Analysing the Impact of Artificial Intelligence and Computational Sciences on Student Performance: Systematic Review and Meta-analysis

Abstract

Artificial intelligence (AI) and computational sciences have aroused a growing interest in education. Despite its relatively recent history, AI is increasingly being introduced into the classroom through different modalities, with the aim of improving student achievement. Thus, the purpose of the research is to analyse, quantitatively and qualitatively, the impact of AI components and computational sciences on student performance. For this purpose, a systematic review and meta-analysis have been carried out in WOS and Scopus databases. After applying the inclusion and exclusion criteria, the sample was set at 25 articles. The results support the positive impact that AI and computational sciences have on student performance, finding a rise in their attitude towards learning and their motivation, especially in the STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) areas. Despite the multiple benefits provided, the implementation of these technologies in instructional processes involves a great educational and ethical challenge for teachers in relation to their design and implementation, which requires further analysis from the educational research. These findings are consistent at all educational stages.

La inteligencia artificial (IA) y las ciencias computacionales han despertado un interés creciente en el campo de la educación. Pese a su historial relativamente reciente, la IA se está introduciendo cada vez más en el aula a través de distintas modalidades con el fin de mejorar los logros de los estudiantes. Así pues, el propósito de esta investigación es analizar, cuantitativa y cualitativamente, el impacto de los componentes de la IA y las ciencias computacionales sobre el rendimiento estudiantil. Para conseguir este objetivo, se han llevado a cabo una revisión sistemática y un meta-análisis en las bases de datos WoS y Scopus. Tras aplicar los criterios de inclusión y exclusión, la muestra quedó conformada por 25 artículos. Los resultados apoyan la idea del impacto positivo que producen la IA y las ciencias computacionales en el rendimiento de los estudiantes, constatándose una tendencia ascendente en su actitud hacia el aprendizaje y su motivación, especialmente en las áreas STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas). A pesar de los múltiples beneficios reportados, la implementación de estas tecnologías en los procesos de instrucción plantea un gran desafío educativo y ético para los docentes en relación con su diseño y puesta en práctica que requiere análisis adicionales desde la investigación educativa. Estos hallazgos aparecen de forma consistente en todas las etapas educativas.