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title: "Conceptualizing AI literacy: An exploratory review"
authors:
  - Davy Tsz Kit Ng
  - Jac Ka Lok Leung
  - Samuel Kai Wah Chu
  - Maggie Shen Qiao
year: 2021
type: journalArticle
doi: 10.1016/j.caeai.2021.100041
url: "https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S2666920X21000357"
tags:
  - paper
llm_decision: Exclude
llm_confidence: 0.85
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  - AI_Literacies
human_decision: Exclude
human_categories:
  - AI_Literacies
  - KI_Sonstige
  - Bias_Ungleichheit
  - Gender
  - Diversitaet
  - Fairness
agreement: agree
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# Conceptualizing AI literacy: An exploratory review

## Transformation Trail

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

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, 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:** Exclude (Confidence: 0.85)
**Human:** Exclude

## Key Concepts

- [[AI Literacy]]
- [[Algorithmic Fairness and Transparency]]
- [[Ethical AI in Education]]

## Wissensdokument

# Conceptualizing AI literacy: An exploratory review

## Kernbefund

Das Paper schlägt vier zentrale Aspekte zur Konzeptualisierung von AI Literacy vor: (1) Know and Understand, (2) Use and Apply, (3) Evaluate and Create, und (4) Ethical Issues. Dabei wird AI Literacy als essenzielle Kompetenz für alle Menschen in der digitalen Ära definiert, mit spezifischem Fokus auf K-12 Bildung und ethische Verantwortung.

## Forschungsfrage

Wie kann AI Literacy konzeptualisiert werden und welche theoretischen Grundlagen, Lehr-/Lernansätze, Bewertungsmethoden und ethischen Bedenken sind damit verbunden?

## Methodik

Theoretisch - Exploratory Review von 30 peer-reviewed Artikeln aus Web of Science, Scopus, ProQuest, IEEE und ACM (2016-2021) mit systematischer Inhaltsanalyse nach vier Aspekten inspiriert von Bloom's Taxonomie
**Datenbasis:** Literaturreview von 30 ausgewählten Peer-Review-Artikeln und Konferenzpapieren

## Hauptargumente

- AI Literacy ist nicht nur eine technische Kompetenz, sondern eine grundlegende Lebenskompetenz, die alle Menschen benötigen, um in einer von KI durchdrungenen Welt erfolgreich zu sein. Die Automatisierung von Arbeitsplätzen betrifft besonders Frauen: 160 Millionen Frauen weltweit müssen Berufe wechseln, wobei 72% der von Automatisierung bedrohten Büroarbeiterstellen von Frauen besetzt sind.
- Eine umfassende AI Literacy umfasst vier ineinander greifende Dimensionen: konzeptionelles Verständnis von KI-Prinzipien, praktische Anwendungsfähigkeiten, Fähigkeit zur kritischen Bewertung und Kreation von KI-Systemen, sowie das kritische Verständnis ethischer Implikationen. Dies wird durch das TPACK-Modell operationalisiert (Technological, Pedagogical, Content Knowledge).
- Die Vermittlung von AI Literacy muss altersgerecht erfolgen und diverse Lernwerkzeuge einsetzen (Hardware wie Robotik, Software wie Teachable Machine, Intelligent Agents, und unplugged Learning Activities). Gleichzeitig ist die Lehrerfortbildung entscheidend, denn Lehrkräfte müssen selbst AI-Konzepte verstehen und können durch AI-enhanced Tools in ihrer Praxis unterstützt werden.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

The paper proposes four aspects for fostering AI literacy: 'know and understand, use and apply, evaluate and create, and ethical issues'. AI literacy is defined as 'having the essential abilities that people need to live, learn and work in our digital world through AI-driven technologies' and should be taught at K-12 levels.

### Evidenz 2

The review covers diverse AI applications including machine learning, natural language processing, neural networks, robotics (LEGO Mindstorms, Bee-bots, Cozmo robots), intelligent agents, chatbots, and adaptive learning systems across educational contexts.

### Evidenz 3

The paper states: 'Vast majority of the public acknowledges the existence of AI services and devices, but seldom do they know about the concepts and technology behind, or aware of potential ethical issues related to AI.' It emphasizes public understanding gaps and the need for ethical awareness in AI usage.

### Evidenz 4

The paper explicitly highlights gender disparities: 'Over 160 million women worldwide may need to transition between occupations... clerical work such as secretaries and bookkeepers will be mostly easily eliminated by AI, given that 72% of those jobs in advanced economies are held by women.' This gender-specific analysis of AI's labor market impact is central to the motivation for AI literacy.

### Evidenz 5

The paper calls for 'human-centered considerations' and educating 'citizens to become socially responsible and ethical users such as inclusiveness, fairness, accountability, transparency, and ethics'. It emphasizes the importance of 'social inclusion and diversity to apply AI for societal good'.

### Evidenz 6

The review discusses ethical concerns in AI literacy including 'algorithmic bias and malicious uses of AI'. It emphasizes that educators must help learners 'use AI technologies judiciously, as well as to discriminate between ethical and unethical practices' and promote 'accountability, transparency' in AI systems.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper ist hochrelevant für die Schnittstelle KI und Bildung/Gesellschaft. Es adressiert explizit Genderaspekte (überproportionale Auswirkungen von AI-Automatisierung auf Frauen) und Diversität/Inklusion im Kontext von AI Literacy. Der Bezug zu Sozialer Arbeit ist indirekt über Fragen von Chancengleichheit, sozialer Inklusion und ethischer Verantwortung gegeben.

**Unique Contribution:** Das Paper ist eines der ersten systematischen Reviews zur Konzeptualisierung von AI Literacy und schlägt ein integriertes Vier-Aspekte-Modell vor, das technisches Verständnis, Anwendung, kritische Evaluation und Ethik verbindet, mit explizitem Fokus auf K-12 Bildung und die Rolle von Gender/Ungleichheit.

**Limitations:** Das Review ist zeitlich begrenzt (2016-2021) und fokussiert primär auf Bildungskontexte; generative KI-Systeme sind kaum im Material enthalten; die empirische Validierung des vorgeschlagenen Vier-Aspekte-Modells steht aus; der Bezug zu Sozialer Arbeit als Profession wird nicht explizit entwickelt.

**Target Group:** Pädagog:innen und Schulentwickler:innen (besonders K-12), Bildungspolitiker:innen, Curriculum-Designer:innen, Lehrerfortbildner:innen, KI-Ethiker:innen, sowie indirekt Sozialarbeiter:innen interessiert an digitaler Gerechtigkeit und beruflichen Transitionen gefährdeter Populationen (insbesondere Frauen in automatisierungsgefährdeten Berufen)

## Schlüsselreferenzen

- [[Touretzky_et_al_2019]] - Envisioning AI for K-12: What should every child know about AI?
- [[Manyika_et_al_2017]] - Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation
- [[Brundage_et_al_2018]] - The malicious use of artificial intelligence: Forecasting, prevention, and mitigation
- [[Dignum_2019]] - Responsible artificial intelligence: How to develop and use AI in a responsible way
- [[Kandlhofer_et_al_2016]] - Artificial intelligence and computer science in education: From kindergarten to university
- [[Wong_et_al_2020]] - Broadening artificial intelligence education in K-12: Where to start?
- [[Long_Magerko_2020]] - What is AI literacy? Competencies and design considerations
- [[Robinson_2020]] - Trust, transparency, and openness: How inclusion of cultural values shapes Nordic national public policy strategies for artificial intelligence
