Исследование потенциала генеративного искусственного интеллекта в образовании: библиометрический анализ
https://doi.org/10.26907/esd.20.1.06
EDN: MDEUKS
Аннотация
Генеративный искусственный интеллект (GAI) в значительной степени изменил образовательный ландшафт, положив начало глубинной трансформации систем. В данном исследовании проанализированы реферативно-библиографические базы данных Scopus и Web of Science (WoS). Авторами собраны данные на основе изучения статей, изданных за последние пять лет (2019-2023 гг). Осуществлялся анализ документов, содержащих термины «генеративный искусственный интеллект» и «образование» в названии статьи, аннотации и ключевых словах, что позволило собрать уточненный набор данных по 116 публикациям. При проведении исследования использовались инструменты PRISMA и PICOC для обеспечения методологической строгости. Анализ данных проводился с помощью современной программы VOSviewer_1.6.20. В ходе исследования были изучены различные аспекты моделей цитирования, выявлены заметные различия между источниками, авторами и организациями. Исследование носит трансдисциплинарный характер благодаря использованию библиографической связи между несколькими странами, а также совместному цитированию упоминаемых источников и авторов. Включение компонентов PICOC способствовало критическому анализу проблемы исследования в ее связи с политическими и практическими аспектами, выявлению преобладающих тенденций в современных научных изысканиях. Таким образом, исследование дает представление о потенциальном влиянии на практику и политику, закладывает основу для дальнейшего изучения генеративного искусственного интеллекта в образовании.
Об авторах
Рамеш Чандер ШармаИндия
Рамеш Чандер Шарма
Нью-Дели
Суман Кальян Панджа
Индия
Суман Кальян Панджа
Силчар
Список литературы
1. Abafe, E. A., Bahta, Y. T., & Jordaan, H. (2022). Exploring biblioshiny for historical assessment of global research on sustainable use of water in agriculture. Sustainability, 14(17), 10651. http://dx.doi.org/10.3390/su141710651
2. Ali, S., DiPaola, D., Lee, I., Sindato, V., Kim, G., Blumofe, R., & Breazeal, C. (2021). Children as creators, thinkers and citizens in an AI-driven future. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100040. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100040
3. Álvarez-Godos, M., Ferreira, C., & Vieira, M.-J. (2023). A systematic review of actions aimed at university students with ADHD. Frontiers in Psychology, 14, 1216692. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1216692
4. Bahroun, Z., Anane, C., Ahmed, V., & Zacca, A. (2023). Transforming education: A comprehensive review of Generative Artificial Intelligence in educational settings through bibliometric and content analysis. Sustainability, 15(17), 12983. https://doi.org/10.3390/su151712983
5. Baidoo-anu, D., & Owusu Ansah, L. (2023). Education in the era of generative artificial intelligence (AI): understanding the potential benefits of ChatGPT in promoting teaching and learning. Journal of AI, 7(1), 52–62. https://doi.org/10.61969/jai.1337500
6. Bond, M., Khosravi, H., De Laat, M., Bergdahl, N., Negrea, V., Oxley, E., Pham, P., Chong, S. W., & Siemens, G. (2024). A meta systematic review of artificial intelligence in higher education: A call for increased ethics, collaboration, and rigour. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, 4. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00436-z
7. Bozkurt, A., Xiao, J., Lambert, S., Pazurek, A., Crompton, H., Koseoglu, S., Farrow, R., Bond, M., Nerantzi, C., Honeychurch, S., Bali, M., Dron, J., Mir, K., Stewart, B., Costello, E., Mason, J., Stracke, C. M., Romero-Hall, E., Koutropoulos, A., Toquero, C. M., Singh, L., Tlili, A., Lee, K., Nichols, M., Ossiannilsson, E., Brown, M., Irvine, V., Raffaghelli, J. E., Santos-Hermosa, G., Farrell, O., Adam, T., Thong, Y. L., Sani-Bozkurt, S., Sharma, R. C., Hrastinski, S., & Jandrić, P. (2023). Speculative futures on ChatGPT and Generative Artificial Intelligence (AI): A collective reflection from the educational landscape. Asian Journal of Distance Education, 18(1). https://www.asianjde.com/ojs/index.php/AsianJDE/article/view/709
8. Chan, C. K. Y. (2023). A comprehensive AI policy education framework for university teaching and learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 38. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00408-3
9. Cooper, G. (2023). Examining science education in ChatGPT: An exploratory study of generative artificial intelligence. Journal of Science Education and Technology, 32, 444–452. https://doi.org/10.1007/s10956-023-10039-y
10. Dwivedi, Y. K., Kshetri, N., Hughes, L., Slade, E. L., Jeyaraj, A., Kar, A. K., Baabdullah, A. M., Koohang, A., Raghavan, V., Ahuja, M., Albanna, H., Albashrawi, M. A., Al-Busaidi, A. S., Balakrishnan, J., Barlette, Y., Basu, S., Bose, I., Brooks, L., Buhalis, D., Carter, L., Chowdhury, S., Crick, T., Cunningham, S. W., Davies, G. H., Davison, R. M., Dé, R., Dennehy, D., Duan, Y., Dubey, R., Dwivedi, R., Edwards, J. S., Flavián, C., Gauld, R., Grover, V., Hu, M. C., Janssen, M., Jones, P., Junglas, I., Khorana, S., Kraus, S., Larsen, K. R., Latreille, P., Laumer, S., Malik, F. T., Mardani, A., Mariani, M., Mithas, S., Mogaji, E., Nord, J. H., O’Connor, S., Okumus, F., Pagani, M., Pandey, N., Papagiannidis, S., Pappas, I. O., Pathak, N., Pries-Heje, J., Raman, R., Rana, N. P., Rehm, S. V., Ribeiro-Navarrete, S., Richter, A., Rowe, F., Sarker, S., Stahl, B. C., Tiwari, M. K., van der Aalst, W., Venkatesh, V., Viglia, G., Wade, M., Walton, P., Wirtz, J., & Wright, R. (2023). So what if ChatGPT wrote it? Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 71, 102642. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642
