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title: AI competency framework for students
authors:
  - Unknown Author
year: 2024
type: book
doi: 
url: "https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000391105"
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  - paper
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  - AI_Literacies
  - Generative_KI
  - Prompting
  - KI_Sonstige
  - Bias_Ungleichheit
  - Gender
  - Diversitaet
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# AI competency framework for students

## Transformation Trail

### Stufe 1: Extraktion & Klassifikation (LLM)

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, KI_Sonstige, Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Fairness
**Argumente:** 3 extrahiert

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 88 |
| Correctness | 92 |
| Category Validation | 88 |
| **Overall Confidence** | **89** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Exclude (Confidence: 0.3)
**Human:** Include

**Kategorie-Vergleich (bei Divergenz):**

| Kategorie | Human | LLM | Divergent |
|-----------|-------|-----|----------|
| AI_Literacies | Ja | Ja |  |
| Generative_KI | Ja | Nein | X |
| Prompting | Ja | Nein | X |
| KI_Sonstige | Ja | Nein | X |
| Soziale_Arbeit | Nein | Nein |  |
| Bias_Ungleichheit | Ja | Nein | X |
| Gender | Ja | Nein | X |
| Diversitaet | Ja | Nein | X |
| Feministisch | Nein | Nein |  |
| Fairness | Nein | Nein |  |

> Siehe [[Divergenz Unknown_AI_competency_framework_for_students]] fuer detaillierte Analyse


## Key Concepts

- [[AI Literacy Framework]]
- [[Algorithmic Fairness in Education]]

## Wissensdokument

# AI competency framework for students

## Kernbefund

UNESCO präsentiert den ersten globalen Kompetenzrahmen für Schüler:innen mit 12 Kompetenzen in vier Dimensionen (Human-centred mindset, Ethics of AI, AI techniques and applications, AI system design) über drei Progressionsstufen (Understand, Apply, Create), um Schüler:innen sowohl als kritische Nutzer:innen als auch als Ko-Gestalter:innen von KI zu befähigen.

## Forschungsfrage

Welche Kompetenzen benötigen Schüler:innen, um verantwortungsvolle und kreative Bürger:innen in der KI-Ära zu werden?

## Methodik

Theoretisch/Review - Entwicklung eines globalen Kompetenzrahmens basierend auf UNESCO-Expertise, internationalen Arbeitsgruppen und Stakeholder-Konsultationen mit Mitgliedstaaten
**Datenbasis:** nicht angegeben - Synthese von Beiträgen von UNESCO-Mitgliedstaaten, internationalen Expert:innen (peer-review), Arbeitsgruppen und Konsultationen

## Hauptargumente

- KI ist zunehmend in alle Lebensbereiche integriert und erfordert proaktive Bildungssysteme, die Schüler:innen auf ihre Rolle als verantwortungsvolle Nutzer:innen und Ko-Gestalter:innen von KI vorbereiten.
- AI-Kompetenzentwicklung muss über technische Fähigkeiten hinausgehen und einen interdisziplinären Ansatz verfolgen, der Ethik, menschenzentrierte Werte, technisches Wissen und nachhaltiges Design-Denken integriert.
- Der Rahmen verankert KI-Bildung in UNESCO-Prinzipien von Menschenrechten, Inklusion und Gerechtigkeit und zielt darauf ab, dass KI die Entwicklung menschlicher Fähigkeiten unterstützt und menschliche Würde sowie Gerechtigkeit schützt.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

The framework outlines 12 competencies across four dimensions including Human-centred mindset, Ethics of AI, AI techniques and applications, and AI system design spanning three progression levels: Understand, Apply, and Create. It aims to help educators integrate AI learning objectives into curricula with detailed curricular goals and pedagogical methodologies.

### Evidenz 2

The framework covers AI techniques including supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, data preprocessing, algorithms, AI architectures, machine learning models, and open-source AI tools and datasets (MNIST, CIFAR, ImageNet, Teachable Machine, PyTorch, Keras).

### Evidenz 3

The framework emphasizes inclusive and equitable quality education and addresses the digital divide through commitment to lifelong learning opportunities for all. It notes that 'by 2022, only 15 countries had included AI learning objectives in their national curricula' and calls for ensuring 'AI supports the development of human capabilities, protects human dignity and agency, and promotes justice and sustainability.'

### Evidenz 4

UNESCO's mandate anchors the framework in principles of human rights, inclusion and equity, with special focus on gender equality and Africa. The framework emphasizes linguistic and cultural diversity, stating competencies are 'based on principles of inclusivity, the centrality of human agency, nondiscrimination, and respect for linguistic and cultural diversity.'

### Evidenz 5

The framework includes ethics of AI dimension requiring students to apply 'deepened human-centred values and ethical principles' and to consider 'anti-bias data structure' in AI system architecture. It emphasizes 'fair representations in datasets' and requires students to evaluate AI systems for societal implications and potential harms.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper hat begrenzte direkte Relevanz für die Schnittstelle Soziale Arbeit/Gender Studies und KI. Es adressiert primär schulische AI-Bildung mit Fokus auf Inklusion und Gerechtigkeit, was für Soziale Arbeit indirekt relevant sein kann, entwickelt aber keine spezifischen Kompetenzen für sozialarbeiterische Kontexte oder explizite Gender-Perspektiven.

**Unique Contribution:** Der Beitrag liegt in der Entwicklung des ersten globalen UNESCO-Kompetenzrahmens für KI-Bildung von Schüler:innen, der technische Skills mit ethischen, menschenzentrierten und Nachhaltigkeitsdimensionen integriert und damit über traditionelle AI-Literacy hinausgeht.

**Limitations:** Das Paper ist primär normativ-präskriptiv ohne empirische Evaluationsdaten zur Wirksamkeit des Rahmens; es behandelt Gender als Querschnittsthema ohne explizite Gender-Analyse; die konkrete Implementierbarkeit in diversen Kontexten wird nicht evaluiert, sondern als 'living document' framed, das angepasst werden soll.

**Target Group:** Bildungspolitiker:innen, Curriculum-Designer:innen, Lehrkräfte, Schulleiter:innen, Bildungsforscher:innen, internationale Organisationen; sekundär relevant für Sozialarbeiter:innen, die mit Jugendlichen arbeiten; begrenzte Relevanz für Gender Studies und feministische Forscher:innen

## Schlüsselreferenzen

- [[UNESCO_2019]] - Beijing Consensus on Artificial Intelligence and Education
- [[UNESCO_2021]] - Reimagining our futures together: a new social contract for education
- [[UNESCO_2022]] - Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence
- [[UNESCO_2022]] - K-12 AI curricula: a mapping of government-endorsed AI curricula
- [[Payne_B_H_2019]] - An Ethics of Artificial Intelligence Curriculum for Middle School Students
- [[Williams_R_Kaputsos_S_P_and_Breazeal_C_2021]] - Teacher Perspectives on How To Train Your Robot: A Middle School AI and Ethics Curriculum
- [[Patrick_S_and_Sturgis_C_2017]] - An Introduction to the National Summit on K-12 Competency-Based Education
- [[World_Bank_2023]] - Green Digital Transformation: How to Sustainably Close the Digital Divide
