Artificial Intelligence In Education: A Bibliometric Analysis

Abstract

Artificial intelligence is a technological field that mimics human cognitive abilities. The rapid development of technology has accelerated the implementation of artificial intelligence in education. The aim of the study is to examine 4935 scientific researches on artificial intelligence in the field of education indexed in the Web of Science (WoS) database between 1981-2024 by bibliometric analysis method. The results of the analysis are given with VOSviewer program. The findings of the study showed that the most studies were conducted in 2023. Most of the studies on this subject are articles and papers. The most frequently published languages are English and Spanish. The results showed that Gwo-Jen Hwang, Melissa Bond and Olaf Zawacki-Richter are the top three most cited authors in the subject area. “Artificial intelligence” and “chatgpt” are frequently used keywords. Hong Kong University of Education and Carnegie Mellon University are the top two institutions with the most published researchers. Springer Nature, IEEE and Taylor & Francis are the top publishing journals respectively. Gwo-Jen Hwang is the most co-cited author. The USA has the highest frequency of cross-country linked publications. It is thought that this research will be a guide for researchers who want to study in the field and will increase their knowledge. The research topic has been analyzed in the WoS database, and it may be recommended to analyze it bibliometrically in other databases such as Scopus.

Keywords

• Artificial intelligence
• Artificial intelligence in education
• Intelligent learning systems
• Bibliometric analysis
• VOSviewer

Eğitimde Yapay Zekâ: Bir Bibliyometrik Analiz

Öz

Yapay zekâ insan bilişsel yeteneklerini taklit eden teknolojik bir alandır. Teknolojinin hızlı gelişmesi, eğitimde yapay zekânın uygulamaya konulmasını hızlandırmıştır. Araştırmanın amacı, 1981-2024 yılları arasında Web of Science (WoS) veri tabanında indekslenen eğitim alanında yapay zekâ konusundaki 4935 bilimsel araştırmayı bibliyometrik analiz yöntemiyle incelemektir. Analiz sonuçları VOSviewer programı ile verilmiştir. Araştırmanın bulguları çalışmaların en fazla yapıldığı yılın 2023 olduğunu göstermiştir. Bu konu ile ilgili çalışmaların büyük kısmını makaleler ve bildiriler oluşturmaktadır. En sık yayın yapılan dillerin başında İngilizce ve İspanyolca gelmektedir. Araştırma sonuçları Gwo-Jen Hwang, Melissa Bond ve Olaf Zawacki-Richter yazarlarının konu alanında en çok atıf alan ilk üç yazar olduğunu göstermiştir. “Artificial intelligence” ve “chatGPT” sık kullanılan anahtar kelimelerdir. Hong Kong Eğitim Üniversitesi ve Carnegie Mellon Üniversitesi en çok yayın yapan araştırmacıların bulunduğu ilk iki kurumdur. Springer Nature, IEEE ve Taylor & Francis sırasıyla en çok yayın yapan dergilerdir. En fazla ortak atıf yapılan yazar Gwo-Jen Hwang’dır. ABD en yüksek frekansla ülkeler arası bağlantılı yayın sayısına sahip ülkedir. Bu araştırmanın alanla ilgili çalışma yapmak isteyen araştırmacılara rehber olacağı ve onların bilgi birikimlerini artıracağı düşünülmektedir. Araştırma konusu WoS veri tabanında incelenmiş olup, Scopus gibi diğer veri tabanlarında bibliyometrik açıdan analiz edilmesi önerilebilir.

Anahtar Kelimeler

• Yapay Zekâ
• Eğitimde Yapay Zekâ
• Akıllı Öğrenme Sistemleri
• Bibliyometrik Analiz
• VOSviewer

