Ontmaskering van Gebruikerspercepties in het Tijdperk van Generatieve AI: Een Sentimentgestuurde Evaluatie van de Rol van AI-Onderwijsapps in de Digitale Transformatie van 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
Auteurs: Adeleh Mazaherian, Erfan Nourbakhsh
cs.AI
Samenvatting
De snelle integratie van generatieve kunstmatige intelligentie in het onderwijs heeft een digitale transformatie in e-teaching teweeggebracht, maar gebruikerspercepties van AI-onderwijsapps blijven onderbelicht. Deze studie voert een sentimentgedreven evaluatie uit van gebruikersrecensies van top AI-onderwijsapps in de Google Play Store om de effectiviteit, uitdagingen en pedagogische implicaties te beoordelen. Onze aanpak omvatte het scrapen van app-gegevens en recensies, RoBERTa voor binaire sentimentclassificatie, GPT-4o voor het extraheren van kernpunten en GPT-5 voor het synthetiseren van de belangrijkste positieve/negatieve thema's. Apps werden ingedeeld in zeven categorieën (bijv. huiswerkhulpen, wiskundeoplossers, taaltools), waarbij overlappingen multifunctionele ontwerpen weerspiegelen. Resultaten wijzen op overwegend positieve sentimenten, waarbij huiswerkapps zoals Edu AI (95,9% positief) en Answer.AI (92,7%) leiden op het gebied van nauwkeurigheid, snelheid en personalisatie, terwijl taal-/LMS-apps (bijv. Teacher AI met 21,8% positief) achterblijven vanwege instabiliteit en beperkte functies. Positieve punten benadrukken efficiëntie in brainstormen, probleemoplossing en betrokkenheid; negatieve punten richten zich op betaalmuren, onnauwkeurigheden, advertenties en technische mankementen. Trends tonen aan dat huiswerkhulpen gespecialiseerde tools overtreffen, wat het democratiserende potentieel van AI benadrukt naast risico's van afhankelijkheid en ongelijkheid. De discussie stelt toekomstige ecosystemen voor met hybride AI-mensmodellen, VR/AR voor immersief leren, en een routekaart voor ontwikkelaars (adaptieve personalisatie) en beleidsmakers (regulering van monetarisering voor inclusiviteit). Dit onderstreept de rol van generatieve AI bij het bevorderen van e-teaching door ethische verfijningen mogelijk te maken die gelijkwaardige, innovatieve omgevingen stimuleren. De volledige dataset is hier beschikbaar (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).