Computational intelligence, educational robotics, and artificial intelligence in the educational field. A bibliometric study and thematic modelling

Abstract

This study addresses the convergence between technology and education, exploring the impact of paradigms such as "computational intelligence," "educational robotics," and "artificial intelligence" in educational research. The methodology was defined in three stages. In the first stage, the Web of Science database was chosen, and a search string was developed. The second stage involved the selection of studies through inclusion/exclusion criteria and the use of PRISMA. The third stage included the extraction and analysis of quantitative and qualitative data, using bibliometric software, content analysis, and tools such as R Studio, Bibliometrix, VOSViewer, and Python. An annual growth of 56.51% between 2019 and 2023, with 208 works, is revealed. "Sustainability" leads the journals with 39 articles, indicating concentration in highly productive journals. The analysis of keyword co-occurrence reveals frequents thematic areas, highlighting "artificial intelligence," "education," "technology," "machine learning," and "Big data." The lead institution is the Chinese University of Hong Kong, while China stands out with 61 papers at the country level. It emphasizes the importance of considering quality and quantity in scientific production and identifies five key topics in research summaries, suggesting areas of research focused on the integration of technology and educational innovation.

Este estudio aborda la convergencia entre tecnología y educación, explorando el impacto de paradigmas como la "inteligencia computacional", la "robótica educativa" y la "inteligencia artificial" en la investigación educativa. La metodología se definió en tres etapas. En la primera etapa se eligió la base de datos Web of Science y se desarrolló una cadena de búsqueda. La segunda etapa implicó la selección de estudios mediante criterios de inclusión/exclusión y el uso de PRISMA. La tercera etapa incluyó la extracción y análisis de datos cuantitativos y cualitativos, utilizando software bibliométrico, análisis de contenido y herramientas como R Studio, Bibliometrix, VOSViewer y Python. Se revela un crecimiento anual del 56,51% entre 2019 y 2023, con 208 obras. "Sustainability" lidera las revistas con 39 artículos, lo que indica concentración en revistas altamente productivas. El análisis de la coocurrencia de palabras clave revela áreas temáticas frecuentes, destacando "inteligencia artificial", "educación", "tecnología", "aprendizaje automático" y "Big data". La institución líder es la Universidad China de Hong Kong, mientras que China destaca con 61 trabajos a nivel de país. Destaca la importancia de considerar calidad y cantidad en la producción científica e identifica cinco temas clave en los resúmenes de investigación, sugiriendo áreas de investigación enfocadas en la integración de tecnología e innovación educativa.