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title: "Developing an artificial intelligence literacy framework: Evaluation of a literacy course for senior secondary students using a project-based learning approach"
authors:
  - Siu-Cheung Kong
  - Man-Yin William Cheung
  - Olson Tsang
year: 2024
type: journalArticle
doi: 10.1016/j.caeai.2024.100214
url: "https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S2666920X24000158"
tags:
  - paper
llm_decision: Exclude
llm_confidence: 0.85
llm_categories:
  - AI_Literacies
human_decision: Unclear
human_categories:
  - AI_Literacies
  - KI_Sonstige
  - Gender
  - Diversitaet
agreement: disagree
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# Developing an artificial intelligence literacy framework: Evaluation of a literacy course for senior secondary students using a project-based learning approach

## Transformation Trail

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

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

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 92 |
| Correctness | 98 |
| Category Validation | 88 |
| **Overall Confidence** | **92** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Exclude (Confidence: 0.85)
**Human:** Unclear

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

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

> Siehe [[Divergenz Kong_2024_Developing_an_artificial_intelligence_literacy]] fuer detaillierte Analyse


## Key Concepts

- [[AI Ethics Education]]
- [[AI Literacy Framework]]

## Wissensdokument

# Developing an artificial intelligence literacy framework: Evaluation of a literacy course for senior secondary students using a project-based learning approach

## Kernbefund

Der projektbasierte KI-Literaturkurs führte zu signifikanten Verbesserungen in der Fähigkeit der Schüler:innen, KI-Konzepte zur Problemlösung anzuwenden, sowie in ihren metakognitiven Strategien und ihrem ethischen Bewusstsein bezüglich KI-Einsatz.

## Forschungsfrage

Wie kann ein 14-Stunden-KI-Literaturkurs mit projektbasiertem Lernen für Oberstufenschüler:innen entwickelt werden, um Problemlösungskompetenz, Metakognition, ethische Bewusstsein und Empowerment zu fördern?

## Methodik

Mixed Methods: Quantitativ (Pre-Post-Test-Designs mit Wilcoxon signed-rank Tests, n=128 Schüler:innen) und qualitativ (thematische Analyse von Fokusgruppen-Interviews und reflektiven Schriften)
**Datenbasis:** n=128 Oberstufenschüler:innen, 14-Stunden-Kurs, Pre- und Post-Course Surveys, Fokusgruppen-Interviews, schriftliche Reflexionen

## Hauptargumente

- KI-Literalität ist ein vierdimensionales Konzept, das konzeptuelles Verständnis (kognitiv), Problemlösungsfähigkeit (metakognitiv), psychologische Bereitschaft (affektiv) und ethische Verantwortung (sozial) umfasst, um Bürger:innen auf die KI-Zukunft vorzubereiten.
- Projektbasiertes Lernen mit echten Problemen ermöglicht es Schüler:innen, KI-Konzepte praktisch anzuwenden, kritisch über ethische Implikationen nachzudenken und ihre Metakognition zu entwickeln, insbesondere beim Sammeln und Verarbeiten von Trainingsdaten.
- Intensive Anleitung durch Lehrende, die Schüler:innen zur Reflexion über ethische Implikationen ihrer KI-Lösungen ermutigt, trägt signifikant zur Entwicklung des ethischen Bewusstseins bei, auch wenn abstrakte ethische Prinzipien für Oberstufenschüler:innen herausfordernder sind als für Universitätsstudent:innen.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Das Paper entwickelt und evaluiert ein umfassendes AI Literacy Framework mit vier Dimensionen: 'The cognitive dimension of AI literacy relates to the understanding of AI concepts, including the underlying logic of AI algorithms such as supervised learning... The metacognitive dimension relates to the capacity to apply AI tools for problem-solving... The affective dimension relates to educated citizens' psychological readiness to interact with AI... The social dimension relates to how educated citizens can contribute to society by using AI to solve problems.'

### Evidenz 2

Fokus auf klassisches Machine Learning (supervised learning wie linear regression, K-nearest neighbour; unsupervised learning wie K-means clustering), neuronale Netzwerke und deren Anwendung auf reale Probleme in verschiedenen Domänen (Bildverarbeitung, Tonverarbeitung, Textverarbeitung, Deepfakes).

### Evidenz 3

Das Paper betont die Notwendigkeit, KI-Literalität 'as universally as possible' zu fördern und nicht nur auf Computer Science Studierende zu beschränken: 'This study extended the teaching of AI literacy to senior secondary students as part of the greater goal of promoting AI literacy among all educated citizens.' Zielgruppe sind diverse Schüler:innen verschiedener Backgrounds.

### Evidenz 4

Starker Fokus auf ethische Überlegungen und gerechte KI-Nutzung: 'The social dimension relates to how educated citizens can contribute to society by using AI to solve problems... AI usage inevitably has both favourable and adverse impacts, and educated citizens must appropriately balance these effects.' Die thematische Analyse zeigt, dass ethische Überlegungen 31.64% aller codierten Instanzen ausmachen.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper ist für die Schnittstelle AI-Literalität und Bildung hochgradig relevant. Es adressiert jedoch nicht direkt Soziale Arbeit oder Gender Studies, sondern konzentriert sich auf KI-Curricula-Entwicklung für Sekundarschüler:innen mit starkem ethischen Fokus.

**Unique Contribution:** Das Paper trägt ein empirisch validiertes, vierdimensionales KI-Literalitäts-Framework bei und zeigt evidenzbasiert, dass projektbasiertes Lernen mit intensiver Anleitung zur ethischen Reflexion effektiv ist, um nicht nur technische, sondern auch ethische und metakognitive Kompetenzen bei Oberstufenschüler:innen zu entwickeln.

**Limitations:** Das Paper selbst nennt: 'Future studies should consider validating the course evaluation instruments among a more extensive and diverse population.' Zudem stammt die Stichprobe aus Hongkong; kulturelle Generalisierbarkeit ist unklar.

**Target Group:** Bildungsplaner:innen und Lehrkräfte in Sekundarschulen; Curriculum-Designer; KI-Bildungsforscher:innen; Politiker:innen im Bereich Bildungspolitik und digitale Kompetenz; weniger relevant für Praktiker:innen der Sozialen Arbeit, aber potenziell für Soziale Arbeit mit Jugendlichen.

## Schlüsselreferenzen

- [[Long_Magerko_2020]] - What is AI literacy? Competencies and design considerations
- [[Touretzky_et_al_2019]] - Envisioning AI for K-12: What should every child know about AI?
- [[Kong_Cheung_Tsang_2022]] - Evaluating an artificial intelligence literacy programme for empowering and developing concepts, literacy and ethical awareness in senior secondary students
- [[Ng_et_al_2023]] - A review of AI teaching and learning from 2000 to 2020
- [[Dede_et_al_2021]] - AI-worker partnership and collaboration for synergistic outcomes
- [[Schraw_Crippen_Hartley_2006]] - Promoting self-regulation in science education: Metacognition as part of a broader perspective on learning
- [[Williams_et_al_2023]] - AI + ethics curricula for middle school youth: Lessons learned from three project-based curricula
- [[Zhang_et_al_2023]] - Integrating ethics and career futures with technical learning to promote AI literacy for middle school students
- [[OECD_2021]] - Development cooperation report 2021: Shaping a just digital transformation
- [[UNESCO_2022]] - Recommendation on the ethics of artificial intelligence
