No plantão aparece uma parte da turma. Na IA já está a turma inteira.
Quase todo aluno seu já estuda com inteligência artificial — no celular, sozinho, sem passar pela escola. O QUADRUS é um plantonista virtual de física: atende essa dúvida por voz, resolvendo em pedaços em vez de entregar a resposta pronta, e deixa registrado para a escola em que ponto exato cada turma travou. Não dá aula e não corrige prova — cobre a dúvida que hoje acontece longe de você, a qualquer hora, inclusive no domingo à noite.
R$ 0 de licença · R$ 0 de margem · a escola paga só o uso da IA, direto na conta dela, com o limite de gasto que ela definir. É protótipo — e é por isso que é assim.
Veja funcionando
Um atendimento inteiro, do print à voz
À esquerda, a conversa com o aluno. À direita, os dados que ela produz para a escola, se formando sozinhos enquanto o atendimento acontece. Ligue o som. Na aba ⚡ ao vivo está o outro modo: conversa contínua, em que o aluno interrompe a IA no meio da frase.
A voz é a do produto — os mesmos áudios que o aluno ouve no atendimento real, e a mesma ordenação de fila do sistema. Só o custo e o tempo do resumo são ilustrativos. O aluno do roteiro colabora para caber em quarenta segundos; o protótipo também atende quem escreve “não entendi nada”.
Por que a fila fica nessa ordem
Repare no que acabou de acontecer: a dúvida que apareceu por último foi atendida primeiro, e a questão que o aluno trouxe foi atendida por último. Três coisas decidem isso, e nenhuma delas é a hora em que a dúvida chegou.
- O que está embaixo vem antes. O seno de 30 entrou na conversa por último e foi direto para o topo: sem ele o aluno não decompõe a força, e sem decompor não resolve a questão. Era o item que segurava os outros dois.
- A questão da lista é o objetivo, não o começo. Ela é atendida por último de propósito — primeiro o fundamento que ela cobra, depois o conceito, e só então a conta. É a ordem em que se aprende, não a ordem em que se pergunta.
- Nada fica pelo caminho. Resolvido o pré-requisito, a fila devolve o aluno exatamente ao ponto onde ele tinha parado. É o que costuma se perder num plantão cheio: explica-se a dúvida do meio e ninguém volta para a questão original.
A ordem é recalculada a cada dúvida nova, e quem a define é a dependência entre os assuntos. O aluno não escolhe por onde começar — e ainda bem: se escolhesse, começaria pela questão da lista, que é exatamente onde ele não consegue começar.
A primeira pergunta de todo coordenador
“Isso não vira máquina de dar resposta pronta?”
Vira — se for o ChatGPT. É por isso que a sua escola tenta proibir. E é por isso que a proibição não pega: o celular do aluno não passa pela sua portaria e a lista de domingo à noite não tem fiscal. Hoje você não impede nada e também não fica sabendo de nada. Proibir custou as duas coisas.
O plantonista virtual foi construído para o lado contrário. Ele não resolve a questão pelo aluno: quebra em passos e devolve a pergunta antes de seguir — você acabou de ver isso acontecer na demo aqui em cima. E os valores que o aluno ainda vai calcular ficam bloqueados antes de qualquer figura ir para a tela. Isso não é boa vontade da IA: é uma conferência que roda toda vez.
A troca que estamos propondo é essa: parar de proibir uma coisa que acontece de qualquer jeito, e passar a enxergá-la. Toda dúvida vira registro legível pelo professor — quem perguntou, o quê, e onde travou. Nenhuma regra de escola entrega isso. Nenhum bloqueio de celular entrega isso.
Não entrega a resposta
A resolução sai em pedaços, com checagem de entendimento a cada passo — como na demo acima, em que o plantonista devolve a pergunta antes de continuar.
Não substitui o professor
Cobre a dúvida que aparece fora da aula, quando não há ninguém da escola disponível. A aula continua sendo de quem dá aula — e o professor recebe o registro do que aconteceu.
