## Jurnal PenKoMi: Kajian Pendidikan & Ekonomi
Journal Hompage: http://jurnal.stkipbima.ac.id/index.php/PK/index

## DAMPAK KECERDASAN BUATAN DAN PEMBELAJARAN MESIN TERHADAP PENDIDIKAN: BIBLIOMETRIK TINJAUAN
Dewi Ratna Muchlisa Mandyara Dosen Program Studi Pendidikan Ekonomi, Universitas Nggusuwaru Bima
Email: dewiprodiekonomi19@gmail.com Info Artikel Abstrak Keyword:
Kecerdasan Buatan AI, Pembelajaran Mesin ML, Pendidikan, Analisis bibliometrik, Pembelajaran mendalam, Algoritma. Studi ini mengulas literatur kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) di bidang pendidikan bidang. Dengan menggunakan pendekatan bibliometrik, kami mengumpulkan  626  artikel  yang  diterbitkan  pada  tahun  2018–2022  dari  jurnal terindeks  di  database  Scopus.  Perangkat  lunak  VOSviewer  digunakan  untuk menyelidiki  data  dan  mengilustrasikannya  peneliti  ilmiah  paling  dinamis  dan menerbitkan  artikel  dalam  istilah  negara,  sumber,  dokumen,  dan  penulis.  Oleh karena itu, bidang penelitiannya rumit dan tersebar di berbagai bidang. Melakukan a analisis bibliometrik, kami bertujuan untuk mengatur lapangan secara kuantitatif dan  agak  abstrak.  Kami  bekerja  analisis  kutipan,  analisis  kejadian  bersama,  dan analisis otorisasi bersama untuk mengevaluasi produktivitas dan dampak penelitian yang masih ada. Hasil kami menunjukkan bahwa penulis yang paling banyak dikutip adalah Cukurova m.; Gresse von Wangenheim C.; Rodriguez m.; Knox J. Adapun dua negara teratas yang berkontribusi terhadap sastra adalah AS dan Inggris telah memulai penelitian mereka pada tahap awal dan diikuti oleh Tiongkok dan Spanyol.
Kami merekomendasikan bahwa penelitian di masa depan harus fokus lebih jauh pada topik terkait ekonomi dan manajemen.

## I. PERKENALAN
Kecerdasan buatan (AI) merupakan teknologi utama pada tahun 2010an dan dengan cepat  menjadi  teknologi  dominan  pada  tahun  2020an  (Hilpisch,  2020).  Misalnya,  banyak perusahaan sudah menggunakan AI untuk meningkatkan operasi mereka (Bughin et al., 2018), sementara banyak perusahaan multinasional (seperti Facebook, Google, IBM, dan Microsoft) berinvestasi  besar-besaran  pada AI  untuk  meningkatkan  efisiensi  (Mhlanga,  2020  ).  tahun). Kecerdasan  buatan  (AI)  menjadi  semakin  penting  dalam  beberapa  dekade  terakhir.  Hal  ini memiliki  implikasi  penting  pada  berbagai  bidang  termasuk  kedokteran,  keuangan,  hukum, industri,  dan  hiburan  (Amisha  et  al.,  2019;  Gade  et  al.,  2020).  Tidak  terkecuali  bidang pendidikan, dan banyak penelitian yang dilakukan mengenai penerapan AI dalam pendidikan, seperti: Sistem bimbingan belajar cerdas, pembelajaran/pengajaran adaptif, desain penilaian, dan analisis pembelajaran (Salas-Pilco & Yang, 2020). Aplikasi pendidikan tinggi berbasis AI berkembang pesat secara global dan berdampak pada institusi pendidikan di seluruh dunia yang melakukan penelitian AI dan menerapkan beberapa aplikasi AI untuk meningkatkan layanan universitas,  membantu  guru  memberikan  pendidikan  berkualitas,  dan  mendukung pembelajaran siswa.
