Publicado en: Esprint Investigación
Fecha de Publicación: 2025-02-17
Volumen: 4
Número: 1
Año: 2025
DOI URL: https://doi.org/10.61347/ei.v4i1.102
Autores:
Palabras clave: Análisis bibliométrico; aprendizaje automático; automatización educativa; educación superior; inteligencia artificial
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado radicalmente el ámbito educativo al ofrecer herramientas innovadoras que transforman tanto la enseñanza como el aprendizaje. No obstante, la comprensión sobre su impacto específico en la educación universitaria sigue siendo limitada. Por ello, este estudio tiene como objetivo analizar las tendencias emergentes de la IA en la educación superior utilizando un enfoque bibliométrico. Por lo tanto, se recopiló información de la base de datos Scopus mediante una estrategia de búsqueda específica que permitió obtener un total de 4146 documentos para su análisis. Se utilizó el paquete Bibliometrix en R y el software RStudio para procesar y visualizar los datos, lo que identificó patrones en la producción científica, así como los principales actores influyentes y las áreas de investigación predominantes. Los resultados indican un crecimiento exponencial en el número de publicaciones, con un enfoque particular en la aplicación de IA para el aprendizaje personalizado y la automatización de procesos educativos. Además, el análisis temporal de las palabras clave reveló un cambio significativo en las tendencias investigativas, destacando un aumento en la exploración de enfoques basados en machine learning y análisis de datos educativos. Sin embargo, persisten desafíos en la adopción e implementación de esta tecnología en entornos educativos, relacionados con aspectos de seguridad, ética y disponibilidad de recursos. Este estudio proporciona una visión integral sobre el panorama actual de la IA en la educación universitaria e información relevante para futuras investigaciones en el campo.
In recent years, artificial intelligence (AI) has radically revolutionized the field of education by offering innovative tools that transform both teaching and learning. However, understanding of its specific impact on university education remains limited. This study aims to analyze the emerging trends of AI in higher education using a bibliometric approach. Therefore, information was collected from the Scopus database using a specific search strategy, obtaining a total of 4146 documents for analysis. The Bibliometrix package in R and RStudio software were used to process and visualize the data, which made it possible to identify patterns in scientific production, as well as the main influential actors and the predominant areas of research. The results indicate an exponential growth in the number of publications, with a particular focus on the application of AI for personalized learning and automation of educational processes. In addition, the temporal analysis of keywords revealed a significant change in research trends, highlighting an increase in the exploration of approaches based on machine learning and educational data analysis. However, challenges persist in the adoption and implementation of this technology in educational settings, many related to aspects of security, ethics and availability of resources. This study provides a comprehensive overview of the current landscape of AI in university education and provides relevant information for future research in the field.
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