Bibliometric Analysis of Artificial Intelligence for Digital Literacy
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a comprehensive bibliometric analysis of Artificial Intelligence (AI) for digital literacy research from 2015 to 2024, utilizing citation analysis on 223 articles from the Dimensions database. The research examines publication trends, author collaborations, and thematic focuses in the field. Findings reveal a significant publication growth, with a peak in 2020 followed by fluctuations in subsequent years. The analysis highlights the field’s interdisciplinary nature, with computer science and education emerging as dominant areas. Key research themes identified through co-word analysis include educational applications, technological integration, and broader societal impacts. The emergence of “AI literacy” as a significant keyword underscores the evolving nature of digital competence in the AI era. Author collaboration networks reveal established experts and researchers with strong collaborative ties, indicating a dynamic research community. The study identifies challenges and opportunities in AI for digital literacy, including ethical considerations, teacher preparation, and the potential for personalized learning. This analysis provides valuable insights into AI’s current state and future directions for digital literacy research, emphasizing the need for continued interdisciplinary collaboration and the development of inclusive AI literacy programs. The findings suggest a growing recognition of AI’s role in shaping digital literacy practices and the importance of preparing learners for an AI-integrated future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,047 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».