Publicado en: Revista de Investigación Educativa Niveles

Fecha de Publicación: 2025-11-19

Volumen: 2

Número: 2

Año: 2025

DOI URL: https://doi.org/10.61347/rien.v2i2.80

Autores:

• Ana Elizabeth Cózar Cisneros. https://orcid.org/0000-0002-6708-1971

Palabras clave: Aprendizaje automático; bibliometría; bibliometrix; educación; inteligencia artificial; matemática

Resumen

La integración de la inteligencia artificial en la educación matemática ha adquirido un protagonismo creciente en los últimos años, impulsando investigaciones orientadas a mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje mediante algoritmos avanzados y entornos digitales adaptativos. En este contexto, el presente estudio tiene como objetivo analizar la evolución, tendencias y redes de colaboración en torno a la producción científica sobre IA en educación matemática a través de un enfoque bibliométrico. La metodología se basó en la extracción de datos desde la base de datos Scopus, considerando publicaciones entre 2020 y 2025 e incluyendo artículos, revisiones, conferencias y capítulos de libro. Los datos se procesaron mediante la herramienta Bibliometrix a través de la interfaz Biblioshiny. Los resultados muestran un crecimiento exponencial en la producción científica, con un incremento destacado a partir de 2022 y un pico en 2024. En términos de liderazgo, China, Estados Unidos e India concentran la mayor producción, acompañados por instituciones como la University of Florida y King Abdulaziz University, mientras que autores como Wang Y. y Li C. se ubican entre los más productivos. El análisis de términos frecuentes evidencia la centralidad de machine learning, deep learning y la tendencia reciente de generative AI. Finalmente, las redes de colaboración reflejan bloques regionales liderados por potencias científicas, con menor participación de países en desarrollo. Este estudio aporta una visión actualizada y sistemática sobre la relación entre IA y educación matemática, contribuyendo a la comprensión de sus dinámicas globales.

Abstract

The integration of artificial intelligence in mathematics education has gained increasing prominence in recent years, promoting research aimed at improving teaching and learning processes through advanced algorithms and adaptive digital environments. In this context, the present study aims to analyze the evolution, trends and collaboration networks around the scientific production on AI in mathematics education through a bibliometric approach. The methodology was based on data extraction from the Scopus database, considering publications between 2020 and 2025 and including articles, reviews, conferences and book chapters. The data were processed using the Bibliometrix tool through the Biblioshiny interface. The results show an exponential growth in scientific production, with a notable increase from 2022 and a peak in 2024. In terms of leadership, China, the United States and India concentrate the largest production, accompanied by institutions such as the University of Florida and King Abdulaziz University, while authors such as Wang Y. and Li C. are among the most productive. The analysis of frequent terms shows the centrality of machine learning, deep learning and the recent trend of generative AI. Finally, the collaboration networks reflect regional blocs led by scientific powers, with less participation from developing countries. This study provides an updated and systematic view of the relationship between AI and mathematics education, contributing to the understanding of its global dynamics.