O desenvolvimento do projeto teve seu marco inicial no segundo semestre de 2024, com o primeiro passo em maio e a previsão de conclusão e entrega para o mês de novembro. Desde o princípio, a metodologia ágil do Google Cloud foi adotada, surgindo como um diferencial que apoiou a dinâmica e o sucesso de toda a jornada que viria pela frente. 

A abordagem, fundamentada em sprints e em entregas rápidas e incrementais, proporcionou maleabilidade significativa ao projeto. Tal flexibilidade permitiu uma adaptação eficaz às possíveis mudanças nos requisitos definidos e a incorporação contínua do feedback do cliente ao longo de cada etapa do desenvolvimento.

No decorrer dos estágios de desenvolvimento, as equipes técnicas envolvidas participaram de reuniões semanais dedicadas à apresentação de entregas, ao controle do progresso obtido e à realização de adequações no uso de ferramentas conforme necessário. 

A parceria estratégica estabelecida com o Google Cloud representou um pilar fundamental para o sucesso do projeto e algumas soluções da nuvem se destacaram pela funcionalidade e praticidade de uso. A integração do Speech-to-Text, por exemplo, permite flexibilidade na interação dos usuários com a plataforma de testes. Uma das possibilidades é a entrada de dados por voz, permitindo que os participantes realizem o teste de Proficiência Linguística utilizando comandos vocais ou ditando suas respostas.

Mais um diferencial é a capacidade do Speech-to-Text de analisar a fala, fornecendo informações sobre ritmo, entonação e pronúncia, o que enriquece a avaliação da linguística, na medida em que apresenta insights sobre as habilidades de comunicação dos usuários e complementa a análise textual.

O modelo Gemini 2.0 Flash é útil para a análise e a avaliação da proficiência do usuário, com a geração de palavras aleatórias para as avaliações de leitura, geração de situações lógicas e correção das respostas, bem como elaboração de situações conectadas à realidade nos materiais do SENAI para testar o entendimento prático dos usuários a respeito de indústrias específicas. 

A tecnologia atua no feedback personalizado na tela de respostas, na avaliação e correção da resposta para itens abertos e no lançamento de perguntas envolvendo determinados conhecimentos, além de correção de respostas correspondentes. A sua ação está relacionada não apenas à análise do raciocínio lógico, como também à avaliação da capacidade de resolução de problemas práticos e de fluência na fala. 

Algumas das ferramentas de maior relevância da gama de produtos Google Cloud são, ainda, o BigQuery, que armazena os resultados dos testes e outros dados relativos aos usuários e cursos; o Looker Studio, que fornece a visualização de dados através de dashboards e relatórios para um melhor acompanhamento; e o Google Kubernetes Engine, que opera no gerenciamento de contêineres. 

Para o SENAI, isso representa um instrumento que identifica as necessidades de reforço em língua portuguesa entre os alunos, com o objetivo de buscar o sucesso dos estudantes não apenas nas formações e nos cursos promovidos pela entidade, como também na procura por empregos. 

Essa personalização possibilita aos indivíduos a compreensão de seus pontos fortes e fracos, guiando os seus esforços de estudo nos temas que realmente necessitam de atenção, o que colabora para uma experiência de aprendizado mais eficiente.