Artificial intelligence as a driver of digital transformation in public education policy: a bibliometric analysis of scientific publications
DOI:
https://doi.org/10.5753/rbie.2026.8579Keywords:
Artificial Intelligence, Digital Transformation, Educational Public Policies, Bibliometrics, Digital GovernanceAbstract
Educational public policies are essential to guarantee not only the availability but also the equitable and quality access to education for every individual. Regarding technology, it is not uncommon for technological tools and their conditions of use to permeate society, and consequently schools, before any legislation, or even a shared understanding, has been developed around them. From this context emerges the following question: how is international scientific production on public policies regarding artificial intelligence as a technology that promotes digital transformation in education configured? Thus, this article aims to map the scientific production on artificial intelligence as a driver of digital transformation in educational public policies. Although educational policies, digital transformation, and artificial intelligence each have individually consolidated theoretical frameworks, the intersection of these three axes lacks robust scientific mappings that would allow for the analysis of their presence in research at a global level. In this context, this study contributes to filling this gap by offering a replicable overview of the field at both national and international levels through bibliometrics as a methodological procedure, using the Bibliometrix package and its Biblioshiny interface. As results, the bibliometric analysis of 149 articles selected from the Scopus and Web of Science databases revealed an emerging field marked by exponential growth from 2023 onwards, geographic dispersion, fragmentation of co-authorship networks, and intense multidisciplinarity. As contributions, the bibliometric analysis conducted is replicable and can serve as a basis for future systematic reviews and qualitative research that are needed in the field. It became evident that the theme of public policies in the scientific debates on artificial intelligence remains peripheral within this corpus, which calls for greater global efforts to intersect these themes in order to consolidate the field and support the development of policies that are still incipient in educational discussions worldwide.
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