Kecerdasan  buatan  dalam  pendidikan  dimulai  dengan  diperkenalkannya  komputer dalam pendidikan pada tahun 1990an, dan penelitian berfokus pada pengembangan lingkungan pembelajaran yang dibantu AI seperti sistem bimbingan belajar cerdas, sistem pembelajaran adaptif, agen cerdas, dan sistem pembelajaran kolaboratif cerdas. Perbaikan signifikan sedang
dilakukan dalam metode pelatihan komputer otomatis. Sektor pendidikan kini terkena dampak signifikan dari penelitian AI karena pelajar, pendidik, dan administrator menggunakan aplikasi AI, dan berbagai alat, algoritma, dan aplikasi telah dikembangkan yang dapat mentransformasi bidang pendidikan (Chen et al., 2020). Zhang dan Aslan (2021) berpendapat bahwa kecerdasan buatan dalam pendidikan merupakan bidang penelitian interdisipliner yang mengintegrasikan ilmu komputer, ilmu pembelajaran, psikologi, ilmu saraf, linguistik, dan disiplin ilmu lainnya. Pendekatan  interdisipliner  ini  diperlukan  untuk  mengembangkan  lingkungan  pembelajaran yang  dipersonalisasi,  mudah  beradaptasi,  dan  efektif  yang  mengoptimalkan  pendidikan tradisional.  AI  berpotensi  membawa  perubahan  jangka  panjang  di  semua  tingkat  sistem pendidikan, tidak hanya dalam pembelajaran dan pengajaran, namun juga dalam pengelolaan dan  tata  kelola  lembaga  pendidikan.  Baker  dan  Smith  (2019)  menyebutkan  tiga  proses pendidikan utama yang dipengaruhi oleh penerapan AI dalam pendidikan: (a) pembelajaran, dimana  AI  digunakan  untuk  mendukung  proses  pembelajaran  siswa,  seperti  melalui pengembangan sistem pembelajaran adaptif atau personal  (b) Pengajaran, yang mengurangi beban  kerja  guru  melalui  otomatisasi  umpan  balik,  penilaian,  dan  tugas  administratif;  (c) Pengawasan,  yang  menggunakan  kecerdasan  buatan  untuk  memberikan  informasi  kepada pengambil  keputusan  di  tingkat  institusi  dan  bahkan  nasional,  misalnya  dengan mengidentifikasi model penelitian lintas fakultas atau universitas. Selain itu, Owoc dkk. (2021) menunjukkan bahwa keunggulan AI dalam pelatihan adalah sebagai berikut: (a) komputerisasi latihan yang monoton dan membosankan seperti meninjau atau mengontrol partisipasi siswa, (b)  pemanfaatan  fasilitator  AI  untuk  membantu  instruktur  dalam  pekerjaan  kelasnya,  (c) masukan bagi para pendidik yang menggunakan chatbot AI untuk mengumpulkan perspektif siswa, (d) pembelajaran serbaguna melalui penyesuaian sesuai dengan kebutuhan setiap siswa, (e)  pengulangan  terpisah  dan  modifikasi  informasi  untuk  siswa,  dan  (f)  sistem  musuh pembodohan  yang  dipicu  oleh AI.  Seperti  yang  diminta  oleh  Popenici  dan  Kerr  (2017), AI terlibat secara konsisten dalam bidang pendidikan tingkat lanjut di seluruh dunia. Misalnya, perguruan tinggi mempunyai banyak sekali informasi tentang siswa (yaitu, informasi skolastik, keuangan,  dan  fungsional)  yang  dapat  dipecah  untuk  mengantisipasi  pola-pola  tertentu  dan mengenali  pola  dalam  cara  siswa  berperilaku  progresif,  yang  dapat  memberikan  guru pemahaman yang lebih menyeluruh. meliputi memahami situasi dengan siswa mereka. Dengan memanfaatkan informasi ini, AI dapat membantu menjawab kebutuhan masing-masing klien dalam hal kecepatan dan kemajuan melalui tahapan pembelajaran yang disesuaikan.
Dengan menggunakan pendekatan bibliometrik, kami mengumpulkan 626 artikel yang didistribusikan pada tahun 2018-2020 dari catatan harian yang tercatat dalam kumpulan data Scopus. Beberapa tes bibliometrik dipimpin, termasuk referensi bersama, kreasi bersama, dan peristiwa semboyan. Survei kami juga berpusat pada tiga ujian sebagai berikut: pembelajaran, pengajaran,  dan  administrasi.  Sisa  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut.  bagian  2 membahas informasi dan prosedur, sedangkan bagian 3 membahas konsekuensi dari tinjauan ini. Bagian 4 menyajikan kesimpulannya.