Kaynakça

1. Akgun, S., & Greenhow, C. (2022). Artificial intelligence in education: Addressing ethical challenges in K-12 settings. AI and Ethics, 2(3), 431-440.
2. Akyel, Y., & Tur, E. (2024). Yapay Zekanın Potansiyelinin ve Eğitim Bilimlerindeki Uygulamalarının Araştırılması ve Araştırmalarda Beklentiler, Zorluklar ve Gelecek Yönelimleri. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 25(1), 1-1.
3. Al-Badi, A., Khan, A., & Eid-Alotaibi. (2022). Perceptions of Learners and Instructors towards Artificial Intelligence in Personalized Learning. Procedia Computer Science, 201, 445-451. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.03.058
4. Block, J. H., & Fisch, C. (2020). Eight tips and questions for your bibliographic study in business and management research. Management Review Quarterly, 70(3), 307-312. https://doi.org/10.1007/s11301-020-00188-4
5. 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(1), 4. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00436-z
6. Bozkurt, A. (2024). GenAI et al.: Cocreation, Authorship, Ownership, Academic Ethics and Integrity in a Time of Generative AI. Open Praxis, 16(1), 1-10. https://doi.org/10.55982/openpraxis.16.1.654
7. Büyüköztürk, Ş., Kilic, E., Akgün, Ö., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2018). Bilimsel Araştırma Yöntemleri. https://doi.org/10.14527/9789944919289
8. Coşkun, F., & Gülleroğlu, H. D. (2021). Yapay Zekanın Tarih İçindeki Gelişimi ve Eğitimde Kullanılması. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences (JFES), 54(3), Article 3. https://doi.org/10.30964/auebfd.916220

9. Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2023). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 1-12. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148
10. Dinçer, S. (2021). Akademik Yazım ve Araştırmacılara Öneriler. https://a5c9067fb5de95ba1294b544b3b0d04c29bc1f2f.vetisonline.com/tr/kitap/akademik-yazim-ve-arastirmacilara-oneriler-9786052414378
11. Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285-296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
12. Duran, V., & Aydın, E. (2024). Eğitimde yapay zekanın kapsamlı incelenmesi: Web of Science veri tabanı üzerinden bir AI destekli bibliyometrik analiz görünümü. International Journal of Social and Humanities Sciences Research. https://jshsr.org/index.php/pub/article/view/2584/2491
13. Ellegaard, O., & Wallin, J. A. (2015). The bibliometric analysis of scholarly production: How great is the impact? Scientometrics, 105(3), 1809-1831. https://doi.org/10.1007/s11192-015-1645-z
14. Elmas, Ç. (2021). Yapay Zekâ Uygulamaları Yapay Sinir Ağı Makine Öğrenmesi – Derin Öğrenme ¦ Derin Ağlar – Bulanık Mantık ¦ Sinirsel Bulanık Mantık – Genetik Algoritma (5. bs). Turcademy. https://a5c9067fb5de95ba1294b544b3b0d04c29bc1f2f.vetisonline.com/tr/kitap/yapay-zeka-uygulamalari- yapay-sinir-agi-makine-ogrenmesi-derin-ogrenme-derin-aglar-bulanik-mantik-sinirsel-bulanik-mantik- genetik-algoritma-9789750266577
15. Farrokhnia, M., Banihashem, S. K., Noroozi, O., & Wals, A. (2024). A SWOT analysis of ChatGPT: Implications for educational practice and research. Innovations in Education and Teaching International, 61(3), 460-474. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2195846
16. Gondal, Khalid Masud. (2018). Artificial Intelligence and Educational Leadership. Annals of King Edward Medical University, 24(4), Article 4. https://doi.org/10.21649/akemu.v24i4.2591
17. Goralski, M. A., & Tan, T. K. (2020). Artificial intelligence and sustainable development. The International Journal of Management Education, 18(1), 100330. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2019.100330
18. Haenlein, M., & Kaplan, A. (2019). A Brief History of Artificial Intelligence: On the Past, Present, and Future of Artificial Intelligence. California Management Review, 61(4), 5-14. https://doi.org/10.1177/0008125619864925
19. Harnal, S., Sharma, G., Anupriya, Mishra, A. M., Bagga, D., Saini, N., Goley, P. K., & Anupam, K. (2024). Bibliometric mapping of theme and trends of augmented reality in the field of education. Journal of Computer Assisted Learning, 40(2), 824-847. https://doi.org/10.1111/jcal.12899
20. İdri, N. (2016). Zotero Yazılımı: Bibliyografik Araştırma ve Veri Organizasyonunun Bir Aracı; Bibliyografik Araştırma Öğretimi-Web of Science Temel Koleksiyonu. https://a8f59890210bb2a36cc265c34c80a801c14e01d5.vetisonline.com/wos/woscc/full- record/WOS:000369147000010
21. Jiang, Y., Li, X., Luo, H., Yin, S., & Kaynak, O. (2022). Quo vadis artificial intelligence? Discover Artificial Intelligence, 2(1), 4. https://doi.org/10.1007/s44163-022-00022-8 Kaleci, F. (2023). Ekonomi alanındaki inovasyon konulu uluslararası bilimsel yayınların bibliyometrik analizi. https://hdl.handle.net/20.500.12452/10069
22. Koçyiğit, A., & Darı, A. B. (2023). Yapay Zekâ İletişiminde ChatGpt: İnsanlaşan Dijitalleşmenin Geleceği. Stratejik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(2), Article 2. https://doi.org/10.30692/sisad.1311336
23. Lodge, J. M., Thompson, K., & Corrin, L. (2023). Mapping out a research agenda for generative artificial intelligence in tertiary education. Australasian Journal of Educational Technology, 39(1), Article 1. https://doi.org/10.14742/ajet.8695
24. McLaughlin, D. C., Michael. (2021). Who Is Winning the AI Race: China, the EU, or the United States? — 2021 Update. https://itif.org/publications/2021/01/25/who-winning-ai-race-china-eu-or-united-states-2021- update/
25. Meço, G., & Coştu, F. (2022). Eğitimde Yapay Zekânın Kullanılması: Betimsel İçerik Analizi Çalışması. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 12(23), Article 23.
26. Melak, A., Aseged, T., & Shitaw, T. (2024). The Influence of Artificial Intelligence Technology on the Management of Livestock Farms. International Journal of Distributed Sensor Networks, 2024, 1-12. https://doi.org/10.1155/2024/8929748
27. Nabiyev, V. (2021). Yapay Zeka Derin Öğrenme – Stratejili Oyunlar Örüntü Tanıma – Doğal Dil İşleme (6. bs). Seçkin Yayıncılık; Turcademy. https://a5c9067fb5de95ba1294b544b3b0d04c29bc1f2f.vetisonline.com/tr/kitap/yapay-zeka-derin- ogrenme-stratejili-oyunlar-oruntu-tanima-dogal-dil-isleme-9789750265891
28. Ouyang, F., Wu, M., Zheng, L., Zhang, L., & Jiao, P. (2023). Integration of artificial intelligence performance prediction and learning analytics to improve student learning in online engineering course-Web of Science Core Collection. https://doi.org/10.1186/s41239-022-00372-4
29. Öztürk, O., & Gürler, G. (2022). Bir Literatür İncelemesi Aracı Olarak Bibliyometrik Analiz. https://www.nadirkitap.com/bir-literatur-incelemesi-araci-olarak-bibliyometrik-analiz-kolektif-kitap729495.html
30. Pratama, M. P., Sampelolo, R., & Lura, H. (2023). Revolutionizing education: harnessing the power of artificial intelligence for personalized learning. Klasikal: Journal of education, language teaching and science, 5(2), 350-357.
31. Pritchard, A., & Wittig, G. (1981). Bibliometrics: A bibliography and index. Volume 1: 1874-1959, by Alan Pritchard in collaboration with Glenn R. Wittig.
32. Saçan, S., Yaralı, K. T., & Kavruk, S. Z. (2022). Çocukların “Yapay Zeka” Kavramına İlişkin Metaforik Algılarının İncelenmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 64, Article 64. https://doi.org/10.21764/maeuefd.1074024
33. Sánchez Vera, M. D. M. (2023). La inteligencia artificial como recurso docente: Usos y posibilidades para el profesorado. EDUCAR, 60(1), 33-47. https://doi.org/10.5565/rev/educar.1810 Saygılı, H. (2020). Yapay zekâ kamu politikaları: ABD ve Çin’in yapay zekâ kamu politikalarının karşılaştırılması. Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi.
34. Şahin, B. (2023). Educatıonal Aspect Of Natıonal Artıfıcıal Intellıgence Strategıes: Example Of Chına And Türkiye. Scientific Journal of Finance and Financial Law Studies, 3(2), Article 2.
35. Tellan, T. (2020). Duyarlı Makine: Yapay Zekanın Olgunluk Çağı. Yeni Medya, 2020(9), Article 9.
36. Van Eck, N. J., & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523-538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3
37. Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2021). Sosyal Bilimlerde Nitel Araştırma Yöntemleri. https://pegem.net/urun/Sosyal- BilimlerdeNitel-Arastirma-Yontemleri/2166
38. Zhang, D., Zhang, Z., & Managi, S. (2019). A bibliometric analysis on green finance: Current status, development, and future directions. Finance Research Letters, 29, 425-430. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.02.003
39. Zhu, J., & Liu, W. (2020). A tale of two databases: The use of Web of Science and Scopus in academic papers. Scientometrics, 123(1), 321-335. https://doi.org/10.1007/s11192-020-03387-