O objetivo desta pesquisa é identificar as tendências, os padrões gerais e as redes de colaboração na pesquisa sobre inteligência artificial produtiva no nível K-12. Para isso, foram examinadas pesquisas relacionadas à inteligência artificial produtiva e educação na base de dados Web of Science, incluindo 207 estudos na pesquisa. Na pesquisa, foram realizados análises de produtividade e citações dos autores, instituições e países mais produtivos na área, bem como análises de redes de colaboração e análise temática. Para a análise dos dados, foi utilizado o programa Biblioshniy, que opera relacionado ao R Studio. O resultado da pesquisa revelou que China e EUA estão no centro das pesquisas sobre inteligência artificial produtiva no nível K-12 e que as redes de colaboração entre países são fracas. Em nível institucional, chegou-se à conclusão de que instituições baseadas na China, EUA, Hong Kong e Austrália são as mais proeminentes. Os periódicos com mais publicações são aqueles de alto impacto na área de tecnologias educacionais. Os tópicos de tendência relacionados à inteligência artificial produtiva na área incluem conhecimento pedagógico tecnológico, habilidades de pensamento computacional, alfabetização em inteligência artificial, habilidades de auto-regulação, avaliação, ChatGPT, formação de professores, integração de currículos, habilidades, barreiras e oportunidades. As pesquisas relacionadas à área evoluíram de uma abordagem baseada em tecnologia para estudos que visam determinar o design da inteligência artificial produtiva no nível K-12, as competências e formação dos professores e os efeitos sobre as habilidades cognitivas e afetivas dos alunos. Ao final da pesquisa, foram feitas sugestões para o desenvolvimento de colaborações internacionais na área e para a realização de análises bibliométricas comparativas.
Muhterem Akgün (Qui,) estudou essa questão.