11. Emenike, M. E., & Emenike, B. U. (2023). Was this title generated by ChatGPT? Considerations for artificial intelligence text-generation software programs for chemists and chemistry educators. Journal of Chemical Education, 100(4), 1413–1418. https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.3c00063
12. Gil-Fernández, R., Calderón-Garrido, D., & Martín-Piñol, C. (2023). Exploring the effect of social media in Personal Learning Environments in the university settings: analysing experiences and detecting future challenges. Revista de Educación a Distancia (RED), 23(71), 1–24. http://dx.doi.org/10.6018/red.526311
13. Hoque, K. E., & Atheef, M. (2024). A review of human resource management practices and their impact on school performance (2012–2022). Human Resources Management and Services, 6(1), 3392. https://doi.org/10.18282/hrms.v6i1.3392
14. Istenič, A. (2024). Blended learning in higher education: the integrated and distributed model and a thematic analysis. Discover Education, 3, 165. https://doi.org/10.1007/s44217-024-00239-y
15. Kar, A. K., Varsha, P. S., & Rajan, S. (2023). Unravelling the impact of generative artificial intelligence (GAI) in industrial applications: A review of scientific and grey literature. Global Journal of Flexible Systems Management, 24, 659–689. https://doi.org/10.1007/s40171-023-00356-x
16. Lima, L. P. F., Abreu, F. G. d. S., Menezes, D. B., & Vasconcelos, F. H. L. (2024). Time of basic education teachers’ training in maker activities: A meta-analysis. Global Journal of Human-Social Science: G Linguistics & Education, 24(2), 93–106. https://socialscienceresearch.org/index.php/GJHSS/article/view/104019/38982
17. Liu, Y., Yang, Z., Yu, Z., Liu, Z., Liu, D., Lin, H., Li, M., Ma, S., Avdeev, M., & Shi, S. (2023). Generative artificial intelligence and its applications in materials science: Current situation and future perspectives. Journal of Materiomics. 9(4), 798–816. https://doi.org/10.1016/j.jmat.2023.05.001
18. Mannuru, N. R., Shahriar, S., Teel, Z. A., Wang, T., Lund, B. D., Tijani, S., Pohboon, C. O., Agbaji, D., Alhassan, J., Galley, J., Kousari, R., Ogbadu-Oladapo. L., Saurav, S. K., Srivastava, A., Tummuru, S. P., Uppala, S., & Vaidya, P. (2023). Artificial intelligence in developing countries: The impact of generative artificial intelligence (AI) technologies for development. Information Development, 0(0). https://doi.org/10.1177/02666669231200628
19. Mishra, P., Warr, M., & Islam, R. (2023). TPACK in the age of ChatGPT and Generative AI. Journal of Digital Learning in Teacher Education, 39(4), 235–251. https://doi.org/10.1080/21532974.2023.2247480
20. Mondal, S., Das, S., & Vrana, V. G. (2023). How to bell the cat? A theoretical review of generative artificial intelligence towards digital disruption in all walks of life. Technologies, 11(2), 44. https://doi.org/10.3390/technologies11020044
21. Murugesan, S., & Cherukuri, A. K. (2023). The rise of generative artificial intelligence and its impact on education: The promises and perils. Computer, 56(5), 116–121. https://doi.org/10.1109/MC.2023.3253292
22. OpenAI (2022). Introducing ChatGPT. https://openai.com/blog/chatgpt#OpenAI. Retrieved on 23rd March, 2024.
23. Page, M. J., Moher, D., 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., McGuinness, L. A., Stewart, L. A., Thomas, J., Tricco, A. C., Welch, V. A., Whiting, P., & McKenzie, J. E. (2021). PRISMA 2020 explanation and elaboration: Updated guidance and exemplars for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n160. https://doi.org/10.1136/bmj.n160
24. Preiksaitis, C., & Rose, C. (2023). Opportunities, challenges, and future directions of generative artificial intelligence in medical education: Scoping review. JMIR Medical Education, 9, e48785. https://doi.org/10.2196/48785
25. Renganayagalu, S. k., Mallam, S. C., & Nazir, S. (2021). Effectiveness of VR head mounted displays in professional training: A systematic review. Technology, Knowledge and Learning, 26, 999–1041. https://doi.org/10.1007/s10758-020-09489-9
26. Sullivan, M., Kelly, A., & McLaughlan, P. (2023). ChatGPT in higher education: Considerations for academic integrity and student learning. Journal of Applied Learning & Teaching, 6(1), 31–40. https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.17
27. Zhai, X., Chu, X., Chai, C. S., Jong, M. S. Y., Istenič, A., Spector, M., Liu, J.-B., Yuan, J., & Li, Y. (2021). A review of artificial intelligence (AI) in education from 2010 to 2020. Complexity, 2021(1), 8812542, 1–18. https://doi.org/10.1155/2021/8812542
Рецензия
Для цитирования:
Шарма Р., Панджа С. Исследование потенциала генеративного искусственного интеллекта в образовании: библиометрический анализ. Название журнала на русском. 2025;20(1):71-88. https://doi.org/10.26907/esd.20.1.06. EDN: MDEUKS
For citation:
Sharma R., Panja S. Exploring the Potential of Generative Artificial Intelligence in Education: A Bibliometric Analysis. Title. 2025;20(1):71-88. https://doi.org/10.26907/esd.20.1.06. EDN: MDEUKS