---
title: "Artificial Intelligence (AI) Literacy for Social Work: Implications for Core Competencies"
authors:
  - Eunhye Ahn
  - Moon Choi
  - Patrick Fowler
  - In Han Song
year: 2025
type: journalArticle
doi: 10.1086/735187
url: "https://www.journals.uchicago.edu/doi/10.1086/735187"
tags:
  - paper
llm_decision: Include
llm_confidence: 0.85
llm_categories:
  - AI_Literacies
  - Soziale_Arbeit
human_decision: Exclude
human_categories: []
agreement: disagree
---

# Artificial Intelligence (AI) Literacy for Social Work: Implications for Core Competencies

## Transformation Trail

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

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

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

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

### Stufe 4: Assessment

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

**Kategorie-Vergleich (bei Divergenz):**

| Kategorie | Human | LLM | Divergent |
|-----------|-------|-----|----------|
| AI_Literacies | Nein | Ja | X |
| Generative_KI | Nein | Nein |  |
| Prompting | Nein | Nein |  |
| KI_Sonstige | Nein | Nein |  |
| Soziale_Arbeit | Nein | Ja | X |
| Bias_Ungleichheit | Nein | Nein |  |
| Gender | Nein | Nein |  |
| Diversitaet | Nein | Nein |  |
| Feministisch | Nein | Nein |  |
| Fairness | Nein | Nein |  |

> Siehe [[Divergenz Ahn_2025_Artificial_Intelligence_(AI)_literacy_for_social]] fuer detaillierte Analyse


## Key Concepts

- [[AI Literacy]]
- [[Algorithmic Bias]]
- [[Algorithmic Fairness]]
- [[Digital Divide]]

## Wissensdokument

# Artificial Intelligence (AI) Literacy for Social Work: Implications for Core Competencies

## Kernbefund

AI-Literatur sollte in alle neun Kernkompetenzen der Sozialen Arbeit integriert werden, um Fachkräfte in die Lage zu versetzen, AI-getriebene Ungleichheiten zu adressieren, ethische Governance von AI-Systemen zu fördern und AI-Anwendungen verantwortungsvoll in die Praxis zu integrieren.

## Forschungsfrage

Wie kann AI-Literatur in die Kernkompetenzen der Sozialen Arbeit integriert werden, um Fachkräfte besser darauf vorzubereiten, Gemeinschaften bei der Navigation von KI-gesteuerten Veränderungen zu unterstützen?

## Methodik

Theoretisch-konzeptionell; Literaturübersicht und Konzeptentwicklung mit Bezug auf Long & Magerko's (2020) AI-Literacy-Framework, angewendet auf sozialarbeiterische Kernkompetenzen
**Datenbasis:** Nicht empirisch; konzeptionelle Analyse und Literaturübersicht

## Hauptargumente

- AI-Literatur ist für Sozialarbeiter:innen essentiell, auch wenn sie nicht direkt mit AI-Tools arbeiten, da AI-Systeme bestehende Ungleichheiten für marginalisierte Bevölkerungsgruppen verstärken können, deren Anwälte Sozialarbeiter:innen sind.
- Die fünf Bereiche des AI-Literacy-Frameworks (Was ist AI? Was kann AI? Wie funktioniert AI? Wie sollte AI genutzt werden? Wie nehmen Menschen AI wahr?) müssen systematisch in die neun CSWE-Kernkompetenzen integriert werden.
- Sozialarbeiter:innen müssen lernen, die ethischen Implikationen von AI-Systemen zu evaluieren, partizipative Governance-Prozesse zu unterstützen und AI-gestützte Interventionen nur dort einzusetzen, wo menschliche Urteilskraft unersetzlich ist, insbesondere in therapeutischen Beziehungen und kulturell sensiblen Kontexten.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

AI literacy ist definiert als 'the ability to critically evaluate, collaborate with, and use AI technologies responsibly' (Long & Magerko, 2020). Das gesamte Paper konzentriert sich auf die Entwicklung eines AI-Literacy-Frameworks mit fünf Schlüsselbereichen speziell für die Soziale Arbeit.

### Evidenz 2

Das Paper diskutiert generative AI-Anwendungen wie 'real-time spelling and grammar editing such as Grammarly, software coding autocompletion like Co-Pilot, and AI-powered mental health chatbots' sowie Large Language Models wie ChatGPT zur Zusammenfassung von Fallgeschichten und Berichtserstellung.

