AUTOMATIC CLASSIFICATION OF IFS INNOVATION PROJECTS ACCORDING TO THE 2030 AGENDA USING LARGE LANGUAGE MODELS
DOI:
https://doi.org/10.51722/Ingi.v10.i4.12Palavras-chave:
Monitoramento, Rede federal, ODS, LLMsResumo
Os Institutos Federais de Educação, Ciência e Tecnologia (IFs) desempenham um papel estratégico na promoção da inovação e do desenvolvimento territorial. A Agenda 2030 reconhece a ciência, a tecnologia e a inovação como instrumentos centrais para o alcance de suas metas. Este artigo analisa os títulos dos projetos de inovação aprovados pelo IF de Sergipe entre 2014 e 2023, classificando-os segundo os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) por meio de um modelo de linguagem de grande escala (LLM). A pesquisa tem caráter exploratório-descritivo e adota uma abordagem mista, combinando o processamento automatizado de texto com a análise quantitativa. Os resultados indicam forte concentração temática dos projetos no ODS 9 (56%), seguida pelos ODS 4 (9%), 8 (7%) e 7 (7%). Em conjunto, esses ODS concentram aproximadamente 80% das iniciativas analisadas, refletindo a missão institucional dos IFs de articular formação profissional, pesquisa aplicada e inovação territorial. A classificação utilizando LLM apresentou predominância de níveis de confiança médios e baixos, indicando limitações inerentes ao uso exclusivo dos títulos como insumo analítico. Os resultados sugerem que os LLMs se configuram como ferramentas promissoras para o monitoramento institucional de políticas de inovação, embora sua aplicação requeira validação humana e ampliação do corpus textual para maior robustez interpretativa.
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