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title: Maeda_2025_Toward_Agency‐Centered_span
authors:
  - Unknown Author
year: 2024
type: research-paper
doi: 
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tags:
  - paper
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# Maeda_2025_Toward_Agency‐Centered_span

## 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 | 96 |
| Category Validation | 94 |
| **Overall Confidence** | **94** |

## Wissensdokument

# Toward Agency-Centered AI Literacy: A Scoping Review

## Kernbefund

AI-Literacy-Definitionen sind inkonsistent und fokussieren zu eng auf Wissenserwerb und Kompetenzerwerb, während soziale Faktoren und Fragen von Agency und kritischem Engagement weitgehend übersehen werden. Ein agency-zentrierter Ansatz ist notwendig, der informierte Entscheidungsfindung, kritisches Engagement und das Recht auf Ablehnung von KI-Systemen einbezieht.

## Forschungsfrage

Wie ist AI Literacy derzeit definiert und konzeptualisiert, welche methodischen Ansätze werden verwendet, und inwieweit berücksichtigen Studien soziale Ungleichheiten?

## Methodik

Scoping Review mit thematischer Analyse (Braun & Clarke 2007); 129 Studien aus 11 Datenbanken (2015-2024); Thematische Kodierung mit >90% Intercoder-Reliabilität
**Datenbasis:** n=129 peer-reviewed Studien (nach Screening von 273 initial identifizierten Quellen); Analysezeitraum Juni-Juni 2024

## Hauptargumente

- Aktuelle AI-Literacy-Frameworks verstehen Literacy primär als Kompetenzpaket (68% der Studien), das Wissen und Fähigkeiten betont, ohne die Fähigkeit der Nutzer zu untersuchen, Machtstrukturen in Frage zu stellen oder sich gegen technologische Zwänge zu wehren.
- Soziale Ungleichheitsfaktoren werden systematisch vernachlässigt: 46% der Studien behandeln soziale Faktoren nicht aussagekräftig, und weitere 28% erfassen nur demografische Daten ohne Analyse ihrer Auswirkungen auf AI-Literacy-Entwicklung.
- Eine agency-zentrierte Definition von AI Literacy sollte informierte Ablehnung und Widerstand als legitime Responses anerkennen, nicht nur Partizipation und Werkzeugbeherrschung, um technologische Selbstbestimmung zu ermöglichen.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Zentrale Fokus der Review: 'Most definitions focus on knowledge and skill acquisition, framing AI literacy as a suite of acquired competencies.' und 'Most studies (n=100) discuss AI or algorithms as generic umbrella terms' - Analyse von 129 Studien zu AI-Literacy-Definitionen und -Rahmen.

### Evidenz 2

Breite Abdeckung algorithmischer Systeme: 'algorithmic literacy' (24% der Studien), Algorithmen-Transparenz ('algorithms tend to be highly opaque and black-box in nature'), Algorithmen-Awareness und verschiedene KI-Anwendungen.

### Evidenz 3

Expliziter Fokus auf vulnerable Zielgruppen und digitale Gerechtigkeit: 'scholars and practitioners are calling for the development of AI literacy as an integral part of digital equity, given a society that is increasingly reliant on AI integration', sowie 'public's understanding of and engagement with AI tools'.

### Evidenz 4

Kernthema der Review: 'Almost half (46%) of the studies (n=59) do not meaningfully examine factors of social inequality', und 'AI systems could create new forms of harm and inequality'. Analyse des Digital Divide im AI-Kontext, insbesondere für marginalisierte Gruppen: 'AI systems often perform differently across demographic groups'.

### Evidenz 5

Kritische Analyse der Vernachlässigung marginalisierter Gruppen: 'We identify significant gaps in understanding the role of demographic disparities within AI literacy, particularly regarding how marginalized groups develop and exercise agency when interacting with AI systems.' Intersektionaler Ansatz notwendig.

### Evidenz 6

Implikationen für algorithmische Fairness durch Literacygaps: 'given growing evidence that AI systems often perform differently across demographic groups', sowie Forderung nach Berücksichtigung von 'power dynamics, digital marginalization, and lived experiences'.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Hochgradig relevant für die Schnittstelle AI und Soziale Arbeit: Das Paper identifiziert zentrale Lücken in bestehenden AI-Literacy-Konzepten bezüglich soziale Ungleichheit und marginalisierte Gruppen, was direktimpliziert für sozialarbeiterische Praxis und Zielgruppen ist. Es argumentiert für einen agency-zentrierten Ansatz, der Empowerment und das Recht auf Ablehnung betont - zentrale Werte der Sozialen Arbeit.

**Unique Contribution:** Erste systematische Scoping Review zur AI Literacy mit explizitem Fokus auf Vernachlässigung von sozialen Ungleichheitsfaktoren und Vorschlag eines agency-zentrierten Frameworks, das Widerstand und informierte Ablehnung von KI-Systemen als legitime Responses anerkennt.

**Limitations:** Fokus nur auf englischsprachige Literatur; begrenzte Berücksichtigung praktischer Implementierungen in realen sozialen Kontexten; Paper entwickelt Rahmen ohne empirische Validierung in Sozialen-Arbeit-Settings.

**Target Group:** Forschende (AI/Digital Literacy), Pädagogen/Lehrende, Policymaker, Sozialarbeitende und Organisationen der Sozialen Arbeit, digitale Equity-Aktivisten, Nutzervertretungen

## Schlüsselreferenzen

- [[Burrell_J_2016]] - How the machine 'thinks': Understanding opacity in machine learning algorithms
- [[Cotter_K_Reisdorf_B_C_2020]] - Algorithmic knowledge gaps: A new horizon of (digital) inequality
- [[Feenberg_A_2017]] - Agency and citizenship in a technological society
- [[Long_D_Magerko_B_2020]] - What is AI literacy? Competencies and design considerations
- [[Ng_D_T_K_et_al_2021]] - Conceptualizing AI literacy: An exploratory review
- [[Van_Deursen_A_J_Mossberger_K_2018]] - Anything for anyone? A new digital divide in internet-of-things skills
- [[Petrovčič_A_et_al_2024]] - Disentangling the role of algorithm awareness and knowledge in digital inequalities
- [[Van_Deursen_A_J_et_al_2017]] - The compoundness and sequentiality of digital inequality
- [[Arksey_H_OMalley_L_2005]] - Scoping studies: Towards a methodological framework
