Producción científica sobre Inteligencia Artificial y educación: un análisis cienciométrico
DOI
https://doi.org/10.25267/Hachetetepe.2024.i28.1102Información
Autores/as
- Azahara Casanova Pistón (ES) Universidad Católica de Valencia San Vicente Mártir https://orcid.org/0000-0003-3483-8525
- Mónica Martínez Domínguez (ES) Universidad Católica de Valencia San Vicente Mártir https://orcid.org/0009-0004-3692-6400
Resumen
Se propone un análisis cienciométrico de la base de datos Web Of Science, que permitirá conocer el estado de la cuestión del binomio Inteligencia Artificial-educación. La metodología tuvo en cuenta cinco etapas: recopilación, extracción, análisis, visualización e interpretación. La muestra ha estado compuesta por todas las producciones científicas desde la primera aparición de la relación de los términos hasta 2022, con un total de 979 documentos. El análisis se centró en la cronología, la cronología por tipo de documento, la producción geográfica, editorial, institucional e idiomática de las indexaciones referidas a artículos, revisiones y actas de congresos además de analizarse el cumplimiento de varias leyes de producción científica: ley de crecimiento exponencial(Price, 1963), ley de productividad de los autores (Lotka,1926) y ley de dispersión(Bardford,1985). De los resultados se destaca que la producción se encuentra en fase exponencial, que existe un alto porcentaje de investigación independiente carente de apoyo institucional o que los registros sobre la temática cumplen con varias leyes de producción científica. Esto permitirá una primera aproximación para la identificación de tendencias y la posterior toma de decisiones fundamentada en datos con el fin de proseguir o descartar la apertura de diversas líneas teóricas y empíricas de investigación.
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Derechos de autor 2024 Azahara Casanova Pistón, Mónica Martínez Domínguez
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