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title: "Operationalizing positive-constructive pedagogy to artificial intelligence: the 3E model for scaffolding AI technology adoption"
authors:
  - A. Thwaites
  - C. Maas
  - Y. Zhang
year: 2024
type: journalArticle
doi: 10.3389/feduc.2024.1293235
url: "https://www.frontiersin.org/journals/education/articles/10.3389/feduc.2024.1293235/full"
tags:
  - paper
llm_decision: Include
llm_confidence: 0.85
llm_categories:
  - AI_Literacies
  - Prompting
  - Bias_Ungleichheit
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# Operationalizing positive-constructive pedagogy to artificial intelligence: the 3E model for scaffolding AI technology adoption

## Transformation Trail

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

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, Generative_KI, Prompting, Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Fairness
**Argumente:** 3 extrahiert

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 88 |
| Correctness | 94 |
| Category Validation | 92 |
| **Overall Confidence** | **91** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Include (Confidence: 0.85)

## Key Concepts

- [[AI Literacy]]

## Wissensdokument

# Operationalizing positive-constructive pedagogy to artificial intelligence: the 3E model for scaffolding AI technology adoption

## Kernbefund

Das 3E-Modell (Enter-Experience-Exit) bietet einen praktischen pädagogischen Rahmen zur Operationalisierung positive-konstruktiver Pädagogik für AI-Adoption, indem es Lernende durch persönliche Erfahrung, Experimentiertätigkeit und reflektierte Praxis führt.

## Forschungsfrage

Wie können positive-konstruktive pädagogische Ansätze zur Vermittlung von AI-Kompetenzen genutzt werden, um individuelle Beziehungen zu AI-Technologien zu fördern?

## Methodik

Theoretisch + Reflektive Essay basierend auf Workshops; Empirische Basis: 4 strukturierte 2-Stunden-Workshops mit Journalismus-Studierenden, Journalisten, Forschern und Kommunikationspraktikern (2024-2025) in Schweden
**Datenbasis:** 4 Workshops mit undefinierter Teilnehmerzahl; Dokumentation durch Workshop-Protokolle; Lehrbeispiele und pädagogische Szenarien

## Hauptargumente

- Es existieren drei fundamentale Disparitäten zwischen öffentlicher AI-Wahrnehmung und gelebter Realität: (1) Lücke zwischen medialer Imagination und alltäglicher Nutzung, (2) Unterschied zwischen abstraktem Konzept und konkreten Manifestationen, (3) Missverhältnis zwischen organisationalen und individuellen Entscheidungen bei AI-Nutzung.
- Positive-konstruktive Pädagogik integriert Konstruktivismus mit Fokus auf Lernendenbefähigung, emotionale Dimensionen und intrinsische Motivation und ist damit geeignet, Vertrauen zu Technologien zu entwickeln, während Kritik gleichzeitig anerkannt wird.
- Das 3E-Modell (Enter: Prekonzepte aufarbeiten; Experience: Hands-on Experimentieren; Exit: Reflexion und kritische Distanzierung) ermöglicht iteratives, erfahrungsbasiertes Lernen, das tacit knowledge und persönliche Agency in Relation zu Organisationsstrukturen vermittelt.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

The essay 'outlines a positive-constructive pedagogy as an approach to enhancing AI literacies of different types, with a focus on the individual's personal relationship to AI technologies.' UNESCO competency frameworks sind zentral: 'four dimensions: a human-centered mindset, ethics of AI, AI techniques and applications, and AI system design.'

### Evidenz 2

Expliziter Fokus auf generative AI und Large Language Models: 'genAI seems more appealing because of its concrete form, in particular as large language models such as ChatGPT, Copilot, or Claude.' Bildgeneratoren: 'Playground AI' für Bildgenerierung in Workshops.

### Evidenz 3

Prompt-Engineering wird adressiert: 'those who actively test and learn by trial can be better equipped to encounter AI-driven technologies at the workplace, as they have developed a sense for critical prompting.' Beispiel 2 bezieht sich auf Prompt-Variationen.

### Evidenz 4

Analyse der Medienabdeckung zeigt male domination: 'almost 60% of news articles across different outlets covered new industry products... These are typically promoted and commented on by male stakeholders.' Bias in AI-Systemen wird adressiert: 'Learners are asked to create visualizations of a given group of people...to engage with the various biases and instances of cultural insensitivity that may occur in AI systems.'

### Evidenz 5

Unter-Repräsentation verschiedener Perspektiven in AI-Diskursen: 'The dominance of insider and tech expert views overshadows experts from the academy and governments, female experts, activists, non-governmental organizations (NGOs), and other civil-society representatives, as well as ordinary customers, educators, and citizens.'

### Evidenz 6

Strukturelle Gerechtigkeit wird in der Exit-Phase adressiert: 'A key pedagogical objective in engaging learners with AI, therefore, lies in making visible the often-invisible infrastructures—technological, organizational, and societal—that individuals rely on' und 'Educators can help learners situate their experiences within larger systems of power and influence, fostering both individual agency and structural awareness.'

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper ist für die Schnittstelle KI/Bildung und Medienkompetenz hochrelevant, hat aber keinen direkten Bezug zu Sozialer Arbeit. Es adressiert jedoch intersektionale Aspekte (Geschlecht, Repräsentation, Bias) in AI-Diskursen und trägt zu gerechteren Lernzugängen bei, was sozialpädagogische Relevanz hat.

**Unique Contribution:** Das 3E-Modell operationalisiert positive-konstruktive Pädagogik erstmals konkret für AI-Vermittlung und verbindet dabei emotionale, experienzielle und reflexive Dimensionen mit strukturellem Bewusstsein über Machtdynamiken.

**Limitations:** Begrenzte empirische Evaluation (nur Workshop-Dokumentation ohne systematische Lernzielkontrolle), kleine und homogene Stichprobe (Journalisten, Forscher, Studierende in Skandinavien), fehlende Langzeitevaluation und keine Gender-disaggregierten Ergebnisse trotz Erwähnung weiblicher Unterrepräsentation.

**Target Group:** Pädagogen und Bildungsdesigner im Hochschul- und beruflichen Kontext (besonders Journalismus, Kommunikation, Forschung), Medienkompetenz-Vermittler, Organisationsentwickler, Bildungspolitiker und UNESCO-Akteure im Kontext AI-Literacies

## Schlüsselreferenzen

- [[Seligman_Csikszentmihalyi_2000]] - Positive Psychology: An Introduction
- [[McCarthy_et_al_1955]] - A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence
- [[Brennen_Howard_Nielsen_2018]] - An Industry-Led Debate: How UK Media Cover Artificial Intelligence
- [[Miao_Shiohira_Lao_2024]] - AI Competency Framework for Students
- [[Miao_Cukurova_2024]] - AI Competency Framework for Teachers
- [[Nonaka_Takeuchi_1995]] - The Knowledge-Creating Company: The Dynamics of Innovation
- [[Brantner_Saurwein_2021]] - Covering Technology Risks and Responsibility: Automation, AI, Robotics and Algorithms in Media
- [[Deuze_Beckett_2022]] - Imagination, Algorithms and News: Developing AI Literacy for Journalism
- [[Kolb_2015]] - Experiential Learning: Experience as the Source of Learning and Development
- [[Venkatesh_et_al_2003]] - User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View
