A Meta-Survey of Generative AI in Education: Trends, Challenges, and Research Directions

生成语法 心理学 数据科学 计算机科学 人工智能
作者
Sirine Bouguettaya,Francesco Pupo,Min Chen,Giancarlo Fortino
出处
期刊:Big data and cognitive computing [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:9 (9): 237-237 被引量:38
标识
DOI:10.3390/bdcc9090237
摘要

Education is experiencing a paradigm shift, evolving from traditional learning methods to computer-tool-based education, and now toward the integration of Generative Artificial Intelligence. While classical methods offer structured and standardized learning, they often do not fully address individual learner needs and accessibility. The rise of digital technologies introduced adaptive learning platforms, online classrooms, and interactive educational tools, expanding the reach and flexibility of educational systems. Today, Generative Artificial Intelligence tools are redefining the education landscape by personalized learning experiences, automating content generation, and providing real-time feedback. Intelligent tutoring systems and personalized assessments empower students with customized learning pathways that enhance engagement and academic performance. This paper presents a meta-survey that systematically examines the role of Generative Artificial Intelligence in education, following PRISMA guidelines to analyze trends, frameworks, and research outcomes across a curated body of academic literature. Special attention is given to the emergence of commercial Generative Artificial Intelligence tools, which are increasingly embedded in learning environments. A structured comparison framework and research questions guide the review, offering insights into how Generative Artificial Intelligence technologies are shaping pedagogical practices, influencing assessment, and raising new ethical and technical challenges. The paper also explores future directions, highlighting how Generative Artificial Intelligence is driving the emergence of new learning models.
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