Comparative analysis of intelligent tutoring software based on Artificial Intelligence
DOI:
https://doi.org/10.51247/pdlc.v6i3.641Keywords:
artificial intelligence, intelligent tutoring, software, personalized education, adaptive learning.Abstract
The objective of this study is to systematically compare Intelligent Tutoring Systems (ITS) designed for higher education in Information and Communication Technologies (ICT), with a focus on their integration of advanced Artificial Intelligence (AI) techniques. For this purpose, the PRISMA methodology was utilized to perform an exhaustive literature search, identifying 50 scientific studies and synthesizing data on systems employing Natural Language Processing (NLP), reinforcement learning, affective computing, among others. The comparative analysis of seven ITS, covering domains from programming and cybersecurity to database design and web development, reveals that while these systems significantly improve personalized learning outcomes and student engagement, challenges persist in standardizing evaluation protocols, scaling domain-specific solutions, and managing high calibration requirements. The study’s findings expose critical limitations such as evaluation heterogeneity and rapid technological evolution, providing guidelines for developing hybrid tutoring systems. Moreover, the conducted study highlights the transformative potential of AI-based ITS to reshape ICT pedagogy. Future research should explore the development of domain-agnostic tutoring systems, the creation of unified evaluation frameworks, and the integration of more robust affective computing methods to further transform ICT education in higher education.
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