### Evidenz 3

Das Paper behandelt verschiedene KI-Technologien: Machine Learning (überwacht und unüberwacht), Neural Networks, Predictive Analytics, Computer Vision für Sturzdetection bei älteren Menschen, und Reinforcement Learning für Substanzabhängigkeitsbehandlung.

### Evidenz 4

Der gesamte Fokus liegt auf der Integration von AI-Literatur in die neun Kernkompetenzen des Council on Social Work Education (CSWE) und auf Implikationen für sozialarbeiterische Praxis, Ausbildung und Ethik.

### Evidenz 5

Das Paper argumentiert, dass 'AI systems can perpetuate and amplify structural biases, disproportionately affecting marginalized populations such as low-income individuals, communities of color, and people with disabilities' und diskutiert den 'Circle of Transformation' mit Fokus auf Digital Divide und strukturelle Ungleichheiten.

### Evidenz 6

Das Paper betont, dass AI-Systeme 'diverse lived experiences and knowledge systems' reflektieren müssen und Accessibility für 'people of all abilities' sowie Inklusion marginalisierter Gemeinschaften in AI-Governance erforderlich ist.

### Evidenz 7

Das Paper diskutiert algorithmic fairness im Kontext von 'algorithmic bias, transparency, and accountability' sowie die Notwendigkeit, 'equitable AI resource distribution' zu gewährleisten und 'fair appeals processes' in AI-gesteuerten Systemen zu etablieren.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper ist hochrelevant für die Schnittstelle von KI und Sozialer Arbeit. Es adressiert direkt, wie KI-Literatur in die professionelle Ausbildung und Praxis integriert werden kann, wobei ein starker Fokus auf die Bekämpfung von algorithmischen Ungleichheiten und die Wahrung sozialer Gerechtigkeit liegt. Der Bezug zu Diversität und struktureller Benachteiligung marginalisierter Gruppen ist zentral.

**Unique Contribution:** Einzigartiger Beitrag ist die systematische Entwicklung eines social-work-spezifischen AI-Literacy-Frameworks, das alle neun CSWE-Kernkompetenzen neu definiert und mit konkreten AI-Überlegungen anreichert, basierend auf einem etablierten konzeptionellen Framework und angepasst an die Wertvorstellungen und Ziele der Sozialen Arbeit.

**Limitations:** Das Paper ist konzeptionell-theoretisch ohne empirische Validierung des vorgeschlagenen Frameworks; keine Daten zur tatsächlichen Implementierbarkeit in Curricula oder zur Effektivität der Integration in der Praxis vorhanden.

**Target Group:** Sozialarbeiter:innen, Lehrende der Sozialen Arbeit, Curriculum-Designer, Policy-Maker im Bereich Soziale Dienste, sowie KI-Entwickler:innen, die an Systemen arbeiten, die marginalisierte Bevölkerungen beeinflussen

## Schlüsselreferenzen

- [[Long_D_Magerko_B_2020]] - What is AI literacy? Competencies and design considerations
- [[Eubanks_V_2019]] - Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor
- [[ONeil_C_2016]] - Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy
- [[Coeckelbergh_M_2022]] - The Political Philosophy of AI: An Introduction
- [[Obermeyer_Z_Powers_B_Vogeli_C_Mullainathan_S_2019]] - Dissecting Racial Bias in an Algorithm Used to Manage the Health of Populations
- [[Brown_A_Chouldechova_A_PutnamHornstein_E_Tobin_A_Vaithianathan_R_2019]] - Toward Algorithmic Accountability in Public Services: A Qualitative Study of Affected Community Perspectives on Algorithmic Decision-Making in Child Welfare Services
- [[Patton_D_U_Landau_A_Y_Mathiyazhagan_S_2023]] - ChatGPT for Social Work Science: Ethical Challenges and Opportunities
- [[Rodriguez_M_Y_Goldkind_L_Victor_B_G_Hiltz_B_Perron_B_E_2024]] - Introducing Generative Artificial Intelligence into the MSW Curriculum
- [[Joyce_K_SmithDoerr_L_Alegria_S_Bell_S_Cruz_T_Hoffman_S_G_Noble_S_U_Shestakofsky_B_2021]] - Toward a Sociology of Artificial Intelligence: A Call for Research on Inequalities and Structural Change
