Bibliometric Mapping of Teachers’ Roles in Artificial Intelligence: A Visualization Study
Notice bibliographique
Résumé
This bibliometric study examines the evolving research landscape on teachers’ roles in AI-enhanced education from 2020 to 2024. Using the PRISMA 2020 guidelines, we analyzed 54 relevant publications using VOSviewer and Scimago Graphica tools. The study reveals a significant publication surge, peaking at 25 in 2023, indicating growing academic interest in this field. China, the United States, and South Korea emerge as leading contributors, highlighting the global nature of this research area. Keyword analysis emphasizes the centrality of “artificial intelligence” and “teacher,” reflecting the focus on AI’s impact on educators’ roles. The prominence of “integration” and “transformation” suggests a shift in perceiving AI as a supplementary tool to a transformative force in education. Citation network analysis reveals influential works shaping the field, with recent publications garnering significant attention. The study also highlights strong international collaborations, particularly among institutions in China and the United States. Key themes identified include the integration of AI in teaching practices, transforming teachers’ roles, and AI’s potential for personalized learning. This comprehensive analysis provides valuable insights for educators, policymakers, and researchers navigating the future of AI-enhanced education, emphasizing the need for ongoing research, international collaboration, and interdisciplinary approaches to optimize the role of teachers in this rapidly evolving field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,079 | 0,144 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».