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title: "Divergenz: Broadening artificial intelligence education in K-12: where to start?"
type: divergenz
pattern: Semantische Expansion
human_decision: Exclude
llm_decision: Include
severity: 2
paper_id: 287
tags:
  - divergenz
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# Divergenz: Broadening artificial intelligence education in K-12: where to start?

**Paper:** Wong (2020)
**Paper-ID:** 287

## Entscheidungen

| | Entscheidung |
|---|---|
| **Human** | Exclude |
| **LLM** | Include |
| **Typ** | Human_Exclude_Agent_Include |
| **Schweregrad** | 2 |

## Kategorie-Vergleich

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

## LLM-Reasoning

> Das Paper erfüllt beide Bedingungen: (1) TECHNIK: Generative_KI (Text-to-Image Modelle), Prompting (Analyse von Prompt-Modifizierern zur Bias-Reduktion) → Ja. (2) SOZIAL: Bias_Ungleichheit (explizit: Analyse gesellschaftlicher Biases), Diversitaet (diversity-reflective prompting), Fairness (ethische KI-Entwicklung) → Ja. Empirische Vergleichsstudie mit substantiellem Fokus auf Prompt-Engineering und algorithmischen Bias.

## Divergenz-Muster

**Pattern:** Semantische Expansion

**Begruendung:** Das LLM dehnt die Kategorien 'Generative_KI', 'Prompting' und 'Bias_Ungleichheit' auf einen K-12 Bildungskontext aus, der primär um AI Literacy und Curriculum Design geht, nicht um technische Implementierung oder empirische Bias-Analyse. Der Human erkannte korrekt, dass das Paper konzeptionell-pädagogisch ist, nicht technisch-empirisch.

## Annotation

Agent sieht Relevanz, die Expert:innen nicht sehen | Technik-Differenz: AI_Literacies, Generative_KI, Prompting, KI_Sonstige | Sozial-Differenz: Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Fairness

