The Dual Edge of Generative AI in E-Learning: Supporting Decision- Making Under Uncertainty While Confronting Ethical Challenges in Higher Education

Abstract

This study examines how recent research explores the impact of generative artificial intelligence on higher education, focusing on its role in decision-making under uncertainty and ethical challenges. A bibliometric analysis was conducted on 641 publications indexed in Scopus (2023–2024) to classify research trends, identify prolific authors, leading institutions, and the most relevant academic sources. The findings indicate a sharp rise in research activity during 2024, with most studies (75%) addressing artificial intelligence-based decisionmaking in e-learning. Geographically, China leads scientific production, followed by the United States and India. The analysis reveals that most studies highlight the potential of generative artificial intelligence to optimize administrative processes and enhance personalized learning, while also identifying critical concerns, including ethical risks, data privacy issues, and disparities in access to artificial intelligence-driven tools. Additionally, a substantial portion of research on ethical challenges emphasises the necessity of institutional policies to mitigate risks related to academic integrity and algorithmic biases. Despite the rapid expansion of research in this area, significant gaps remain, particularly in regulatory frameworks and teacher training programs for generative artificial intelligence adoption. This study underscores the necessity of well-defined ethical guidelines, tailored professional development for educators, and equitable infrastructure investment. By systematically mapping trends and research gaps, this study provides a foundation for ethical governance and AI-enhanced educational decision-making. Future research should refine regulatory frameworks, promote equitable AI adoption, and assess generative artificial intelligence's long-term cognitive and social impacts in learning environments.

Este estudio analiza cómo la investigación reciente explora el impacto de la inteligencia artificial generativa en la educación superior, centrándose en su papel en la toma de decisiones bajo incertidumbre y los desafíos éticos asociados. Se llevó a cabo un análisis bibliométrico de 641 publicaciones indexadas en Scopus (2023–2024) para clasificar las tendencias de investigación, identificar a los autores más prolíficos, las instituciones líderes y las fuentes académicas más relevantes. Los resultados indican un aumento pronunciado en la actividad investigadora durante 2024, estando la mayoría de los estudios (75%) enfocados en la toma de decisiones basada en inteligencia artificial en el aprendizaje en línea. Geográficamente, China lidera la producción científica, seguida por Estados Unidos e India. El análisis revela que la mayoría de los estudios destacan el potencial de la inteligencia artificial generativa para optimizar los procesos administrativos y mejorar el aprendizaje personalizado, al tiempo que identifican preocupaciones críticas, como los riesgos éticos, cuestiones de privacidad de datos y disparidades en el acceso a las herramientas impulsadas por inteligencia artificial. Además, una parte sustancial de la investigación sobre los desafíos éticos enfatiza la necesidad de políticas institucionales que mitiguen los riesgos relacionados con la integridad académica y los sesgos algorítmicos. A pesar de la rápida expansión de la investigación en esta área, persisten brechas significativas, particularmente en los marcos regulatorios y en los programas de formación docente para la adopción de inteligencia artificial generativa. Este estudio subraya la importancia de contar con directrices éticas bien definidas, un desarrollo profesional adaptado a las necesidades de los educadores y una inversión equitativa en infraestructura. Al mapear sistemáticamente las tendencias y las lagunas en la investigación, este trabajo proporciona una base para la gobernanza ética y la toma de decisiones educativas potenciadas por la inteligencia artificial. Futuras investigaciones deberían centrarse en perfeccionar los marcos regulatorios, promover una adopción equitativa de la IA y evaluar los impactos cognitivos y sociales a largo plazo de la inteligencia artificial generativa en los entornos de aprendizaje.