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title: Artificial Intelligence (AI) literacy – an argument for AI literacy in education
authors:
  - Siu-Cheung Kong
  - Satu-Maarit Korte
  - Steve Burton
  - Pigga Keskitalo
  - Tuija Turunen
  - David Smith
  - Lixun Wang
  - John Chi-Kin Lee
  - Mhairi C. Beaton
year: 2025
type: journalArticle
doi: 10.1080/14703297.2024.2332744
url: "https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/14703297.2024.2332744"
tags:
  - paper
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  - AI_Literacies
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  - AI_Literacies
  - KI_Sonstige
  - Fairness
agreement: agree
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# Artificial Intelligence (AI) literacy – an argument for AI literacy in education

## 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 | 92 |
| Correctness | 98 |
| Category Validation | 88 |
| **Overall Confidence** | **92** |

### Stufe 4: Assessment

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

## Key Concepts

- [[AI Literacy]]
- [[Algorithmic Transparency]]
- [[Ethical AI Awareness]]

## Wissensdokument

# Artificial Intelligence (AI) literacy - an argument for AI literacy in education

## Kernbefund

AI-Literalität ist essentiell für alle Lernenden und die zukünftige Arbeitskraft, um AI aktiv und ethisch verantwortungsvoll zur Lösung gesellschaftlicher Herausforderungen einzusetzen. AI kann durch personalisierte Lernpfade Chancengleichheit, Inklusion und lebenslanges Lernen fördern.

## Forschungsfrage

Warum sollten Bildungssysteme AI-Literalität entwickeln und wie kann dies zur gesellschaftlichen Gerechtigkeit, Chancengleichheit und nachhaltiger Entwicklung beitragen?

## Methodik

Theoretisch/Argumentativ - internationale Zusammenarbeit von Bildungsexperten mit Bezug zu Sustainable Development Goals, keine empirische Datenerhebung
**Datenbasis:** keine empirische Datenerhebung; argumentativer Review basierend auf internationaler Expertenkollaboration und Literaturreferenzen

## Hauptargumente

- AI kann gesellschaftliche Praktiken verändern und Kapazitätsaufbau unterstützen; Bildung muss alle auf die aktive Teilhabe in der AI-Ära vorbereiten, nicht nur als passive Beobachter sondern als Problemlöser.
- AI-Literalität ermöglicht Chancengleichheit und Inklusion durch angepasste Lernpfade; besonders für rural, anfällig, indigene und Minderheitsgruppen; unterstützt UN SDG 4 und Sprachrevitalisierung marginalisierter Communities.
- Ethische Reflexion und Verantwortung sind zentral für AI-Literalität; Lernende müssen Bias, Diskriminierung und gesellschaftliche Auswirkungen von AI-Lösungen kritisch evaluieren können, um nachhaltige und gerechte Entwicklung zu sichern.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

AI literacy can be understood as the competency to use AI at home, at school, in work and online, and utilise it for collaboration and critical evaluation. Education ought to equip learners with the knowledge, competency and mindset required to use AI to solve professional and societal challenges.

### Evidenz 2

Recent years have seen an explosive development of AI and its societal impacts, in particular through machine learning Artificial Intelligence (AI) and deep learning algorithms. A conceptual understanding of AI would mean that learners comprehend the underlying concepts and logic of AI algorithms.

### Evidenz 3

There is a significant mismatch between skills taught in schools and those needed in the age of AI in workplaces and the society. AI in education can significantly support diverse learners through customisable and tailored approaches. United Nations Sustainable Development Goal 4 (quality education) explicitly refers to equality concerning rural, vulnerable, indigenous and other minority groups.

### Evidenz 4

AI could be of considerable assistance in contributing to these global challenges, including these groups' culture and language revitalisation. AI in education can significantly support diverse learners through customisable and tailored approaches to learning, making learners able to proceed at their own pace and at their own level.

### Evidenz 5

Ethical issues around AI: One must remember that the application of AI to solve real-life problems can - as with all technological advances - lead to both positive and adverse impacts. Balancing these effects when using AI is an obligation of AI-literate educated learners, who must consider the ethical implications when solving problems with AI. Ethical guidelines regarding AI systems development and function should align with the societal values. Furthermore, transparency in data usage and its responsible monitoring is pivotal.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper ist hochrelevant für die Schnittstelle KI und Bildung/Soziale Entwicklung, insbesondere durch die explizite Verbindung von AI-Literalität mit Chancengleichheit, Inklusion marginalisierter Gruppen und UN Sustainable Development Goals. Es behandelt aber nicht explizit Soziale Arbeit als Disziplin oder Profession.

**Unique Contribution:** Der hauptsächliche Beitrag liegt in der international koordinierten Argumentation für ein Paradigmenwechsel in der Bildungspolitik, der AI-Literalität nicht nur als technische Kompetenz, sondern als notwendige Fähigkeit zur aktiven, ethisch reflektierten Teilhabe in demokratischen, nachhaltigen Gesellschaften rahmt.

**Limitations:** Das Paper ist primär argumentativ-normativ, nicht empirisch; es fehlt eine kritischere Diskussion von Machtverhältnissen, Intersektionalität und strukturellen Barrieren bei der Umsetzung; die Annahmen zu AI als Lösung für soziale Ungleichheit werden nicht hinreichend hinterfragt.

**Target Group:** Bildungspolitiker, Curriculumdesigner, Lehrerausbilder, Schulleiter, internationale Entwicklungsorganisationen, UNESCO und UN-Institutionen, Sustainable Development Advocates, Digitalisierungsexperten im Bildungssektor

## Schlüsselreferenzen

- [[Long_Magerko_2020]] - What is AI literacy? Competencies and design considerations
- [[Kong_et_al_2023]] - Evaluating an artificial intelligence literacy programme for developing university students' conceptual understanding, literacy, empowerment and ethical awareness
- [[Luckin_et_al_2016]] - Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education
- [[Dede_Etemadi_Forshaw_2021]] - Intelligence augmentation: Upskilling humans to complement AI
- [[UNESCO_2022]] - K-12 AI curricula: A mapping of government-endorsed AI curricula
- [[Nguyen_et_al_2023]] - Ethical principles for artificial intelligence in education
- [[Vinuesa_et_al_2020]] - The role of artificial intelligence in achieving the sustainable development goals
- [[European_Parliament_2021]] - Report on artificial intelligence in education, culture and the audiovisual sector
