxo completo em uma aula?
Agende uma demonstração e acompanhe do planejamento da peça ao relatório final, com uma turma de verdade.