## II. DATA DAN METODOLOGI
2.1. Pengumpulan data
2.1.1. Sumber Pengumpulan Data
Basis informasi Scopus adalah pusat pengumpulan informasi, seperti yang terlihat pada pemeriksaan sebelumnya (Alshater et al., 2020; Baker et al., 2020; Goodell et al., 2021). Kami melibatkan  basis  informasi  ini  karena  berbagai  alasan.  Pertama-tama,  ini  adalah  salah  satu
kumpulan data multidisiplin terbesar dari tulisan skolastik yang dievaluasi. Kedua, ini adalah salah  satu  kumpulan  data  teratas  yang  memuat  buku  harian  paling  tepercaya  di  bidang persekolahan.  Ketiga,  ini  memberikan  klien  kapasitas  pemindaian  yang  ditingkatkan  dan elemen  berbeda  untuk  penyelidikan  bibliometrik  seperti  memperdagangkan  informasi bibliografi dengan mempertimbangkan kebutuhan klien. Pada akhirnya, tujuan akhir ulasan ini adalah  mencakup  artikel  yang  tak  terhitung  jumlahnya,  dibandingkan  dengan  pilihan  lain seperti Web of Science (WOS-SSCI).
2.1.2. Strategi Pemilihan Kata Kunci dan Proses Penyempurnaan
Siklus  pemilihan  kata  kunci  disampaikan  dalam  dua  tahap  utama  untuk  menjamin ketepatan. Pada tahap pertama, kami memeriksa referensi kata dan glosarium online AI dan ML  untuk  memilih  semboyan  yang  paling  dapat  diterapkan.  Pada  tahap  kedua,  kami menggunakan  tampilan  Scopus  untuk  frasa  ML  dan  AI  dalam  dua  tahap.  Langkah  awalnya bersifat  eksploratif.  Kami  juga  menggunakan  komponen  kata  kunci  Scopus  untuk  memilih semboyan  selanjutnya  dalam  pencarian  terakhir  kami  hingga  jumlah  karakter  yang diperbolehkan pada bilah pencarian Scopus. Pada tahap selanjutnya, kami secara fisik melihat setiap semboyan.
Mendapatkan artikel dan audit yang paling relevan sepanjang peninjauan kami, kami membatasi  hasilnya  pada  artikel  dan  survei  dalam  buku  harian  berbahasa  Inggris  di  bidang pendidikan,  manajemen,  dan  ilmu  sosial,  yang  menghasilkan  22.872  arsip.  Meskipun kumpulan  data  fundamental  kami  berisi  banyak  informasi,  kami  mengarahkan  beberapa penyempurnaan  berbasis  internet.  Pertama,  kami  membatasi  waktu  artikel  dan  survei  pada 2018-2022 dan hanya membuka akses buku harian. Kedua, kami melarang buku harian non- pendidikan. Ketiga, selain menggunakan metode penyaringan manual untuk melarang artikel yang  tidak  penting,  kami  memimpin  penilaian  terhadap  setiap  makalah  dan  hubungannya dengan tema.

## 2.2 Pendekatan dan Alat Studi
Pendekatan  bibliometrik  pertama  kali  dikemukakan  oleh  Pritchard  (1969)  untuk mengenal dan memahami pengorganisasian artikel dengan mempertimbangkan referensi. Sejak saat  itu,  teknik  bibliometrik  dan  scientometri  telah  banyak  digunakan  dalam  penulisan sebelumnya (Goodell et al., 2021). Prevalensinya berasal dari kemampuan menghasilkan hasil yang tepat dan dapat direproduksi, memberikan pembaca data lengkap mengenai peningkatan ilmiah di bidang tertentu (Donthu et al., 2021; Linnenluecke et al., 2020). Bibliometrik juga telah  digunakan  untuk  menyelidiki  buku  harian  (Alshater  et  al.,  2020),  subjek  dan  poin (Alshater et al., 2020), negara, perguruan tinggi, dan hasil pencipta (Moed et al., 1985). Jika digabungkan dengan investigasi konten, teknik ini merangkum komitmen yang dibuat terhadap subjek ujian. kami menjalankan pemeriksaan kutipan di mana kami memanfaatkan VOSviewer
untuk  memimpin  kata  kunci  semboyan  kejadian  bersama,  penulisan  bersama,  dan  kutipan bersama oleh sumber akademis. Untuk situasi ini, VOSviewer (Van Eck dan Waltman, 2010) melanjutkan penyelidikan kami terhadap pendukung utama.

## III. HASIL DAN DISKUSI
3.1.Kopling Bibliografi dan Analisis Isi
Gambar 1. Kutipan Bersama Sumber Akademik. Catatan: Ukuran simpul sesuai dengan jumlah kutipan, sedangkan garis sesuai dengan keberadaan kutipan di kedua arah. Jarak antar node sesuai dengan kecenderungan jurnal untuk dikutip oleh penelitian lain.
