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title: "A Competency Framework for AI Literacy: Variations by Different Learner Groups and an Implied Learning Pathway"
authors:
  - Hyunkyung Chee
  - Solmoe Ahn
  - Jihyun Lee
year: 2024
type: journalArticle
doi: 10.1111/bjet.13556
url: "https://bera-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/bjet.13556"
tags:
  - paper
llm_decision: Exclude
llm_confidence: 0.95
llm_categories:
  - AI_Literacies
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# A Competency Framework for AI Literacy: Variations by Different Learner Groups and an Implied Learning Pathway

## 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 | 88 |
| Correctness | 92 |
| Category Validation | 78 |
| **Overall Confidence** | **86** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Exclude (Confidence: 0.95)

## Key Concepts

- [[AI Literacy]]
- [[Ethical AI Awareness]]
- [[Machine Learning Literacy]]

## Wissensdokument

# A Competency Framework for AI Literacy: Variations by Different Learner Groups and an Implied Learning Pathway

## Kernbefund

Entwicklung eines umfassenden AI-Literacy-Kompetenzrahmens mit 8 Kompetenzen und 18 Sub-Kompetenzen, die sich je nach Bildungsstufe (K-12, Hochschule, Arbeitswelt) und Disziplin systematisch unterscheiden und zu einem Lernpfad über die Lebensspanne führen.

## Forschungsfrage

Was sind die wesentlichen Kompetenzen und Sub-Kompetenzen eines AI-Literacy-Rahmens, wie variieren diese je nach Bildungsstufe und Disziplin, und welcher mögliche Lernpfad ermöglicht die Entwicklung von AI-Literacy vom K-12 bis zur Arbeitswelt?

## Methodik

Systematische Literaturübersicht nach PRISMA 2020-Richtlinien; Durchsuchung von Web of Science, Scopus und ScienceDirect (Januar 2012 - Oktober 2024); Qualitätsbewertung mit QualSyst; Synthese von 29 Studien
**Datenbasis:** 29 systematisch identifizierte und analysierte Studien aus drei wissenschaftlichen Datenbanken (Web of Science, Scopus, ScienceDirect)

## Hauptargumente

- AI-Literacy ist ein übergreifendes Konzept, das sich vom technischen Verständnis zu kritischer Reflexion, ethischer Bewusstsein und verantwortungsvoller Anwendung entwickelt hat, analog zu früheren Literacies (Computerliteracy, ICT-Literacy, Digital Literacy).
- Unterschiedliche Lerngruppen erfordern differenzierte Kompetenzschwerpunkte: K-12 fokussiert auf Grundwissen und Ethik, Hochschule auf Datenverständnis und Problemlösung, Arbeitswelt auf Anwendung und Validierung von AI-Ergebnissen.
- Ein systematischer Lernpfad vom K-12 über Hochschule bis zur Arbeitswelt ist notwendig, um Einzelne zur kritischen, strategischen und ethisch verantwortungsvollen Integration von AI zu befähigen statt nur oberflächliche Anwendungskompetenzen zu vermitteln.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Zentral: 'AI literacy as a comprehensive set of competencies enabling individuals to critically evaluate AI technologies, effectively communicate and collaborate with AI, and utilize AI as a tool in various settings'. Framework umfasst 8 Kompetenzen und 18 Sub-Kompetenzen als Basis für AI-Curriculumentwicklung.

### Evidenz 2

Behandlung klassischer KI-Themen wie Machine Learning, Algorithmen, Datenverarbeitung, Robotik und algorithmische Entscheidungssysteme als integraler Bestandteile der AI-Literacy-Kompetenzen.

### Evidenz 3

Expliziter Fokus auf Unterschiede zwischen Lerngruppen: 'How do these competencies vary by educational level and discipline?' mit Implikation für gleichberechtigten Zugang zu AI-Bildung über alle Bevölkerungsschichten.

### Evidenz 4

Framework berücksichtigt explizit 'different learner groups (by educational level and discipline)' und adressiert Variationen in Anforderungen für K-12, Hochschule, Arbeitswelt und verschiedene Berufsfelder (Healthcare, Engineering, etc.).

### Evidenz 5

Implikation für faire Chancenverteilung durch systematische AI-Literacy-Entwicklung: 'Policies are needed to support a systematic pathway for lifelong AI literacy development' zur Gewährleistung, dass alle Bevölkerungsgruppen Zugang zu AI-Kompetenzen erhalten.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper ist hochrelevant für Bildungspolicy und Curriculum-Design bei AI-Integration. Die Fokussierung auf Kompetenzvariationen nach Bildungsstufe und Disziplin adressiert Chancenungleichheit in AI-Literacy, hat aber keinen direkten Bezug zu Sozialer Arbeit als Profession oder zu feministischen Perspektiven.

**Unique Contribution:** Erste umfassende systematische Übersicht, die AI-Literacy-Kompetenzen über alle Bildungsstufen (K-16) und Disziplinen integriert und einen expliziten Lernpfad vorschlägt statt fragmentierter Einzelstudien.

**Limitations:** Geographischer Bias durch Fokus auf englischsprachige Datenbanken; keine Untersuchung von Geschlechterdimensionen oder intersektionalen Faktoren; begrenzte Analyse struktureller Barrieren für marginalisierte Gruppen beim Zugang zu AI-Bildung.

**Target Group:** Policymaker im Bildungsbereich, Curriculum-Designer, Lehrkräfte, Hochschuldozenten, Arbeitgebende, Bildungsforschende; sekundär relevant für Sozialarbeiter in der Jugendhilfe und Beratung, die AI-Literacy als Schlüsselkompetenz vermitteln möchten

## Schlüsselreferenzen

- [[Long_Magerko_2020]] - What is AI literacy? Competencies and design considerations
- [[Ng_et_al_2021]] - Conceptualizing AI literacy: An exploratory review
- [[Frey_Osborne_2017]] - The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation?
- [[Holmes_et_al_2019]] - Artificial intelligence in education: Promises and Implications for Teaching and Learning
- [[KukulskaHulme_et_al_2020]] - Education for AI and education with AI: A framework for understanding the role of AI in education
- [[World_Economic_Forum_2018]] - The future of jobs report 2018
- [[European_Commission_2019]] - AI and education research
- [[Miao_et_al_2021]] - AI and education: A guidance for policymakers
- [[Huang_2021]] - Aims for cultivating students' key competencies based on artificial intelligence education in China
- [[Almatrafi_et_al_2024]] - AI literacy competencies framework
