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title: Generative AI and opportunities for feminist classroom assignments
authors:
  - S. F. Small
year: 2023
type: journalArticle
doi: 
url: "https://digitalcommons.calpoly.edu/feministpedagogy/vol3/iss5/10/"
tags:
  - paper
llm_decision: Include
llm_confidence: 0.85
llm_categories:
  - AI_Literacies
  - Generative_KI
  - Gender
  - Feministisch
human_decision: Include
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  - Generative_KI
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  - Bias_Ungleichheit
  - Gender
  - Diversitaet
  - Feministisch
agreement: agree
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# Generative AI and opportunities for feminist classroom assignments

## Transformation Trail

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

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

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 92 |
| Correctness | 98 |
| Category Validation | 95 |
| **Overall Confidence** | **93** |

### Stufe 4: Assessment

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

## Key Concepts

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

## Wissensdokument

# Generative AI and Opportunities for Feminist Classroom Assignments

## Kernbefund

Generative AI kann für transformative feministische Pädagogik genutzt werden, indem Lehrende Studierende zur kritischen Auseinandersetzung mit Wissensentstehung, Epistemologie und Community-Engagement ermutigen, statt Überwachung zu verstärken.

## Forschungsfrage

Wie können Lehrende generative KI-Tools wie ChatGPT nutzen, um feminist-pädagogische Klassenzimmerassignments zu gestalten, statt die Technologie nur zu überwachen und zu regulieren?

## Methodik

Theoretisch/Critical Commentary: Konzeptuelle Analyse von ChatGPT im Kontext feministischer Pädagogik mit zwei praktischen Ansatzprozessen für Lehrende
**Datenbasis:** Keine empirische Datenerhebung; basiert auf Literaturanalyse und konzeptioneller Argumentation mit Beispielen aus der Ökonomie-Lehre

## Hauptargumente

- ChatGPT reproduziert bestehende Biases aus Trainungsdaten und Entwicklerteams, weshalb kritische Literalität über Wissensentstehung, Epistemologie und Standpunkttheorie zentral ist, um Bias-Amplifikation zu minimieren.
- Durch bewusstes Zitieren und Reflexion über die Positionaliät von Forschenden können Studierende lernen, welche Definitionen privilegiert werden und wer von bestimmten Wissenserstellungen profitiert.
- Generative AI kann nicht persönliche Erfahrungen, gelebte Realitäten oder Reflexionen über soziale Standorte abbilden; daher sollten Lehrende Interviews mit Communitys und selbst-reflexive Arbeiten ermutigen, um AI-Grenzen zu demonstrieren und feministische Pädagogik zu fördern.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Fokus auf Entwicklung von KI-Kompetenzen und kritischer Reflexion bei Studierenden: 'encouraging students to use it critically: highlighting data and algorithmic biases within AI'

### Evidenz 2

ChatGPT als Hauptfokus: 'With the recent popularization of ChatGPT, many educators have been wringing their hands about students using generative artificial intelligence (AI) to complete assignments'

### Evidenz 3

Diskussion von Prompt-Variation und deren Auswirkungen: 'Students could enter such a prompt, or experiment with rephrased prompts as in Figure 2, then critically examine ChatGPT's generated paragraphs'

### Evidenz 4

Analyse algorithmischer Biases und deren Auswirkungen: 'Bolukbasi et al. (2016) find that a generative model trained on a large corpus of text from the internet demonstrated gender bias' und 'groups of researchers developing AI lack diversity and, thus, impart Western, white, and patriarchal value systems'

### Evidenz 5

Geschlechterperspektive in Bias und in Pädagogik: 'ChatGPT is not devoid of these issues' und 'Other scholars have shown that the groups of researchers developing AI lack diversity and, thus, impart Western, white, and patriarchal value systems'

### Evidenz 6

Forderung nach Pluralität und Diversität: 'if such an assignment also prompts instructors to think more deliberately about whose ideas are being presented in class, it may challenge us to introduce plurality and diversify our syllabi'

### Evidenz 7

Explizite Verwendung feministischer Theorie und Pädagogik: 'Scholars in feminist pedagogy have encouraged self-reflexivity in classrooms', 'feminist epistemology and standpoint theory', 'privileging individual and community voices as ways of knowing may become central to education in the wake of generative AI as it is central to feminist pedagogy'

### Evidenz 8

Gerechtigkeit in Wissenserstellung und Repräsentation: 'conscious citation can also be a feminist avenue of resistance that demonstrates engagement with authors and voices we want to elevate' und Kritik an Surveillance: 'concerns over its use may lead to heavy surveillance of students, which comes with unequal outcomes'

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper ist relevant für die Schnittstelle KI und Bildung mit explizit feministischer Perspektive. Es adressiert Bias und Fairness in generativen KI-Systemen und verbindet diese mit pädagogischen Ansätzen. Der direkte Bezug zu Sozialer Arbeit ist begrenzt, aber die Methoden sind auf sozial-arbeiterische Ausbildung übertragbar.

**Unique Contribution:** Der Paper leistet einen originären Beitrag, indem er ChatGPT nicht als pädagogisches Hindernis, sondern als Katalysator für transformative feministische Pädagogik rahmt und konkrete Strategien zur Integration kritischer KI-Literalität, Epistemologie und Community-Engagement in Lehraufträge anbietet.

**Limitations:** Das Paper ist konzeptionell ohne empirische Validierung der vorgeschlagenen Ansätze; es bezieht sich primär auf Ökonomie-Unterricht und generalisiert möglicherweise nicht auf alle Disziplinen oder Lehrkontext gleichermaßen.

**Target Group:** Hochschullehrende, Curriculumdesigner:innen, Bildungspolitiker:innen, Lehrende im Kontext feministischer Pädagogik, Fachleute in Gender Studies und Ökonomie, Pädagog:innen mit Interesse an KI-Literalität und transformativer Bildung

## Schlüsselreferenzen

- [[Adam_A_1995]] - A Feminist Critique of Artificial Intelligence
- [[DIgnazio_C_Klein_L_F_2020]] - Data Feminism
- [[Bolukbasi_T_et_al_2016]] - Man is to Computer Programmer as Woman is to Homemaker? Debiasing Word Embeddings
- [[Prabhakaran_V_et_al_2022]] - A Human Rights-Based Approach to Responsible AI
- [[Nelson_J_A_1995]] - Feminism and Economics
- [[Crawley_S_L_et_al_2008]] - Full-Contact Pedagogy: Lecturing with Questions and Student-Centered Assignments
- [[Mott_C_Cockayne_D_2017]] - Citation Matters: Mobilizing the Politics of Citation
- [[Pearse_R_et_al_2019]] - Gender, Inter/Disciplinarity and Marginality in the Social Sciences and Humanities