Pode errar física — e por isso fica tudo registrado
Não prometemos infalibilidade. Todo atendimento fica gravado e legível pelo professor, justamente para você conferir. Descobrir onde ele erra é uma das coisas que queremos medir no piloto, com você junto.
Hoje, física — e em protótipo
O escopo atual é física do ensino médio. Quem entrar agora entra sabendo disso, e ajudando a decidir o que vem depois.
O que a escola ganha
A dúvida do seu aluno hoje vira dado de outra empresa
Quando ele resolve a lista com o ChatGPT às onze da noite, o registro de onde travou fica numa conta pessoal, dentro da base de uma empresa que não tem contrato com a sua escola. O aluno até aprende. A escola não fica sabendo de nada — nem quem travou, nem em quê, nem quantas vezes. A nota diz que ele errou; ninguém diz onde ele parou.
Aqui esse registro é da escola. E ninguém precisa preencher nada para isso acontecer: a fila que o plantonista virtual monta durante o atendimento já é a anotação — qual pré-requisito derrubou o aluno, se ele destravou, e qual questão estava por trás. É o relatório que existiria se alguém tivesse tempo de escrever um depois de cada plantão. Você viu ele se formando na demo, sozinho, enquanto a conversa acontecia.
Pré-requisitos que mais bloquearam — 3º ano B, últimos 14 dias
exemplo ilustrativoNúmeros fictícios. O painel é justamente a parte que queremos desenhar com a escola parceira, e não sozinhos. Uma observação honesta de escala: com cinco alunos usando, isso é ruído; o diagnóstico começa a valer com uma turma inteira.
Onde a turma trava
Não onde ela erra na prova — onde ela para no meio do raciocínio, três semanas antes da prova acontecer.
Que questão reaparece
A questão da lista que gerou mais dúvida em mais alunos. Candidata natural a virar aula, não exercício de casa.
Quem travou no mesmo ponto três vezes
O aluno que reabre o mesmo buraco em sessões diferentes é o que costuma sumir da lista. Hoje o primeiro sinal disso chega na conversa de renovação — tarde demais para fazer alguma coisa.
Por que a fila existe
Ordem de chegada é a pior fila possível para aprender
Você viu a fila se reordenar sozinha. O motivo de ela não seguir a ordem de chegada é simples: essa ordem ignora a única coisa que importa na hora de escolher o que explicar primeiro — o que aquela explicação vai destravar.
01
Nem toda dúvida vale a mesma explicação
“É 9,8 ou é 10?” e “não sei nem por onde começar” chegam do mesmo jeito. A primeira se resolve em dez segundos; a segunda decide se o aluno vai conseguir fazer a lista inteira. Por ordem de chegada, as duas valem igual.
02
O aluno pergunta a dúvida errada
Ele pergunta a questão inteira. O buraco real está três camadas abaixo — seno de 30, decomposição de vetor — e responder a pergunta feita não resolve nada.
03
E ninguém registra nada disso
A dúvida acaba, a informação evapora. Na segunda-feira o professor entra na sala sem saber onde a turma parou de verdade no fim de semana.
Na prática
O que o professor leva junto
Você já corrigiu “raiz de três sobre dois” umas quarenta vezes este ano. O plantonista corrige a quadragésima primeira — e ainda te diz quantas foram e quem errou.
Fórmula na tela, explicação na voz
Você ouviu na demo: não é voz de leitor de tela soletrando símbolo. A entrega é amortecida e calibrada para soar como gente — com pausa, entonação e o ritmo de quem está explicando ao lado do aluno. E tudo que vira fala é convertido em palavra antes: ninguém aprende ouvindo “pê xis igual a ême gê seno teta”.
Quem só vê a fórmula não aprende; quem só ouve se perde na conta.
