Proposal of a matrix for categorizing the content of academic studies on Artificial Intelligence in the field of Education
DOI:
https://doi.org/10.18764/2358-4319v19e24926Keywords:
artificial intelligence, Education, Content AnalysisAbstract
With the emergence of generative AI tools, such as ChatGPT, publicly available since late 2022, and considering their cultural impact, a significant increase is expected in the number of dissertations and theses defended in fields with little tradition in AI research, such as Education. Anticipating this growth, this bibliometric study proposes a categorization matrix to classify such research. The matrix was built based on all dissertations and theses on the subject available in the Catalog of Theses and Dissertations of the Brazilian Federal Agency for Support and Evaluation of Graduate Education (Capes, in the Portuguese acronym) throughout the 21st century (from 2015, when the first occurrence in the field of Education took place, until 2023). The works were grouped into six categories, with the following standing out: research about pedagogical practices applied to students (43.2%), bibliographic studies (29.7%), and research about teacher training (13.5%). These results can support further studies based on literature review, besides paving the way for future comparative studies, but they also raise important epistemological questions.
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References
BARDIN, Laurence. Análise de conteúdo. Lisboa: Edições 70, 2004.
BROAD, Ellen. Made by Humans: The AI Condition. Melbourne: Melbourne University Press, 2018.
GOLDBERG, Yoav. Neural Network Methods for Natural Language Processing. New York: Springer, 2017.
GOODFELLOW, Ian; BENGIO, Yoshua; COURVILLE, Aaron. Deep Learning. Cambridge: The MIT Press, 2016.
JIMENEZ, Kayla. ‘This shouldn’t be a surprise’: The education community shares mixed reactions to ChatGPT. USA Today, 2023. Disponível em: https://www.usatoday.com/story/news/education/2023/01/30/chatgpt-going-banned-teachers-sound-alarm-new-ai-tech/11069593002/. Acesso em: 24 out. 2024.
MARANDINO, Martha. Faz sentido ainda propor a separação entre os termos educação formal, não formal e informal? Ciência & Educação, Bauru, SP, v. 23, n. 4, p. 811-816, 2017. DOI: https://doi.org/10.1590/1516-731320170030001. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ciedu/a/cmjvH7v4mFZMsdjV5bWLJfM/?format=pdf&lang=pt. Acesso em: 22 out. 2024.
MARKOFF, John. Machines of Loving Grace: The Quest for Common Ground Between Humans and Robots. New York: Ecco, 2015.
MITCHELL, Melanie. Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans. New York: Farrar, Straus and Giroux, 2019.
MÜLLER, Vincent C. Ethics of Artificial Intelligence and Robotics. In: ZALTA, Edward N.; NODELMAN, Uri (eds.). The Stanford Encyclopedia of Philosophy. Fall 2023 Edition. Stanford: The Metaphysics Research Lab, 2023. Disponível em: https://plato.stanford.edu/archives/fall2023/entries/ethics-ai/. Acesso em: 23 out. 2024.
O’NEIL, Cathy. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. New York: Crown Publishing Group, 2016.
PROFETA, Guilherme. Que fim levou o ChatGPT? Uniso Ciência/Science @ Uniso, Sorocaba, SP, v. 7, n. 13, p. 82-97, jun. 2024. Disponível em: https://uniso.br/unisociencia/r13/GPT-chatGPT-ia.pdf. Acesso em: 24 out. 2024.
RAY, Partha Pratim. ChatGPT: A comprehensive review on background, applications, key challenges, bias, ethics, limitations and future scope. Internet of Things and Cyber-Physical Systems, v. 3, p. 121-154, 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.iotcps.2023.04.003. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S266734522300024X?via%3Dihub. Acesso em: 23 out. 2024.
RUSSELL, Stuart. Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control. London: Penguin Books, 2019.
RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Artificial Intelligence: A Modern Approach. London: Pearson, 2010.
SANTOS, Roger dos; PROFETA, Guilherme Augusto Caruso; PROFETA, Rogério Augusto. Por uma (não)reinvenção da educação: A Inteligência Artificial e o deslocamento do papel tradicionalmente atribuído ao professor. Revista Inter-Ação, Goiânia, v. 48, n. 3, p. 640–657, 2023. DOI: 10.5216/ia.v48i3.75784. Disponível em: https://revistas.ufg.br/interacao/article/view/75784. Acesso em: 24 out. 2024.
VASWANI, Ashish et al. Attention Is All You Need. In: 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), 2017, Long Beach, Califórnia (CA), Estados Unidos da América. Disponível em: https://arxiv.org/pdf/1706.03762. Acesso em: 23 jul. 2024.
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