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title: "AI literacy in teacher education: Empowering educators through critical co-discovery"
authors:
  - M. Dilek
  - E. Baran
  - E. Aleman
year: 2025
type: journalArticle
doi: 10.1177/00224871251325083
url: 
tags:
  - paper
llm_decision: Include
llm_confidence: 0.85
llm_categories:
  - AI_Literacies
  - Bias_Ungleichheit
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# AI literacy in teacher education: Empowering educators through critical co-discovery

## Transformation Trail

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

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, Generative_KI, 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:** Include (Confidence: 0.85)

## Key Concepts

- [[AI Literacy]]
- [[Algorithmic Bias]]
- [[Algorithmic Fairness]]
- [[Gender Bias in AI]]

## Wissensdokument

# AI Literacy in Teacher Education: Empowering Educators Through Critical Co-Discovery

## Kernbefund

Durch kritische Co-Discovery-Aktivitäten konnten Pädagogen umfassende Verständigungsprozesse zu KI-Konzepten, ethischen Überlegungen und kontextspezifischen Anwendungen ko-konstruieren. Der Ansatz zeigt, dass prolongiertes Engagement mit KI-Literalität notwendig ist und in Lehrerausbildungsprogramme integriert werden sollte.

## Forschungsfrage

Welche Komponenten der KI-Literalität können durch kritische Co-Discovery entwickelt werden und wie fördert dieser Ansatz kritisches, reflektives und partizipatives Engagement von Pädagogen mit KI?

## Methodik

Empirisch - Illustrative Fallstudie mit Artefaktanalyse von Studienleistungen in einem Online-AIEd-Kurs (n=9 Pädagogen, 27 kollaborative Collagen, 9 Teachable-Machine-Reflexionen, 8 Hype-Cycle-Artefakte)
**Datenbasis:** n=9 Pädagogen (2 Vorbereitungslehrer, 1 PhD-Student, 1 Instructional Designer, 5 Inservice-Lehrer); Artefakte: 27 Collaborative Collage Bilder, 9 Teachable Machine Reflexionen, 1 Polarity Management Aktivität, 8 Hype Cycle Bilder und Reflexionen

## Hauptargumente

- KI-Literalität als Verständnis wesentlicher KI-Merkmale, Bias-Bewertung und Bewertung gesellschaftlicher Auswirkungen ist dringend notwendig, da KI-Technologien zunehmend opak und nicht rechenschaftspflichtig operieren und Pädagogen nicht passive Nutzer sein dürfen, sondern aktive Akteure in Design- und Entscheidungsprozessen.
- Diskursive Verschließungen in kommerziellen EdTech-Narrativen perpetuieren technologischen Determinismus und marginalisieren Pädagogik sowie Pädagogenrollen, während kritische Co-Discovery durch Konstruktivismus und Spekulative Design gemeinschaftliches Infragestellen dominanter Narrative ermöglicht.
- Kritische Co-Discovery mit vier Kernelementen (Collective Inquiry, Critical Reflection, Participatory Engagement, Co-Creation of Knowledge) befähigt Pädagogen, ethische Implikationen (Bias, Transparenz, Gerechtigkeit) zu erkunden, pedagogische Werte zu reflektieren und ihr Agency zu stärken, um KI-Integration kontextgerecht zu gestalten.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

AI literacy defined as the ability to understand AI's essential features, evaluate its inherent biases, and assess its societal impacts. The study implements critical co-discovery as a pedagogical approach to enhance educators' AI literacy through hands-on, reflective experiences.

### Evidenz 2

While generative AI promises to reduce teachers' workloads by automating tasks like lesson planning and grading and creating more personalized learning opportunities, the study examines how educators can critically engage with these generative AI technologies.

### Evidenz 3

The study addresses foundational AI knowledge including machine learning, algorithms, training data, and how AI systems function through activities like Teachable Machine and algorithmic bias experiments.

### Evidenz 4

Gender bias in AI-generated images (predominantly male CEOs), stereotypical cultural representations in image generation, and risk of perpetuating inequalities and silencing minoritized voices are discussed. One educator noted: when generating images of CEOs, the AI predominantly produced images of men, reflecting stereotypes about men and women and their roles in society.

### Evidenz 5

The study explicitly addresses gender bias in AI systems, including the finding that AI image generators predominantly produced male CEOs when requested, and discussions about gender stereotypes embedded in training data reinforcing biased representations.

### Evidenz 6

Activities like Collaborative Collage and Experimenting with AI Bias examine cultural diversity representation, with educators noting lack of cultural specificity and diversity in AI-generated content across different countries and ethnic backgrounds. Participatory engagement prioritizes including diverse voices including teachers, pre-service teachers, and instructional designers.

### Evidenz 7

The study addresses transparency, accountability in AI decision-making processes, equitable learning outcomes, and fair representation of diverse groups in AI-generated content. Educators collectively explore strategies to understand AI's impact and address challenges AI poses including fairness and equity considerations.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper ist für die Schnittstelle KI und Bildung/Pädagogenausbildung hochrelevant und adressiert kritische Literalität sowie ethische und gerechtigkeitsbezogene Dimensionen. Es hat jedoch begrenzte direkte Relevanz für Soziale Arbeit als Disziplin, behandelt aber Themen der Chancengleichheit und Marginalisierung, die sozialarbeiterische Diskurse informieren könnten.

**Unique Contribution:** Der Beitrag liegt in der Operationalisierung von kritischer Co-Discovery als Lehr-Lern-Ansatz zur KI-Literalität mit empirischer Validierung, die vier integrierte Dimensionen (Collective Inquiry, Critical Reflection, Partizipation, Ko-Kreation) demonstriert und zeigt, wie ethische, bias- und gerechtigkeitsbezogene Fragen durch hands-on Aktivitäten erkundet werden können.

**Limitations:** Die Studie nutzt kleine Stichprobe (n=9), analysiert Artefakte ohne Interviews oder längerfristige Verfolgung, konzentriert sich auf single-course-Implementation ohne Vergleichsgruppe, und beschreibt begrenzte Erkenntnisse zu längerfristigen Auswirkungen auf pädagogische Praxis.

**Target Group:** Pädagogenausbilder, Lehrerbildungsprogramme, Curriculumentwickler, Bildungstechnologen, kritische KI-Forscher, Policy-Maker im Bildungsbereich, Pädagogen, die KI in ihre Praxis integrieren möchten

## Schlüsselreferenzen

- [[Strauß_2021]] - Don't let me be misunderstood: Critical AI literacy for the constructive use of AI technology
- [[Williamson_Eynon_2020]] - Historical threads, missing links, and future directions in AI in education
- [[Long_Magerko_2020]] - What is AI literacy? Competencies and design considerations
- [[Ng_et_al_2021]] - Conceptualizing AI literacy: An exploratory review
- [[Chan_Hu_2023]] - Students' voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges in higher education
- [[Dunne_Raby_2013]] - Speculative everything: Design, fiction, and social dreaming
- [[Gorski_Dalton_2020]] - Striving for critical reflection in multicultural and social justice teacher education
- [[Selwyn_2016]] - Is technology good for education?
- [[Holmes_et_al_2022]] - Ethics of AI in education: Towards a community-wide framework