A figura que o aluno pediu, a aula que o professor reaproveita
Decomposição de vetores é um conceito que só se aprende vendo os diagramas — no modo ao vivo o aluno diz, com todas as letras, que não está enxergando as duas setas. É aí que o desenho tem função, e nenhum vai para a tela sem ser conferido contra o enunciado, porque figura errada ensina errado e o aluno acredita mais no desenho do que na fala.
A interrupção também é informação
O aluno cortou a explicação no meio de “duas setas”. Numa sala com trinta pessoas ele não faria isso — ficaria quieto até o fim, e você nunca saberia onde ele largou o raciocínio. Aqui o corte marca o segundo exato em que ele perdeu o fio.
A fala começa em menos de um segundo, e dá para parar a IA como se para uma pessoa.
Estágio e condições
O produto não está pronto. É exatamente por isso que estamos falando com você.
O que existe hoje é um protótipo que funciona: a fila, a voz, a leitura da questão em foto, os diagramas validados e o controle de custo por atendimento estão de pé. O que não existe é o produto de escola — painel para o coordenador, turmas, integração com o que você já usa, matérias além de física. Essa parte a gente quer construir com quem dá aula todos os dias.
R$ 0
Zero de licença
Sem mensalidade, sem taxa de implantação, sem custo de software durante o piloto.
0%
Zero de margem
Não ganhamos nada nesta fase. Não há repasse, comissão nem sobrepreço sobre o que você gasta.
API
O único custo é o consumo
A escola abre a conta no nome dela e paga o provedor direto, pelo preço público. O dinheiro não passa por nós.
O que a escola põe
- Um professor, uma turma e cerca de 30 minutos por semana de conversa
- Suas listas e provas de verdade, não exercício de demonstração
- A conta de uso do período, aberta no nome da escola, com o limite de gasto definido por você antes de começar
- As autorizações necessárias para o uso pedagógico dos dados dos alunos
O que a QUADRUS põe
- Engenharia, infraestrutura, manutenção e suporte — sem cobrar por isso
- O painel na ordem que você pedir, com data combinada — não com “em breve”
- Seus dados exportáveis, seus, a qualquer momento, inclusive na saída
- Preço de fundador definido por escrito antes de o piloto começar
Quanto custa de API, na real
O teto é seu. A conta é aberta no nome da escola, e é nela que você define o limite de gasto do mês — passou do limite, o provedor não deixa gastar mais. Não existe conta surpresa, porque o limite não depende de nós.
O painel mostra o custo de cada atendimento, um por um. É por isso que o piloto começa com uma turma: em duas semanas você tem o número da sua escola, com os seus alunos, em vez da média de outra realidade. Compare com o que custa uma hora de plantonista na sua grade — e com quantas horas de plantão você conseguiria manter num domingo à noite.
Abaixo, o preço público dos provedores — a OpenAI e a Anthropic, as empresas que fornecem a IA. Está aqui para você conferir que não há nada nosso embutido.
| Modelo | Entrada / 1M tokens | Saída / 1M tokens |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | US$ 0,20 | US$ 1,20 |
| Claude Haiku 4.5 | US$ 1,00 | US$ 5,00 |
| GPT-5.6 Terra | US$ 2,00 | US$ 12,00 |
| Claude Sonnet 5 | US$ 3,00 | US$ 15,00 |
| Claude Opus 5 | US$ 5,00 | US$ 25,00 |
Preços públicos conferidos em 23/08/2026. Token é como esses provedores medem texto — mais ou menos três quartos de uma palavra. O plantão de rotina roda no modelo barato; o caro fica para a questão difícil, e a troca pode ser feita no meio do atendimento. A voz é cobrada à parte e entra na mesma conta.
Onde ficam os dados
A conta é da escola
O sistema roda numa máquina da própria escola e fala direto com o provedor, pela conta que está no nome dela. Nada passa por um servidor nosso no meio.
A conversa não fica retida com o provedor
As chamadas são feitas de um modo que não deixa a aula guardada no servidor deles depois de respondida. Quem fica com o histórico é a sua escola, e ninguém mais.
