Education, Big Data and Artificial Intelligence: Mixed methods in digital platforms

Digital technology has provided users with new connections that have reset our understanding of social architectures. As a reaction to Artificial Intelligence (AI) and Big Data, the educational field has rearranged its structure to consider human and non-human stakeholders and their actions on digital platforms. In light of this increasingly complex scenario, this proposal aims to present definitions and discussions about AI and Big Data from the academic field or published by international organizations. The study of AI and Big Data goes beyond the search for mere computational power and instead focuses upon less difficult (yet perhaps more complex) areas of the study social impacts in Education. This research suggests an analysis of education through 21st century skills and the impact of AI development in the age of platforms, undergoing three methodological considerations: research, application and evaluation. To accomplish the research, we relied upon systematic reviews, bibliographic research and quality analyses conducted within case studies to compose a position paper that sheds light on how AI and Big Data work and on what level they can be applied in the field of education. Our goal is to offer a triangular analysis under a multimodal approach to better understand the interface between education and new technological prospects, taking into consideration qualitative and quantitative procedures. La tecnología digital ha traído características de conexión que restablecen nuestra comprensión de arquitecturas sociales. Sobre la Inteligencia Artificial (IA) y Big Data, el campo educativo reorganiza su estructura para considerar a los actores humanos y no humanos y sus acciones en plataformas digitales. En este escenario cada vez más complejo, esta propuesta tiene como objetivo presentar definiciones y debates sobre IA y Big Data de naturaleza académica o publicados por organizaciones internacionales. El estudio de IA y Big Data puede ir más allá de la búsqueda de poder computacional / lógico y entrar en áreas menos difíciles (y quizás más complejas) del campo científico para responder a sus impactos sociales en la educación. Esta investigación sugiere un análisis de la educación a través de las habilidades del siglo XXI y los impactos del desarrollo de IA en la era de las plataformas, pasando por tres ejes de grupos metodológicos: investigación, aplicación y evaluación. Para llevar a cabo la investigación, confiamos en revisiones sistemáticas, investigaciones bibliográficas y análisis de calidad de estudios de casos para componer un documento de posición que arroje luz sobre cómo funcionan la IA y el Big Data y en qué nivel se pueden aplicar en el campo de la educación. Nuestro objetivo es ofrecer un análisis triangular bajo un enfoque multimodal para comprender mejor la interfaz entre la educación y las nuevas perspectivas tecnológicas.