Gambar ini dibuat menggunakan VOSviewer. Peta jaringan menunjukkan pola ko-sitasi dari  37  (dari  282)  jurnal.  Kriterianya  antara  lain  memetakan  jurnal  dengan  minimal  1 kutipan dari penelitian yang kami review ini. Analisis kutipan bersama terhadap sumber- sumber, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1, memberikan gambaran yang lebih tepat mengenai bidang subjek penting dari mana kutipan dibuat. Sebagai ambang batas, 1 dipilih sebagai  jumlah  minimum  kutipan  suatu  sumber.  Dari  626  sumber  yang  teridentifikasi, terdapat  37  sumber  yang  memenuhi  ambang  batas.  Referensi  yang  terbagi  dalam  tiga klaster yang ditampilkan sebagian besar berasal dari sumber di bidang ilmu pendidikan, keberlanjutan, jurnal internasional teknologi baru dalam pembelajaran, jurnal internasional teknologi  informasi  dan  pendidikan,  serta  jurnal  internasional  teknologi  terkini  dan rekayasa.
Gambar 2. Penulisan bersama untuk penulis. Catatan: Penulisan bersama mengacu pada mereka  yang  bekerja  bersama-sama  untuk  menulis  sebuah  penelitian  ilmiah. Gambar ini menggambarkan pola penulisan bersama di antara para peneliti yang paling banyak dikutip.
Gambar  ini  mengungkap  desain  co-authorship  dalam  tulisan.  Kami  memperoleh informasi dari 1000 penulis dan mengamati bahwa 21 penulis utama adalah yang paling banyak dikutip  dengan  293  kutipan  dan  total  kekuatan  tautan  304.  Rendahnya  co-authorship  ini mengundang lebih banyak peneliti untuk bekerja di bidang ini. Di antara penulis yang paling banyak dikutip adalah Cukurova m. dengan 81 kutipan dan 23 link; Gresse von wangenheim c. dengan 21 kutipan dan total 15 tautan; Rodriguez m. dengan 4 tautan; Knox J.13 tautan.
Gambar  3.  Kemunculan  kata  kunci  bersama.  Catatan:  Ukuran  node  menggambarkan terjadinya peristiwa, sedangkan tikungan di antara node menunjukkan peristiwa yang bersamaan. Semakin terbatas jarak antara dua node, semakin besar jumlah kemunculan  kedua  semboyan  tersebut.  Angka  ini  dapat  membantu  mengenali cluster konten.
Seperti yang bisa kita lihat bahwa MI dan AI serta pendidikan terhubung dengan baik dengan  kata  kunci  lain,  namun  dalam  hal  kemunculannya,  node  tampaknya  memiliki  jarak yang  lebih  pendek  yang  menunjukkan  hubungan  yang  lebih  kuat  antara  kata  kunci  utama dengan kata kunci lainnya. Seperti yang bisa kita lihat, pemikiran komputasi memiliki jarak yang  jauh  dengan  kata  kunci  utama  pembelajaran  mesin  yang  menunjukkan  memiliki hubungan yang lemah. Ukuran gelembung menunjukkan frekuensi  pencantuman kata kunci dalam artikel. Semakin besar gelembung yang ditampilkan, semakin sering kata kunci tersebut muncul  di  kumpulan  publikasi  yang  dibuat  pada  gambar  3  gelembung  terbesar  adalah  kata kunci utama AI, ML, dan pendidikan. Cluster individu yang dihasilkan dari presentasi ini diberi kode  warna  sesuai  dengan  bidang  studi.  Secara  umum,  Gambar  3.  menunjukkan,  sebagai pelengkap  Gambar  4,  nilai  dari  20  kata  kunci  terpenting  dari  kumpulan  data,  diurutkan berdasarkan kekuatan tautan total.
Klasifikasi cluster berikut memberikan gambaran umum tematik:
Cluster 1: The Machine Learing (biru): Fokusnya adalah pada konsep ML. Oleh karena itu, ini berisi kata kunci “pembelajaran mesin” di tengah dan menyertakan referensi terbanyak. Istilah yang  berkaitan  erat  adalah  “model”,  “teknologi”,  “penambangan  data  pendidikan”, “pembelajaran mendalam”, dan “pemodelan predikatif”.
Kelompok 2: Kecerdasan Buatan (merah): mencakup “teknologi rekayasa”, “teknologi baru”, “komputasi kognitif”, “interaksi manusia-komputer”, dan “robotika cerdas”.
