apeamento conceitual da interseção entre inteligência artificial e pesquisa em educação: uma revisão bibliométrica

A convergência entre Inteligência Artificial (IA) e pesquisa em Educação gerou um campo dinâmico, porém fragmentado, marcado por avanços tecnológicos e desafios éticos e metodológicos. Apesar do crescimento da produção científica, faltam mapeamentos conceituais que revelem as inter-relações entre os...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Dutra Moresi , Eduardo Amadeu, Braga Filho, Mário de Oliveira, Xavier Muniz, Aline Barbosa
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Portugués
Publicado: Núcleo de Estudios e Investigaciones en Educación Superior del MERCOSUR 2026
Acceso en línea:https://revistas.unc.edu.ar/index.php/integracionyconocimiento/article/view/51677
Aporte de:
Integración y Conocimiento de Universidad Nacional de Córdoba
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description A convergência entre Inteligência Artificial (IA) e pesquisa em Educação gerou um campo dinâmico, porém fragmentado, marcado por avanços tecnológicos e desafios éticos e metodológicos. Apesar do crescimento da produção científica, faltam mapeamentos conceituais que revelem as inter-relações entre os principais núcleos temáticos. Este estudo visa preencher essa lacuna por meio de uma revisão bibliométrica de 4.691 documentos indexados na Web of Science entre 2003 e 2025. Utilizou-se o software Bibliometrix no RStudio para construir um mapa temático com base na coocorrência de palavras-chave e aplicação do algoritmo Leiden para a detecção de comunidades. Os resultados revelam quatro eixos estruturantes: (i) tutoria inteligente e aprendizagem adaptativa; (ii) ecossistemas digitais de aprendizagem; (iii) análise de dados educacionais (learning analytics); e (iv) uso de processamento de linguagem natural e modelos de linguagem de larga escala (LLMs). Observa-se a importância da gamificação e a presença de temas emergentes ou em declínio, como ontologias e agentes conversacionais. A análise destaca a necessidade de integração entre abordagens pedagógicas, técnicas e éticas para o desenvolvimento de ecossistemas educacionais baseados em IA. Este mapeamento oferece subsídios para pesquisadores, formuladores de políticas e desenvolvedores de tecnologias educacionais, ao propor uma taxonomia conceitual atualizada que orienta agendas futuras e práticas responsáveis
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spelling I10-R376-article-516772026-02-19T00:42:40Z apeamento conceitual da interseção entre inteligência artificial e pesquisa em educação: uma revisão bibliométrica Conceptual Mapping of the Intersection between Artificial Intelligence and Educational Research: A Bibliometric Review Mapeo Conceptual de la Intersección entre Inteligencia Artificial e Investigación en Educación: Una Revisión Bibliométrica Dutra Moresi , Eduardo Amadeu Braga Filho, Mário de Oliveira Xavier Muniz, Aline Barbosa A convergência entre Inteligência Artificial (IA) e pesquisa em Educação gerou um campo dinâmico, porém fragmentado, marcado por avanços tecnológicos e desafios éticos e metodológicos. Apesar do crescimento da produção científica, faltam mapeamentos conceituais que revelem as inter-relações entre os principais núcleos temáticos. Este estudo visa preencher essa lacuna por meio de uma revisão bibliométrica de 4.691 documentos indexados na Web of Science entre 2003 e 2025. Utilizou-se o software Bibliometrix no RStudio para construir um mapa temático com base na coocorrência de palavras-chave e aplicação do algoritmo Leiden para a detecção de comunidades. Os resultados revelam quatro eixos estruturantes: (i) tutoria inteligente e aprendizagem adaptativa; (ii) ecossistemas digitais de aprendizagem; (iii) análise de dados educacionais (learning analytics); e (iv) uso de processamento de linguagem natural e modelos de linguagem de larga escala (LLMs). Observa-se a importância da gamificação e a presença de temas emergentes ou em declínio, como ontologias e agentes conversacionais. A análise destaca a necessidade de integração entre abordagens pedagógicas, técnicas e éticas para o desenvolvimento de ecossistemas educacionais baseados em IA. Este mapeamento oferece subsídios para pesquisadores, formuladores de políticas e desenvolvedores de tecnologias educacionais, ao propor uma taxonomia conceitual atualizada que orienta agendas futuras e práticas responsáveis The convergence of Artificial Intelligence (AI) and Educational Research constitutes a dynamic yet fragmented field, shaped by rapid technological advances and complex ethical and methodological challenges. Despite the growing literature, there’s a lack of conceptual mappings clarifying the interrelations among core thematic clusters. This study aims to address that gap through a bibliometric review of 4,691 documents indexed in the Web of Science database between 2003 and 2025. Using the Bibliometrix package in RStudio, a thematic map was generated based on keyword co-occurrence, and the Leiden algorithm detected conceptual communities. The results highlight four main structural axes: (i) intelligent tutoring and adaptive learning; (ii) digital learning ecosystems; (iii) educational data analytics (learning analytics); and (iv) natural language processing and large language models (LLMs). The relevance of gamification and the presence of emerging or declining themes - such as ontologies and conversational agents - were observed. The analysis underscores the necessity of integrating pedagogical, technical, and ethical approaches in developing AI-powered educational ecosystems. This mapping offers insights for researchers, policymakers, and edtech developers by proposing an updated conceptual taxonomy to guide future research agendas and promote responsible practices. La convergencia entre la Inteligencia Artificial (IA) y la investigación en Educación configura un campo dinámico, aunque fragmentado, caracterizado por avances tecnológicos y desafíos éticos y metodológicos. A pesar del crecimiento de la producción científica, faltan mapeos conceptuales que revelen las interrelaciones entre los núcleos temáticos. Este estudio busca llenar esa brecha mediante una revisión bibliométrica de 4.691 documentos indexados en Web of Science entre 2003 y 2025. Se utilizó Bibliometrix en RStudio para construir un mapa temático basado en la coocurrencia de palabras clave, y se aplicó el algoritmo Leiden para detectar comunidades conceptuales. Los resultados revelan cuatro ejes estructurales: (i) tutoría inteligente y aprendizaje adaptativo; (ii) ecosistemas digitales de aprendizaje; (iii) análisis de datos educativos (learning analytics); y (iv) procesamiento del lenguaje natural y modelos de lenguaje a gran escala (LLMs). Se destaca la relevancia de la gamificación y la aparición de temas emergentes o en declive, como ontologías y agentes conversacionales. El estudio enfatiza la necesidad de integrar enfoques pedagógicos, técnicos y éticos para desarrollar ecosistemas educativos basados en IA. Este mapeo proporciona insumos para investigadores, formuladores de políticas y desarrolladores de tecnología educativa, al proponer una taxonomía conceptual actualizada que oriente futuras agendas y prácticas más responsables. Núcleo de Estudios e Investigaciones en Educación Superior del MERCOSUR 2026-02-18 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://revistas.unc.edu.ar/index.php/integracionyconocimiento/article/view/51677 10.61203/2347-0658.v1.n15.51677 Integración y Conocimiento; Vol. 1 No. 15 (2026): Integración y Conocimiento Integración y Conocimiento; Vol. 1 Núm. 15 (2026): Integración y Conocimiento Integración y Conocimiento; v. 1 n. 15 (2026): Integración y Conocimiento 2347-0658 10.61203/2347-0658.v1.n15 por https://revistas.unc.edu.ar/index.php/integracionyconocimiento/article/view/51677/52331 Derechos de autor 2026 Integración y Conocimiento https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0

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