Producción científica sobre Inteligencia Artificial y educación: un análisis cienciométrico

Abstract

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.

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.

Propõe-se uma análise cientométrica do banco de dados Web Of Science, que nos permitirá conhecer o estado da arte do binômio inteligência artificial-educação. A metodologia levou em conta cinco etapas: coleta, extração, análise, visualização e interpretação. A amostra foi composta por todas as produções científicas desde a primeira aparição da lista de termos até 2022, com um total de 979 documentos. A análise se concentrou na cronologia, cronologia por tipo de documento, produção geográfica, editorial, institucional e linguística de índices referentes a artigos, resenhas e anais de congressos, além de analisar a conformidade com várias leis de produção científica:lei do crescimento exponencial (Price, 1963), lei da produtividade dos autores (Lotka, 1926) e lei da dispersão (Bradford, 1985).Os resultados mostram que a produção está em uma fase exponencial, que há uma alta porcentagem de pesquisas independentes sem apoio institucional e que os registros sobre o assunto estão em conformidade com várias leis de produção científica. Isso permitirá uma primeira aproximação para a identificação de tendências e posterior tomada de decisões com base em dados, a fim de dar continuidade ou descartar a abertura de várias linhas de pesquisa teóricas e/ou empíricas.