Evolution of the use of conversational agents in business education: Past, present, and future Translated title: Evolução do uso de agentes conversacionais na educação empresarial: Passado, presente e futuro

Abstract

Abstract Purpose: The primary objective of this article is to answer the proposed research questions by analyzing the publications on artificial intelligence (AI), education, business, and conversational agents (CAs) or chatbots within the Scopus database to identify the most frequent terms used by scholars over the years, as well as to classify the research evolution based on the most important thematic trends. Originality/value: The study contributes to the literature by offering insights into the thematic landscape of AI-related research across multiple domains. By employing a comprehensive methodology, the article provides a nuanced understanding of the intersection between AI, education, business, and CAs. Design/methodology/approach: The methodology comprises two main components. Firstly, topic modeling is applied by the year of publication to summaries of articles meeting the search criteria. Secondly, grounded theory coding was used to categorize generated themes into more meaningful classifications. This dual approach ensures a rigorous data analysis and facilitates the identification of overarching thematic trends. Findings: The results reveal five thematic trends investigated in the analyzed publications: 1. student-centered learning in higher education; 2. interactive methods using the natural language processing (NLP) approach; 3. technological solutions and ChatGPT in a university context; 4. enhancing education through intelligent platforms; and 5. challenges for social and academic integration of AI tools. Additionally, the study proposes a research agenda with some questions as future avenues of inquiry.

Translated abstract

Resumo Objetivo: O objetivo principal deste artigo é responder às questões de pesquisa propostas analisando as publicações sobre inteligência artificial (IA), educação, negócios e agentes conversacionais (CAs) ou chatbots no banco de dados Scopus, a fim de identificar os termos mais frequentes usados por acadêmicos ao longo dos anos, bem como classificar a evolução da pesquisa com base nas tendências temáticas mais importantes. Originalidade/valor: O estudo contribui para a literatura ao oferecer insights sobre o cenário temático da pesquisa relacionada à IA em vários domínios. Ao empregar uma metodologia abrangente, o artigo fornece uma compreensão diferenciada da intersecção entre IA, educação, negócios e CAs. Design/metodologia/abordagem: A metodologia compreende dois componentes principais. Primeiro, a modelagem de tópicos é aplicada por ano de publicação a resumos de artigos que atendem aos critérios de pesquisa. Segundo, a codificação da teoria fundamentada é utilizada para categorizar temas gerados em classificações mais significativas. Essa abordagem dupla garante uma análise rigorosa dos dados e facilita a identificação de tendências temáticas abrangentes. Resultados: Os resultados revelam cinco tendências temáticas investigadas nas publicações analisadas: 1. aprendizagem centrada no aluno no ensino superior; 2. métodos interativos usando a abordagem de processa-mento de linguagem natural (PNL); 3. soluções tecnológicas e ChatGPT em um contexto universitário; 4. aprimoramento da educação por meio de plataformas inteligentes; e 5. desafios para a integração social e acadêmica de ferramentas de IA. Além disso, o estudo propõe uma agenda de pesquisa com algumas questões como futuras vias de investigação.