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title: "Social work and artificial intelligence: Collaboration and challenges"
authors:
  - Y.-C. Chen
  - C.-C. Lin
year: 2025
type: journalArticle
doi: 
url: "https://dmjr-journals.com/assets/article/1755892935-SOCIAL_WORK_&_ARTIFICIAL_INTELLIGENCE-_COLLABORATION_AND_CHALLENGES.pdf"
tags:
  - paper
llm_decision: Include
llm_confidence: 0.95
llm_categories:
  - AI_Literacies
  - KI_Sonstige
  - Soziale_Arbeit
  - Bias_Ungleichheit
  - Fairness
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# Social work and artificial intelligence: Collaboration and challenges

## Transformation Trail

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

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, KI_Sonstige, Soziale_Arbeit, Bias_Ungleichheit, 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:** Include (Confidence: 0.95)

## Key Concepts

- [[AI Literacy in Professional Practice]]
- [[Algorithmic Bias in Social Services]]
- [[Explainable Artificial Intelligence (XAI)]]

## Wissensdokument

# Social Work and Artificial Intelligence: Collaboration and Challenges

## Kernbefund

KI kann die Effizienz in der Sozialen Arbeit erheblich verbessern (90% der Sozialarbeiter), erfordert aber robuste ethische Richtlinien, Transparenzverbesserungen und erweiterte KI-Kompetenzen der Fachkräfte zur Wahrung humanistischer Werte.

## Forschungsfrage

Wie können KI-Technologien effektiv und verantwortungsvoll in der Sozialen Arbeit integriert werden, und welche Herausforderungen entstehen dabei?

## Methodik

Empirisch/Qualitativ: Semi-strukturierte Interviews (n=35) und 3 Fokusgruppen mit thematischer Analyse nach Braun & Clarke
**Datenbasis:** n=35 Teilnehmende (20 Sozialarbeiter aus Kinderschutz/Altenhilfe/Psychische Gesundheit; 10 KI-Entwickler; 5 Policymaker), 60-90 Min. Interviews, 3×120 Min. Fokusgruppen

## Hauptargumente

- KI-Systeme zeigen signifikantes Potenzial zur Verbesserung von Effizienz und Entscheidungsunterstützung in der Sozialen Arbeit, besonders bei Fallscreening, Risikobewertung und Ressourcenallokation, ohne die menschliche Urteilskraft zu ersetzen.
- Mangelnde Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Systemen ('Black-Box'-Problematik) führt zu Vertrauensdefiziten bei Sozialarbeitern; 80% der KI-Entwickler bestätigen diese Explainability-Defizite und sehen XAI-Techniken als notwendig an.
- Ohne domänenspezifische ethische Richtlinien, klare Datenschutzstandards und Haftungsregelungen sowie erweiterte KI-Literacies (92% der Sozialarbeiter fordern Schulung) bleibt die Implementierung von KI ethisch und praktisch problematisch.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

92% of social work professionals identified the need for enhanced AI-related professional training. Study proposes comprehensive educational reforms including incorporation of AI knowledge into curricula and practice-oriented workshops.

### Evidenz 2

Study examines AI applications including risk assessment, case classification, automated management, resource matching, and predictive analytics in social work practice.

### Evidenz 3

Study investigates application of AI in social work practice across child welfare (n=7), elderly care (n=6), and mental health (n=7) sectors, involving social work professionals with average 10.5 years experience.

### Evidenz 4

When AI models fail to account for cultural differences, social contexts, or individual variations, they risk producing biased conclusions. Study emphasizes risk of data misuse and privacy violations, particularly concerning vulnerable populations served by social work.

### Evidenz 5

Participant diversity includes 43% male and 57% female professionals across three stakeholder groups (social workers, AI developers, policymakers) representing different professional and institutional perspectives. Study acknowledges need to examine different cultural and institutional contexts.

### Evidenz 6

Study emphasizes need for fair and equitable AI deployment, highlighting 85% of social workers' concerns about client privacy/data protection, 100% policymaker emphasis on ethical guidelines, and mechanisms for balancing technological assistance with professional accountability.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Hochgradig relevant für KI-Anwendungen in der Sozialen Arbeit mit Fokus auf Praxis-Implementierung, ethische Governance und Professionalitätsstandards. Adressiert zentrale Schnittstelle zwischen Technologie und humanistischen Werten sozialer Dienste.

**Unique Contribution:** Bietet empirische Daten von Sozialarbeitern, KI-Entwicklern und Policymakers zu Herausforderungen der KI-Integration jenseits rein technischer Perspektiven und betont notwendige Explainable AI (XAI) sowie domänenspezifische ethische Rahmenbedingungen.

**Limitations:** Qualitatives Studiendesign mit begrenzter geographischer Abdeckung und Stichprobengröße; fehlende Längsschnittstudie zu langzeitigen Auswirkungen; keine tiefgehende intersektionale oder feministische Analyse der Auswirkungen auf marginalisierte Gruppen.

**Target Group:** Sozialarbeiter, KI-Entwickler, Policymaker, Ausbildner in Sozialer Arbeit, Ethik-Governance-Experten, Institutionen im Sozialsektor

## Schlüsselreferenzen

- [[Braun_Clarke_2023]] - Thematic Analysis - Good Practice
- [[Eubanks_2018]] - Automating Inequality
- [[Reamer_2018]] - Ethical Standards for Social Workers' Use of Technology
- [[Holmes_Persson_Chounta_Wasson_Dimitrova_2022]] - AI and Education: Critical View Through Human Rights Lens
- [[Chen_2023]] - Ethics and Discrimination in AI-Enabled Recruitment
- [[Goldkind_Wolf_Freddolino_2018]] - Digital Social Work: Tools for Practice
- [[RodríguezMartínez_Amezcua_Aguilar_Cortés_Moreno_JiménezDelgado_2024]] - Ethical Issues in Technology Use in Social Work
- [[Zhang_Zhang_2023]] - Ethics and Governance of Trustworthy Medical AI