Exportável desde o primeiro dia
As conversas e as filas ficam em arquivos na máquina da escola. Se o piloto acabar, você sai com tudo.
Isto descreve o comportamento técnico do protótipo, não um parecer jurídico. Um piloto com alunos menores de idade precisa do consentimento dos responsáveis, e essa política vamos escrever junto com a sua escola.
Fundamentação
Como separar isto de um chatbot com marketing bonito
Três nomes da literatura acadêmica que descrevem coisas que a sua coordenação já tenta fazer na unha. Valem como critério de julgamento — inclusive para julgar a gente.
Learning analytics
Medir a aprendizagem enquanto ela acontece
O simulado é no sábado e o resultado chega duas semanas depois, com a turma já em outra unidade. O boletim fecha no fim do bimestre. Medir a aprendizagem enquanto ela ainda está acontecendo, e não semanas depois, é o que essa área chama de learning analytics — a definição é de 2011. O que ninguém previu foi o momento em que o aluno mais expõe o que não sabe sair de dentro da escola: hoje ele acontece à noite, num chat, sozinho.
Long & Siemens, LAK 2011 — o campo
Knowledge tracing
Saber quem domina o quê, e não só quem tirou quanto
“Esse aluno vai mal em dinâmica” — isso o boletim já diz. O que ninguém tem é a linha de baixo: ele não entendeu dinâmica, ou trava antes, na hora de decompor uma força e de lembrar o seno de um ângulo notável? Acompanhar isso aluno por aluno, ao longo do tempo, é o que essa área chama de knowledge tracing, e ela existe desde os anos 90. O limite prático nunca mudou: esses modelos leem acerto e erro de exercício fechado, não leem conversa — e é na conversa que o aluno mostra onde parou.
Corbett & Anderson, 1995 · Piech et al., 2015 — Deep Knowledge Tracing
Stealth assessment
O aluno mostra mais quando não está sendo avaliado
Numa prova ele esconde o que não sabe: chuta, cola, deixa em branco. Tirando dúvida ele faz o contrário — precisa dizer o que não entendeu para conseguir ajuda. Aproveitar isso, medindo dentro da própria atividade em vez de parar tudo para aplicar prova, é o que essa área chama de stealth assessment. E é por isso que, na demo, o plantonista nunca conta ao aluno que aquilo vira registro: no dia em que ele souber, volta a esconder.
Shute, Lu & Rahimi — Stealth Assessment
“Até agora, rastrear o conhecimento do estudante e analisar concepções equivocadas tem sido difícil e demorado de implementar em tutoria por diálogo aberto.”
Scarlatos, Baker & Lan — Exploring Knowledge Tracing in Tutor-Student Dialogues using LLMs, LAK 2025
É por isso que o ChatGPT nunca vai lhe mandar um relatório da sua turma: recuperar esse dado depois, a partir da transcrição, é caro e impreciso — é problema aberto de pesquisa. Nosso caminho é o inverso: o plantonista virtual precisa nomear o que está faltando e de que aquilo depende para conseguir decidir o que atender primeiro. A estrutura que os pesquisadores tentam extrair da conversa é, aqui, condição para a conversa acontecer.
Piloto
Traga uma questão da sua lista. A gente traz a engenharia.
Trinta minutos: rodamos o atendimento numa questão que você escolher, ouvimos o que falta para servir na sua realidade e combinamos o piloto. Não há proposta comercial, porque não existe preço de software — só o custo de API, que fica com a escola e vai direto para o provedor.
Prefere ver antes de falar com alguém? Manda a foto de uma questão da sua lista no WhatsApp que a gente devolve o atendimento gravado em até 48 horas.
(62) 98149-2727 · contato@quadrus.tech
Quem está do outro lado da conversa é uma pessoa só: Nuno Prado de Medeiros Paulos, São José dos Campos (SP). Quem atender o seu WhatsApp sou eu, e quem vai rodar o piloto na sua escola também. Saber quem eu sou antes de responder →