From file to algorithm: methodological description of a big data survey in Education
DOI:
https://doi.org/10.12957/intellectus.2026.96994Keywords:
Automation, Foucault, Artificial IntelligenceAbstract
This paper presents a method, developed from an experience report, for updating and analyzing the Archive from a Foucauldian perspective, which understands it as a tool that both enables and constrains readings and descriptions of processes, as a result of specific choices and rationalities. Working with the Archive requires extensive selection, organization and systematization of documents, demanding significant time. After initial attempts using Word files, the possibility of automating stages of the process was investigated. The use of artificial Intelligence and programming language was adopted to develop a web interface with Streamlit platform, allowing a more dynamic visualization of the data. The automation proved effective in optimizing processes, freeing researchers from mechanical tasks and favoring more fluid analyses. In addition, it enabled the mapping and relating of concepts in large volumes of information, expanding the potential of research in Education.
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