Tópicos e tendências no ensino de física utilizando inteligência artificial

• Érick Ghuron ; Daniel Trugillo Martins Fontes ; André Machado Rodrigues ^[1]
  1. [1] Universidade de São Paulo

     Universidade de São Paulo

     Brasil

     
• Localización: Revista de enseñanza de la física, ISSN-e 2250-6101, ISSN 0326-7091, Vol. 35, Nº. Extra 1, 2023 (Ejemplar dedicado a: Selección de Trabajos presentados a REF. Reunión de Educación en Física (23ª. 2023. Añatuya, Argentina)), págs. 167-173
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • Topics and trends in physics teaching using artificial intelligence
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• Resumen
  • português

    Este trabalhoinvestiga a aplicação do aprendizado de máquina, particularmente utilizando o algoritmo Latent Dirichlet Allocation, para identificar tópicos e tendências em revistas acadêmicas de ensinode Física no contexto latino-americano. As revistas analisadas foram a Revista Brasileira de Ensino de Física (RBEF) e a Revista de Enseñanza de la Física (REF), abrangendo o período de 2001 a 2022. Foram coletados 1664 artigos da RBEF e 885 da REF, representando 79% e 85% dos artigos publicados nesses períodos, respectivamente. Os resultados indicaram tópicos dominantes em cada revista e suas respectivas tendências ao longo do tempo. Enquanto a RBEF mostrou um declínio em tópicos relacionados à Educação eum aumento nas publicações sobre Física Geral, a REF apresentou uma predominân-cia de tópicos relacionados à Educação, com um aumento significativo em publicações sobre Laboratório Virtual e Ensino. Estasdes-cobertas proporcionam informações valiosas sobrea evolução dos temas de pesquisa em ensino de Física nos contextos brasileiro e argentino e quais são as potencialidades de se utilizar o aprendizado de máquina em pesquisas de ensino de Física.

  • English

    This study investigates the application of machine learning, specifically using the Latent Dirichlet Allocation algorithm, toidentify topics and trends in academic journals on Physics education in the Latin America context. The journals analyzed were the Revista Brasileira de Ensino de Física (RBEF) and the Revista de Enseñanza de la Física (REF), covering the period from 2001 to 2022. A total of1664 articles from RBEF and 885 from REF were collected, representing 79% and 85% of the articles published in these periods, respectively. The results indicated dominant topics in each journal and their respective trends over time. For instance, RBEF showed a decline in topics related to Physics Education and an increase in publications on General Physics. In contrast, REF displayed a predominance of topics related to Teaching, with a significant rise in publications about Virtual Laboratory and Teaching. These findings provide valuable insights into the evolution of research themes in Physics education in the Brazilian and Argentine contexts and the potential of using machine learning in Physics education research.