Scientific production on Artificial Intelligence and education: a scientometric analysis

Número

DOI

https://doi.org/10.25267/Hachetetepe.2024.i28.1102

Info

Monographic
1102
Published: 01-03-2024
PlumX

Authors

Abstract

A scientometric analysis of the Web Of Science database is proposed, which will allow us to know the state of the art of the artificial intelligence-education binomial. The methodology took into account five stages: collection, extraction, analysis, visualisation and interpretation. The sample consisted of all scientific productions from the first appearance of the list of terms until 2022, with a total of 979 documents. The analysis focused on chronology, chronology by type of document, geographical, editorial, institutional and linguistic production of indexes referring to articles, reviews and conference proceedings, as well as analysing compliance with various laws of scientific production: law of exponential growth (Price, 1963), law of author productivity (Lotka, 1926) and law of dispersion (Bradford, 1985).. The results show that production is in an exponential phase, that there is a high percentage of independent research lacking institutional support and that the records on the subject comply with several laws of scientific production. This will allow a first approximation for the identification of trends and subsequent decision-making based on data in order to continue or discard the opening of various theoretical and/or empirical lines of research.

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How to Cite

Casanova Pistón, A., & Martínez Domínguez, M. (2024). Scientific production on Artificial Intelligence and education: a scientometric analysis. Hachetetepé. Scientific Journal of Education and Communication, (28), 1102. https://doi.org/10.25267/Hachetetepe.2024.i28.1102

Author Biographies

Azahara Casanova Pistón, Universidad Católica de Valencia San Vicente Mártir

Higher education lecturer. Information and Communication Technologies. Bachelor's degrees in Early Childhood and Primary Education since 2011. Previously, freelance management in research and development in the educational field with ICT. Doctorate in Educational Research and Development. 2017. Master's Degree in Research for University Teaching (2015). Master's in Philosophy (2021). Own Master's Degree in New Educational Environments (2008).

Mónica Martínez Domínguez, Universidad Católica de Valencia San Vicente Mártir

Higher education teacher in the Master of Technological Innovation at the UCV (currently). Primary education and foreign language teacher (currently). Educational advisor Educational Digital Plan in the Valencian Community (2021-2024). Graphic, web and educational resources designer. Master in e-learning (UOC). Degree in Graphic Design EASD (Valencia) Degree in Teaching, specialty of English language.

References

Akgun, S., y Greenhow, C. (2022). Artificial Intelligence in Education: Addressing ethical challenges in K-12 settings. AI and Ethics, 2(3), 431-440. https://doi.org/10.1007/s43681-021-00096-7

Aparicio-Gómez, W. O. (2023). La Inteligencia Artificial y su Incidencia en la Educación: Transformando el Aprendizaje para el Siglo XXI. Revista Internacional de Pedagogía e Innovación Educativa, 3(2), 217-229. https://doi.org/10.51660/ripie.v3i2.133

Arencibia, R., Félix De Moya, J. I. y Ii, A. (2008). La evaluación de la investigación científica: una aproximación teórica desde la cienciometría. ACIMED, 17(4), 0-0. https://acortar.link/mTFvwb

Berland, M., Baker, R. S., y Blikstein, P. (2014). Educational Data Mining and Learning Analytics: Applications to Constructionist Research. Technology, Knowledge and Learning, 19(1), 205-220. https://doi.org/10.1007/s10758-014-9223-7

Bonami, B., Dala-Possa, A., y Piazentini, L. (2020). Educación, Big Data e Inteligencia Artificial Metodologías mixtas en plataformas digitales. Revista Comunicar, 65, 43-52.https://doi.org/10.3916/C65-2020-04

Bradford, S. C. (1985). Sources of Information on Specific Subjects. Information Science 10 (4), 173-180. https://doi.org/10.1177/016555158501000406

Calzadilla-Pérez, O. O. (2023). Mapeo cienciométrico de las Neurociencias de la Educación: miradas para la formación de docentes. Estudios Pedagógicos, 49(1), 281-303. https://doi.org/10.4067/S0718-07052023000100281

Callon, M., Courtial, J. P., y Penan, H. (1995). Scientometric. Ediciones Trea.

Cardona-Román, D. M. y Sánchez-Torres, J. M. (2017). Análisis cienciométrico de la producción científica acerca de la investigación sobre la evaluación de la implementación del e-learning en el periodo 2000-2015. Educación, 26(51). http://dx.doi.org/10.18800/educacion.201702.001

Cobos, A., Padial, J. J., y Berrocal, E. (2021). La gamificación a través de plataformas E-learning: Análisis cienciométrico de una pedagogía emergente implantada mediante de las TIC. ReiDoCrea: Revista electrónica de

investigación Docencia Creativa. 10(43)https://doi.org/10.30827/DIGIBUG.70897

Dawson, S., Joksimovic, S., Mills, C., Gašević, D., y Siemens, G. (2023). Advancing theory in the age of artificial intelligence. British Journal of Educational Technology, 54(5), 1051–1056. https://doi.org/10.1111/BJET.13343

Fernández, A., y Padial, J. J. (2018). Análisis cienciométrico de Tesis Doctorales Españolas sobre Altas Capacidades y sobredotación (1986- 2017). ReiDoCrea, 8, 292-308. http://dx.doi.org/10.30827/Digibug.57762

