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人工智能 (AI) 等技术的进步为帮助教师和学生解决和提高教学和学习表现提供了机会。本综述的目的是通过为各级教育的学生提供关于数学教学和学习中人工智能的完整概述来增加对话。使用既定的、强大的指南进行了系统文献综述 (SLR)。我们遵循系统评价和荟萃分析 (PRISMA) 的首选报告项目。我们在 ScienceDirect、Scopus、Springer Link、ProQuest 和 EBSCO Host 中搜索了 2017 年至 2021 年期间发表的 20 项人工智能研究。SLR 的结果表明，在所研究的样本中，数学教育中使用的人工智能方法是通过机器人、系统、工具、可教代理、自主代理和综合方法。然后，可以表明收集到的大多数研究都是在美国和墨西哥进行的。分析表明，大多数审查的研究都采用了定量研究方法。数学教育中人工智能的主题类型分为优点和缺点、概念理解、因素、作用、想法建议、策略和有效性。
系统的文献综述
主要关键词
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