TY - JOUR
T1 - Reduciendo la brecha de género: explorando el papel de las tecnologías de la información y comunicación en la educación femenina a partir de un análisis bibliométrico
AU - Garcés Giraldo, Luis Fernando
AU - Rodríguez Flores, Eduar Antonio
AU - Valencia Arias, Jackeline
AU - Arboleda Lopez, Adriana
AU - Correa Correa, Alejandro
AU - Teodori de la Puente, Renata
PY - 2024/8
Y1 - 2024/8
N2 - El estudio del impacto de las tecnologías de la información y comunicación (TIC) en la educación femenina refleja la evolución educativa junto con los avances tecnológicos. Sin embargo, la investigación en este campo enfrenta varias lagunas y desafíos que requieren abordarse. Por tanto, el objetivo es examinar las tendencias investigativas alrededor del tema. La metodología, comprende un análisis bibliométrico, basado en PRISMA-2020, que analiza datos de Scopus y Web of Science. Los resultados revelan un aumento exponencial de publicaciones en 2022 y 2023. Se identifican Leiner T y Wolterink JM con Viergever MA como principales referentes. La evolución temática destaca el cambio de Special Education a enfoques como Students, Prognosis Prediction, Deep Learning y Machine Learning. Las palabras clave emergentes incluyen Medical Education y Artificial Intelligence, con Machine Learning como consolidado. La clasificación funcional indica direcciones para futuras investigaciones.
AB - El estudio del impacto de las tecnologías de la información y comunicación (TIC) en la educación femenina refleja la evolución educativa junto con los avances tecnológicos. Sin embargo, la investigación en este campo enfrenta varias lagunas y desafíos que requieren abordarse. Por tanto, el objetivo es examinar las tendencias investigativas alrededor del tema. La metodología, comprende un análisis bibliométrico, basado en PRISMA-2020, que analiza datos de Scopus y Web of Science. Los resultados revelan un aumento exponencial de publicaciones en 2022 y 2023. Se identifican Leiner T y Wolterink JM con Viergever MA como principales referentes. La evolución temática destaca el cambio de Special Education a enfoques como Students, Prognosis Prediction, Deep Learning y Machine Learning. Las palabras clave emergentes incluyen Medical Education y Artificial Intelligence, con Machine Learning como consolidado. La clasificación funcional indica direcciones para futuras investigaciones.
KW - Equidad de género
KW - acceso a la tecnología
KW - competencias tecnológicas
KW - aprendizaje en línea
KW - alfabetización digital.
M3 - Artículo original
SN - 1646-9895
VL - E
SP - 1
JO - RISTI - Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao
JF - RISTI - Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao
IS - 72
ER -