Fernández-Cano, A., y Fernández-Guerrero, A. (2022). Spanish educational production in the Social Sciences Citation Index (2010-2020). III. Revista Española de pedagogía, 80(282), 347-370. https://doi.org/10.22550/REP80-2-2022-08

Flores-Vivar, J. M., y García-Peñalvo, F. J. (2023). Reflexiones sobre la ética, potencialidades y retos de la Inteligencia Artificial en el marco de la Educación de Calidad (ODS4). Comunicar: Revista Científica de Comunicación y

Educación, 74, 37–47. https://doi.org/10.3916/C74-2023-03

Galdames, I. S. (2023). Inteligencia Artificial en investigación científica. SciComm Report, 3, 1–3. https://doi.org/10.32457/SCR.V3I1.2149

García-Peña, V. R., Mora-Marcillo, A. B., y Ávila-Ramírez, J. A. (2020). La Inteligencia Artificial en la educación. Dominio de Las Ciencias, 6(3), 28. https://doi.org/10.23857/dc.v6i3.1421

García-Peñalvo, F. J., Llorens-Largo, F., y Vidal, J. (2024). The new reality of education in the face of advances in generative artificial intelligence. [La nueva realidad de la educación ante los avances de la Inteligencia Artificial generativa]. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1).

Gingras, Y. (2016). Bibliometrics and Research Evaluation: Uses and Abuses. Bibliometrics and Research Evaluation. https://doi.org/10.7551/MITPRESS/10719.001.0001

Gómez, C. J., López, R., y Rodríguez, J. (2019). La investigación en Didáctica de las Ciencias Sociales en revistas españolas de Ciencias de la Educación. Un análisis bibliométrico (2007-2017). Didáctica de las ciencias experimentales y sociales, 37(10), 67-87. https://acortar.link/NL1s1R

González, C. (2023). El impacto de la Inteligencia Artificial en la educación: transformación de la forma de enseñar y de aprender. Qurrículum, 36, 51-60. https://doi.org/10.25145/j.qurricul.2023.36.03

Holmes, W., Hui, Z., Miao, F., y Ronghuai, H. (2021). Inteligencia Artificial y educación. Guía para las personas a cargo de formular políticas. UNESCO Publishing.

Lotka, A. J. (1926). The frequency distribution of scientific productivity. Journal of the Washington Academy of Sciences, 16(12), 317-323. https://acortar.link/VGBta1

Madiega, T. (2023). Artificial intelligence act. Briefing EU Legislation in Progress. https://acortar.link/IwLk2r

McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., y Shannon, C. E. (2006). A Proposal for the Dartmouth Summer Research

Project on Artificial Intelligence, https://bit.ly/3wipykL AI Magazine, 27(4), 12. https://doi.org/10.1609/aimag.v27i4.1904

Michán, L., y Muñoz-Velasco, I. (2013). Cienciometría para ciencias médicas: definiciones, aplicaciones y perspectivas. Investigación en educación médica, 2(6), 100-106. https://acortar.link/cfi67F

Nguyen, A., Ngo, H. N., Hong, Y., Dang, B., y Nguyen, B.P. T. (2023). Ethical principles for artificial intelligence in education. Education and Information Technologies, 28(4), 4221-4241. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11316-w

Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., … Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372(71), 1-9 https://doi.org/10.1136/bmj.n71

Parra-González, M. E., y Segura-Robles, A. (2019). Producción de literatura científica sobre gamificación en educación: un análisis cienciométrico. Revista de educación, 2019(386), 113-135. https://doi.org/10.4438/1988-592X-RE-2019-386-429

Parra-Sánchez, J. S. (2022). Potencialidades de la Inteligencia Artificial en Educación Superior: Un Enfoque desde la Personalización. Revista Tecnológica-Educativa Docentes 2.0, 14(1), 19-27. https://doi.org/10.37843/rted.v14i1.296

Price, D. J. S. (1963). Little science, big science-- and beyond. Columbia University Press.

Roll, I., y Wylie, R. (2016). Evolution and Revolution in Artificial Intelligence in Education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582-599. https://doi.org/10.1007/s40593-016-0110-3

So, S. A., y Ahn, S. (2022). A Study on the Artificial Intelligence Ethics Measurement indicators for the Protection of Personal Rights and Property Based on the Principles of Artificial Intelligence Ethics. Journal of Internet Computing

and Services, 23(3), 111-123. https://doi.org/10.7472/jksii.2022.23.3.111

Solís, M. E. C., Martínez, E. L., Degante, E. C., Godoy, E. P., y Martínez, Y. A. (2023). Inteligencia Artificial generativa para fortalecer la educación superior: Generative artificial intelligence to boost higher education. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 4(3), 767-784. https://doi.org/10.56712/latam.v4i3.1113

Unión Europea [UE]. (2022). Directrices éticas sobre el uso de la Inteligencia Artificial (IA) y los datos en la educación y formación para los educadores. https://doi.org/10.2766/795588

United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization [UNESCO].(5 de octubre 2022). ¿Por qué la UNESCO considera importante la innovación digital en educación? https://acortar.link/c05aDZ

United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization [UNESCO]. (2019). Beijing Consensus on Artificial Intelligence and Education. https://acortar.link/e5awg2