Artificial Intelligence in meaningful learning among non-university higher education students: a systematic review
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.18826101Keywords:
artificial intelligence, meaningful learning, higher educationAbstract
This article is a systematic review of the influence of Artificial Intelligence on the meaningful learning of non-university higher education students. There is a need to train competent and adaptable professionals, which requires the acquisition of pedagogical approaches that transcend the passive transmission of information. The implementation of AI in education ensures that meaningful learning is achieved in a fair and sustainable manner. This research seeks to analyze the characteristics of Artificial Intelligence, its advantages and disadvantages, and the results of the training strategies applied to non-university higher education students. A systematic literature review was conducted in the main databases, Dialnet, Latindex, LatinRev, PhilPapers, Redalyc, Scielo, Scopus, ResearchGate, following the PRISMA methodology. Starting from 90 documents, and after the filtering phases, taking into account AND inclusion criteria and NOT Boolean exclusion criteria, a total of 30 documents were analyzed in depth. The results indicate that these strategies mostly impact the learning of non-university higher education students, influencing their professional competence and the use of technologies in their training process. The overall objective is to evaluate the impact of AI implementation on the meaningful learning of non-university higher education students.
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