Cluster  3:  Pendidikan  (Hijau  Muda):  pendidikan  kedokteran,  studi  banding,  psikologi, komunikasi, kompetensi klinis.
Cluster 4: E-learning (hijau): komputasi pendidikan, data besar, analisis data, digitalisasi, topik pemodelan, pendidikan online, analisis prediktif, perlindungan data, dan keamanan data. Cluster 5: Prediksi (ungu): kinerja akademik, algoritma, hutan acak, mesin vektor dukungan, studi kontrol, studi prioritas, analisis kohort dan status sosial ekonomi.
Gambar  4.  Visualisasi  overlay  kata  kunci.  Catatan:  Ukuran  node  menunjukkan  frekuensi kejadian, sedangkan kurva antar node mewakili kejadian bersama. Semakin pendek jarak antara dua node, semakin besar jumlah kemunculan kedua kata kunci tersebut. Semakin kuning warnanya, semakin trendi topik sastranya.
Dapat kita lihat pada Gambar 4. Pada visualisasi overlay bahwa AI, ML dan pendidikan saling terhubung dengan baik cluster, dengan penelitian pada domain ini dimulai pada tahun 2020 dibandingkan dengan bidang dan bidang studi lain.
Gambar 5. Kutipan menurut negara. Semakin besar gelembung negara mengacu pada alamat afiliasi  masing-masing  menunjukkan  semakin  tinggi  jumlah  publikasi  dan  jumlah kutipan dari lima negara terpenting
Dalam 101 negara terpilih, kumpulan item terhubung terbesar adalah 37 negara. Dibuat untuk  menggambarkan  proporsi  partisipasi  masing-masing  negara,  angka  ini  menunjukkan bahwa  Amerika  Serikat  dan  Inggris  mendominasi  bidang  ini  dengan  89  dokumen  dan  1410 kutipan  untuk  Inggris  dan  108  dokumen  dan  984  kutipan  untuk  Amerika  Serikat.  Mereka adalah  yang  paling  aktif  dalam  penelitian  pendidikan  cerdas  kolaboratif,  seperti  yang ditunjukkan  oleh  cincin  simpul  berwarna  dingin  dan  biru.  AS  dan  Inggris  telah  memulai penelitian mereka pada tahap awal karena muncul dalam warna biru dan diikuti oleh Tiongkok dan Spanyol.

## IV. Kesimpulan
Penelitian  ini  mengulas  literatur  AI  dan  ML  di  bidang  pendidikan.  Dengan menggunakan pendekatan bibliometrik, kami menganalisis 626 artikel yang diterbitkan antara periode 2018-2022 di bidang ekonomi, manajemen, dan ilmu sosial serta jurnal yang terindeks tinggi di database Scopus. Hasil VOSviewer menggambarkan bahwa kutipan teratas menurut sumber  akademis  adalah  sebagai  berikut  bidang  ilmu  pendidikan,  keberlanjutan,  jurnal internasional teknologi baru dalam pembelajaran, jurnal internasional teknologi informasi dan pendidikan, dan jurnal internasional teknologi dan teknik terkini. Di antara penulis yang dikutip adalah Cukurova m.; Gresse von wangenheim c.; Rodriguez m.; Knox J. Adapun dua negara teratas yang berkontribusi  terhadap sastra adalah Amerika Serikat  dan Inggris. AI, ML, dan pendidikan  merupakan  satu  kesatuan  yang  terhubung  dengan  baik,  dengan  penelitian  dalam domain ini dimulai pada tahun 2020 dibandingkan dengan bidang dan bidang studi lain. Di antara negara-negara teratas adalah AS dan Inggris yang telah memulai penelitian mereka pada tahap awal karena muncul dalam warna biru dan diikuti oleh Tiongkok dan Spanyol.

## DAFTAR PUSTAKA
Alshater, MM,  Hassan,  MK, Khan, A., Saba,  I.,  2020. Struktur berpengaruh dan intelektual keuangan  Islam:  Tinjauan  bibliometrik.  Int.  J.Islam.  Timur  Tengah.  Keuangan. Kelola.
Amisha,  PM,  Pathania,  M.,  &  Rathaur,  VK  (2019).  Tinjauan  kecerdasan  buatan  dalam kedokteran. Jurnal Kedokteran Keluarga dan Perawatan Primer, 8(7), 2328–2331.
Baker,  HK,  Kumar,  S.,  Pattnaik,  D.,  2020.  Tinjauan  keuangan  lima  puluh  tahun:  tinjauan bibliometrik. Keuangan. Wahyu 55 (1), 7–24.
