NICE · Inteligência de Extensão e Eventos

AlfaUnipac · Base consolidada 2021–2026 · 2026 parcial

Base até 04/09/2026
ProtocolosAções registradas
Relatórios finaisAções documentadas
Participações informadasPreenchidas nos formulários
Participações consolidadasInclui estimativas identificadas
Alunos estimadosEstimativa gerencial
Docentes/responsáveisIdentidades textuais distintas
Extensão/socialAções classificadas
Externo/mistoInteração com a comunidade

Evolução anual

Protocolos e relatórios finais.

Top cursos por eventos

Cursos com maior número de ações vinculadas.

Tipos de ação

Distribuição das iniciativas.

Perfil de alcance

Público interno, externo, misto ou não identificado.

Modalidade

Distribuição por modalidade.

Participações por curso

Volume consolidado no recorte selecionado.

Temas transversais

Temas mais frequentes.

Unidade/campus inferido

Classificação conservadora.

Resumo por curso

CursoEventosRelatórios*ParticipaçõesAlunos estimadosExtensão/socialExterno/misto
Inteligência Institucional

Leitura gerencial da extensão, do impacto e da qualidade documental

Efetividade extensionista, acompanhamento documental, tendências, lacunas de dados, perfis de cursos, ODS potenciais e registros atípicos.

IEE institucionalÍndice sintético de efetividade
Cobertura documentalRelatórios / protocolos
Gap documentalDiferença bruta entre protocolos e relatórios
Alcance comunitárioAções externas ou mistas

Leitura executiva automática

Principais sinais extraídos do recorte selecionado.

    Qualidade e lacunas da base

    Cobertura dos campos essenciais para gestão e auditoria.

    Prioridade de acompanhamento documental

    Score gerencial que combina baixa cobertura de relatórios e volume de ações.

    ODS potenciais

    Aproximação institucional por regras transparentes.

    Matriz de efetividade por curso

    IEE gerencial de 0 a 100; não representa ranking acadêmico.

    CursoEventosRelatóriosCoberturaIEEPrioridade documentalExterno/mistoParceiros

    Tendências 2024 → 2025

    Variações entre os dois últimos anos completos comparáveis.

    Curso20242025Variação

    Perfis institucionais de cursos

    Clusterização exploratória; identifica grupos semelhantes, não qualidade.

    Registros atípicos para revisão

    Combinações incomuns; atipicidade não significa erro.

    IDAnoCursoTipoParticipantesAlcanceÍndice
    Inteligência Documental v1

    NLP aplicado aos protocolos e à rastreabilidade documental

    A análise utiliza Tema/Identificação, Público-alvo, Objetivo, Descrição/Justificativa e Metodologia/Resultados Esperados. A camada pública expõe apenas indicadores derivados, preservando nomes e e-mails.

    1.320 protocolos analisados
    Documentos analisadosProtocolos válidos
    Alta completudeQualidade documental ≥80
    Possíveis duplicidadesPares com alta similaridade textual
    Correspondências fortesProtocolo ↔ relatório final

    Busca documental inteligente

    Pesquisa por curso, tipo, tema, ODS e palavras-chave derivadas do conteúdo. A busca usa normalização linguística e expansão de termos relacionados.

    Principais temas identificados

    Classificação textual multilabel.

    ODS potenciais por conteúdo

    Inferência heurística transparente; requer validação institucional.

    Qualidade documental

    Completude de identificação, público, objetivo, descrição, metodologia, participantes e datas.

    Tendências temáticas 2024 → 2025

    Mudança na participação percentual de cada tema, evitando distorção pelo volume anual.

    Resultados da consulta

    Clique em uma ação para abrir sua ficha de inteligência.

    AçãoAnoCursoTipoTemasODSCompletude

    Ficha de inteligência

    Selecione uma ação na tabela ao lado.

    Possíveis duplicidades

    Pares com alta similaridade TF-IDF/cosseno e critérios conservadores de identificação. Exigem revisão humana.

    Ação AAção BSimilaridadeSimilaridade da identificação

    Protocolo ↔ relatório final

    Correspondências fortes por curso, proximidade temporal e similaridade textual da identificação.

    ProtocoloRelatórioCursoAno protocoloAno relatórioConfiança

    Como interpretar

    Similaridade indica proximidade textual e temática, não plágio. Possível duplicidade é um alerta para conferência. Correspondência protocolo ↔ relatório é uma associação automatizada de alta confiança, mas não substitui o ID institucional único que será adotado na integração futura. A próxima evolução poderá ler o conteúdo integral dos PDFs e comparar planejamento × execução.

    Metodologia e governança

    1. Escopo

    Base consolidada de protocolos e relatórios finais do NICE/AlfaUnipac. Arquivo duplicado e registros de teste inequívocos foram removidos.

    2. Participações

    “Participações informadas” são os números preenchidos nos formulários. Nos registros históricos sem esse campo, “participações consolidadas” utiliza mediana de eventos comparáveis da própria instituição.

    3. Índice de Efetividade Extensionista (IEE)

    Índice sintético gerencial de 0 a 100 composto por cobertura documental, alcance externo/misto, caráter extensionista/social, parcerias, qualidade dos dados e certificação.

    4. Inteligência Documental v1

    Processa campos textuais já existentes nos protocolos: Tema/Identificação, Público-alvo, Objetivo, Descrição/Justificativa e Metodologia/Resultados Esperados. A versão pública disponibiliza somente atributos derivados e não publica e-mails ou nomes de responsáveis.

    5. Classificação temática e ODS

    Usa regras linguísticas transparentes e multilabel. Os ODS são potenciais e devem ser validados institucionalmente; não constituem classificação oficial automática.

    6. Similaridade documental

    Utiliza TF-IDF com unigramas/bigramas e similaridade do cosseno. Projetos semelhantes e possíveis duplicidades são sinais de revisão, não conclusões de plágio ou irregularidade.

    7. Correspondência protocolo × relatório

    Associação de alta confiança baseada em curso, proximidade temporal e similaridade da identificação. Como a base histórica não possui um identificador único comum, correspondências não encontradas não significam necessariamente ausência de relatório.

    8. Deep Learning

    Não é forçado sobre a base tabular. Será aplicado quando os PDFs completos estiverem integrados, especialmente para embeddings, busca semântica, sumarização e comparação planejamento × execução.

    9. Privacidade

    A versão pública não expõe e-mails nem nomes de docentes. Os textos completos permanecem fora da camada pública; o navegador recebe somente atributos analíticos derivados.