在高等教育中整合人工智能（AI）正在全球范围内逐渐获得动力，尤其是在 STEM（科学、技术、工程和数学）学科中。然而，在非洲，人工智能在 STEM 教育中的应用仍然存在碎片化和未充分探索的情况。本系统回顾提供了一种新颖和全面的合成，分析了46项同行评审的研究，以评估人工智能如何在非洲高等教育机构的 STEM 教育中得到整合。使用 PRISMA 框架，本回顾应用主题分析和 PESTEL（政治、经济、社会、技术、环境和法律）视角来发现模式、区域差异和系统性障碍。研究揭示了三个关键创新：首先，它整合了包括创新扩散、建构主义学习理论、认知负荷理论和后殖民理论在内的广泛理论视角，以解读人工智能采用的社会技术和教学动态。其次，它开发了一个战略性、情境敏感的框架，以指导人工智能在 STEM 教育中的公平和可持续实施，与联合国可持续发展目标（SDGs 4和9）对齐。第三，它批评了以欧洲为中心的人工智能采用方法，并呼吁采取去殖民化的、本地适应的人工智能整合模式。主要发现包括基础设施缺陷、讲师培训不足、伦理和政策缺口以及数字鸿沟，这些都阻碍了人工智能在非洲 STEM 教育中的变革潜力。然而，自2020年以来，像 ChatGPT、智能辅导系统和学习管理系统（LMS）平台等人工智能工具的日益使用标志着一个转折点。本回顾推进了一条细致的、以非洲为中心的人工智能在 STEM 教育中的路线图，并为全球教育创新的讨论贡献了原创的理论和战略见解。
Tshibangu 等人（周四）研究了这个问题。