Baker,  T.,  &  Smith,  L.  (2019).  Education-AI-tion  di-boot  ulang?  Menjelajahi  masa  depan kecerdasan buatan di sekolah dan perguruan tinggi. Yayasan Nesta. Diakses pada 5 Juli 2021, dari https://media. sarang. organisasi. inggris/ dokumen/ Masa Depan_ AI_ dan_ pendidikan_ v5_WEB. Pdf
Bughin,  J.,  Seong,  J.,  Manyika,  J.,  Chui,  M.,  Joshi,  R.,  2018.  Catatan  dari  AI  frontier: Memodelkan Dampak AI pada Perekonomian Dunia. Institut Global McKinsey,
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Kecerdasan buatan dalam pendidikan: Sebuah tinjauan. Akses IEEE, 8, 75264–75278.
Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., Lim, WM, 2021. Cara melakukan analisis bibliometrik: Gambaran umum dan pedoman. J.Bus. Res. 133, 285–296.
Gade,  K.,  Geyik,  S.,  Kenthapadi,  K.,  Mithal,  V.,  &  Taly, A.  (2020, April). AI  yang  dapat dijelaskan  dalam  industri:  Tantangan  praktis  dan  pembelajaran.  Dalam  AEF Seghrouchni, G. Sukthankar, & T.-Y. Liu (Eds.), Proses pendamping konferensi web 2020 (hlm. 303–304). ACM.
Goodell, JW, Kumar, S., Lim, WM, Pattnaik, D., 2021. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin di bidang keuangan: Mengidentifikasi fondasi, tema, dan kelompok penelitian dari analisis bibliometrik. J.
Perilaku.
Contoh. Keuangan.
32,
100577 https://doi.org/10.1016/j.jbef.2021.100577 .
Goodell, JW, Kumar, S., Lim, WM, Pattnaik, D., 2021. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin di bidang keuangan: Mengidentifikasi fondasi, tema, dan kelompok penelitian dari analisis bibliometrik. J.
Perilaku.
Contoh. Keuangan. 32, 100577 https://doi.org/10.1016/j.jbef.2021.100577 .
Hilpisch, Y., 2020. Kecerdasan Buatan di Bidang Keuangan. O'Reilly Media.
Linnenluecke, MK, Marrone, M., Singh, AK, 2020. Melakukan tinjauan literatur sistematis dan analisis bibliometrik. Australia. J.Manajemen. 45 (2), 175–194.
Mhlanga, D., 2020. Industri 4.0 di bidang keuangan: Dampak kecerdasan buatan (ai) terhadap inklusi keuangan digital. Int. J.Keuangan. Pejantan. 8 (3), 45.
Moed, HF, Burger, W., Frankfort, J., Van Raan, AF, 1985. Penggunaan data bibliometrik untuk pengukuran kinerja penelitian universitas. Res. Kebijakan 14 (3), 131–149.
Owoc  ML,  Sawicka  A.,  &  Weichbroth  P.  (2021).  Teknologi  kecerdasan  buatan  dalam pendidikan: Manfaat, tantangan dan strategi implementasi. Dalam M. L Owoc, & M. Pondel (Eds.), Kecerdasan buatan untuk manajemen pengetahuan (Vol. 599, hlm. 37– 58). Peloncat.
Popenici, SAD, & Kerr, S. (2017). Menjelajahi dampak kecerdasan buatan pada pengajaran dan pembelajaran di  pendidikan tinggi. Penelitian dan Praktik dalam Pembelajaran yang Ditingkatkan Teknologi. https://doi. org/ 10.1186/ s41039-017-0062-8
Pritchard, A., 1969. Bibliografi statistik atau bibliometrik. J.Dok. 25 (4), 348–349. Salas-Pilco,  SZ,  &  Yang,  Y.  (2020).  Inisiatif  analisis  pembelajaran  di  Amerika  Latin:
Implikasinya  bagi  peneliti  pendidikan,  praktisi,  dan  pengambil  keputusan.  Jurnal Teknologi Pendidikan Inggris, 51(4), 875–891. https://doi. org/ 10.1111/bjet. 12952
Van  Eck,  NJ,  Waltman,  L.,  2010.  Survei  perangkat  lunak:  VOSviewer,  program  komputer untuk pemetaan bibliometrik. Scientometri 84 (2), 523–538.
Zhang, K., & Aslan, AB (2021). Teknologi AI untuk pendidikan: Penelitian terkini & arah masa depan. Komputer dan Pendidikan: Kecerdasan Buatan, 2, 100025.