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title: What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations
authors:
  - Duri Long
  - Brian Magerko
year: 2020
type: conferencePaper
doi: 10.1145/3313831.3376727
url: "https://dl.acm.org/doi/10.1145/3313831.3376727"
tags:
  - paper
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  - AI_Literacies
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  - AI_Literacies
  - KI_Sonstige
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# What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations

## Transformation Trail

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

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

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 88 |
| Correctness | 92 |
| Category Validation | 85 |
| **Overall Confidence** | **88** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Exclude (Confidence: 0.7)
**Human:** Exclude

## Key Concepts

- [[AI Literacy]]
- [[Algorithmic Bias]]
- [[Algorithmic Fairness]]
- [[Digital Divide]]
- [[Explainable AI]]
- [[Inclusive AI Education Design]]

## Wissensdokument

# What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations

## Kernbefund

Definition von AI Literacy als Satz von Kompetenzen, die Individuen befähigen, KI-Technologien kritisch zu bewerten, effektiv mit KI zu kommunizieren und zu kollaborieren, sowie KI als Werkzeug online, zu Hause und am Arbeitsplatz zu nutzen. Ein konzeptuelles Framework mit 16 Kern-Kompetenzen und 12 Design-Überlegungen wird präsentiert.

## Forschungsfrage

Welche Kompetenzen benötigen Nutzer, um effektiv mit KI-Systemen zu interagieren und diese kritisch zu evaluieren, und wie sollten learner-centered KI-Technologien gestaltet werden?

## Methodik

Theoretisch/Review - Explorative Scoping Study mit Analyse von 150 interdisziplinären Dokumenten (peer-reviewed Papers, Lehrbücher, Grauenliteratur, Syllabi, Umfragen) über zwei Forschungsfragen geleitet
**Datenbasis:** 150 Dokumente: 8 vor 2000, 43 (2000-2009), 55 (2010-2017), 44 (2018-2019); davon 53 Konferenzpapers, 38 Journalpapers, 15 Bücher, 44 Grauenliteratur

## Hauptargumente

- Black-Box-Algorithmen und mangelndes technisches Wissen führen zu weit verbreiteten Missverständnissen über KI. Bessere Gestaltung und Bildung sind notwendig, um öffentliches Verständnis zu fördern und Desinformation zu reduzieren.
- AI Literacy unterscheidet sich von verwandten Literacies (digital, computational, scientific): Digital Literacy ist Voraussetzung, aber Computational Literacy ist nicht zwingend erforderlich, da die meisten Nutzer KI nicht programmieren müssen.
- Kinder und Erwachsene haben unterschiedliche Wahrnehmungen von KI-Systemen: Kinder überschätzen Agent-Intelligenz, personifizieren Agenten und entwickeln Vertrauen basierend auf beobachtbaren Merkmalen. Kultureller Hintergrund, Alter und prior experience beeinflussen Interpretation erheblich.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Core paper on AI literacy definition: 'We define AI literacy as a set of competencies that enables individuals to critically evaluate AI technologies; communicate and collaborate effectively with AI; and use AI as a tool online, at home, and in the workplace.' Präsentiert 16 core competencies und Design-Überlegungen für Bildung.

### Evidenz 2

Diskussionen zu Machine Learning, algorithmischen Entscheidungssystemen, Robotik, Explainable AI und klassischen AI-Ansätzen: 'Black-box algorithms (i.e. algorithms with obscured inner-workings) can cause misunderstandings about AI.'

### Evidenz 3

Explizite Behandlung von algorithmischen Biases, digitaler Divide und struktureller Benachteiligung: 'Algorithmic bias is often directly related to bias present in training datasets. Agents in-the-wild are also able to learn bias and bigotry from human users.' Diskussion von Auswirkungen auf marginalisierte Gruppen.

### Evidenz 4

Geschlechtspezifisches Diversity-Problem in AI-Workforce dokumentiert: 'in 2018, 80% of AI professors and 71% of applicants to AI-related jobs identified as male.' Diskussion wie fehlende Diversity beeinflusst, für wen Systeme entwickelt werden.

### Evidenz 5

Fokus auf Inclusion und Repräsentation: 'companies have pursued initiatives to broaden AI education to underrepresented audiences in an effort to increase workforce diversity.' Design-Überlegung zu Identity, Values und Backgrounds: kulturelle Relevanz von Lerninterventionen, besonders für unterrepräsentierte Gruppen.

### Evidenz 6

Fokus auf algorithmic fairness und faire ML-Systeme: 'Most of the papers in the 2018 FAT ML conference focused on issues related to algorithmic bias.' Diskussion von Transparenz, Accountability und ethischen Entscheidungsprozessen in KI-Systemen.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Hochrelevant für AI/Education-Schnittstelle, mit Überlegungen zu Bias, Diversität und Fairness. Für Soziale Arbeit indirekt relevant durch Fokus auf non-technical learners, underrepresented audiences und Inklusion, aber kein expliziter SA-Bezug. Kritische Perspektive auf KI-Systeme und ihre gesellschaftlichen Auswirkungen.

**Unique Contribution:** Erste umfassende Definition von AI Literacy mit integrierten Kompetenzen und Design-Überlegungen, die interdisziplinäre Literatur (HCI, Education, Ethics, AI Research) synthetisiert und praktische Implikationen für Designers und Educators bietet.

**Limitations:** Explorative Review statt systematischer Literature Review, daher nicht exhaustiv; kein empirischer Test der Kompetenzen und Design-Überlegungen; begrenzte Abdeckung nicht-englischsprachiger Literatur; wenig Fokus auf institutionelle/politische Implementierungsbarrieren.

**Target Group:** KI-Entwickler, Educatoren, Curriculum-Designer, HCI-Forscher, Policymaker in Tech/Education, Interessierte in AI Ethics und Diversität. Sekundär: Sozialarbeiter im Kontext digitaler Kompetenzförderung bei vulnerablen Gruppen.

## Schlüsselreferenzen

- [[Touretzky_et_al_2019]] - Envisioning AI for K-12: What should every child know about AI?
- [[WardripFruin_2007]] - Three Play Effects: Eliza, Tale-Spin, and Sim City
- [[Mateas_2001]] - Expressive AI: A hybrid art and science practice
- [[Russell_Norvig_2016]] - Artificial Intelligence: A Modern Approach
- [[Papert_1980]] - Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas
- [[DIgnazio_Klein_2020]] - Data Feminism (referenced through citation practices)
- [[Kahn_et_al_2006]] - Robotic pets in the lives of preschool children
- [[Neff_Nagy_2016]] - Talking to Bots: Symbiotic agency and the case of Tay
- [[Miller_2010]] - It's not nice to fool humans (Turing deceptions)
- [[Resnick_et_al_2009]] - Scratch: Programming for All
