Svelare le percezioni degli utenti nell'era dell'IA generativa: una valutazione basata sul sentiment del ruolo delle app educative IA nella trasformazione digitale dell'e-teaching
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
Autori: Adeleh Mazaherian, Erfan Nourbakhsh
cs.AI
Abstract
La rapida integrazione dell'intelligenza artificiale generativa nell'istruzione ha guidato la trasformazione digitale nell'e-teaching, sebbene le percezioni degli utenti riguardo alle app educative basate su IA rimangano poco esplorate. Questo studio effettua una valutazione guidata dal sentiment delle recensioni degli utenti delle principali app educative di IA sul Google Play Store per valutarne l'efficacia, le criticità e le implicazioni pedagogiche. La nostra pipeline ha incluso il scraping di dati e recensioni delle app, l'utilizzo di RoBERTa per la classificazione binaria del sentiment, GPT-4o per l'estrazione dei punti chiave e GPT-5 per sintetizzare i temi positivi/negativi principali. Le app sono state categorizzate in sette tipologie (ad esempio, assistenti per i compiti, risolutori matematici, strumenti linguistici), con sovrapposizioni che riflettono design multifunzionali. I risultati indicano sentiment prevalentemente positivi, con app per i compiti come Edu AI (95,9% positivo) e Answer.AI (92,7%) in testa per accuratezza, velocità e personalizzazione, mentre le app linguistiche/LMS (ad esempio, Teacher AI al 21,8% positivo) sono in ritardo a causa di instabilità e funzionalità limitate. Gli aspetti positivi enfatizzano l'efficienza nel brainstorming, problem-solving e coinvolgimento; quelli negativi si concentrano su paywall, inesattezze, pubblicità e malfunzionamenti. Le tendenze mostrano che gli assistenti per i compiti superano gli strumenti specializzati, evidenziando il potenziale democratizzante dell'IA tra i rischi di dipendenza e disuguaglianza. La discussione propone futuri ecosistemi con modelli ibridi IA-umana, VR/AR per l'apprendimento immersivo e una roadmap per gli sviluppatori (personalizzazione adattiva) e i policymaker (regolamentazione della monetizzazione per l'inclusività). Ciò sottolinea il ruolo dell'IA generativa nel far progredire l'e-teaching consentendo miglioramenti etici che favoriscono ambienti equi e innovativi. Il dataset completo è disponibile qui (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).