Develando las Percepciones de los Usuarios en la Era de la IA Generativa: Una Evaluación Basada en el Sentimiento del Papel de las Apps Educativas de IA en la Transformación Digital de la e-Enseñanza
Unveiling User Perceptions in the Generative AI Era: A Sentiment-Driven Evaluation of AI Educational Apps' Role in Digital Transformation of e-Teaching
December 12, 2025
Autores: Adeleh Mazaherian, Erfan Nourbakhsh
cs.AI
Resumen
La rápida integración de la inteligencia artificial generativa en la educación ha impulsado la transformación digital en la enseñanza electrónica, aunque las percepciones de los usuarios sobre las aplicaciones educativas de IA siguen siendo poco exploradas. Este estudio realiza una evaluación basada en el análisis de sentimientos de las reseñas de usuarios de las principales aplicaciones educativas de IA en Google Play Store para evaluar su eficacia, desafíos e implicaciones pedagógicas. Nuestro proceso involucró la recopilación de datos y reseñas de aplicaciones, el uso de RoBERTa para la clasificación binaria de sentimientos, GPT-4o para la extracción de puntos clave y GPT-5 para sintetizar los temas positivos/negativos más destacados. Las aplicaciones se categorizaron en siete tipos (por ejemplo, asistentes de tareas, solucionadores matemáticos, herramientas lingüísticas), con superposiciones que reflejan diseños multifuncionales. Los resultados indican sentimientos predominantemente positivos, con aplicaciones de tareas como Edu AI (95,9% positivo) y Answer.AI (92,7%) liderando en precisión, velocidad y personalización, mientras que las aplicaciones lingüísticas y de sistemas de gestión del aprendizaje (por ejemplo, Teacher AI con un 21,8% positivo) se quedan atrás debido a la inestabilidad y funciones limitadas. Los aspectos positivos enfatizan la eficiencia en la lluvia de ideas, la resolución de problemas y la participación; los negativos se centran en muros de pago, inexactitudes, anuncios y fallos. Las tendencias muestran que los asistentes de tareas superan a las herramientas especializadas, destacando el potencial democratizador de la IA ante los riesgos de dependencia y desigualdad. La discusión propone futuros ecosistemas con modelos híbridos de IA y humanos, realidad virtual/aumentada para un aprendizaje inmersivo, y una hoja de ruta para desarrolladores (personalización adaptativa) y responsables políticos (regulación de la monetización para la inclusividad). Esto subraya el papel de la IA generativa en el avance de la enseñanza electrónica al permitir mejoras éticas que fomenten entornos equitativos e innovadores. El conjunto completo de datos está disponible aquí (https://github.com/erfan-nourbakhsh/GenAI-EdSent).
English
The rapid integration of generative artificial intelligence into education has driven digital transformation in e-teaching, yet user perceptions of AI educational apps remain underexplored. This study performs a sentiment-driven evaluation of user reviews from top AI ed-apps on the Google Play Store to assess efficacy, challenges, and pedagogical implications. Our pipeline involved scraping app data and reviews, RoBERTa for binary sentiment classification, GPT-4o for key point extraction, and GPT-5 for synthesizing top positive/negative themes. Apps were categorized into seven types (e.g., homework helpers, math solvers, language tools), with overlaps reflecting multifunctional designs. Results indicate predominantly positive sentiments, with homework apps like Edu AI (95.9% positive) and Answer.AI (92.7%) leading in accuracy, speed, and personalization, while language/LMS apps (e.g., Teacher AI at 21.8% positive) lag due to instability and limited features. Positives emphasize efficiency in brainstorming, problem-solving, and engagement; negatives center on paywalls, inaccuracies, ads, and glitches. Trends show that homework helpers outperform specialized tools, highlighting AI's democratizing potential amid risks of dependency and inequity. The discussion proposes future ecosystems with hybrid AI-human models, VR/AR for immersive learning, and a roadmap for developers (adaptive personalization) and policymakers (monetization regulation for inclusivity). This underscores generative AI's role in advancing e-teaching by enabling ethical refinements that foster equitable, innovative environments. The full dataset is available here(https://github.com/erfan-nourbakhsh/GenAI-EdSent).