---
title: "Divergenz: Learning About AI: A Systematic Review of Reviews on AI Literacy"
type: divergenz
pattern: Semantische Expansion
human_decision: Exclude
llm_decision: Include
severity: 2
paper_id: 303
tags:
  - divergenz
---
# Divergenz: Learning About AI: A Systematic Review of Reviews on AI Literacy

**Paper:** Zhang (2025)
**Paper-ID:** 303

## 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 | Nein |  |
| Prompting | Nein | Nein |  |
| KI_Sonstige | Ja | Ja |  |
| Soziale_Arbeit | Nein | Nein |  |
| Bias_Ungleichheit | Nein | Ja | **X** |
| Gender | Nein | Ja | **X** |
| Diversitaet | Nein | Ja | **X** |
| Feministisch | Nein | Nein |  |
| Fairness | Nein | Ja | **X** |

## LLM-Reasoning

> TECHNIK_OK: KI_Sonstige=Ja (algorithmische Systeme und deren Auswirkungen). SOZIAL_OK: Bias_Ungleichheit=Ja (Gender-Bias in 44% der KI-Systeme), Gender=Ja (expliziter Gender-Fokus), Fairness=Ja (Policy-Empfehlungen). Kein direkter Soziale_Arbeit-Bezug erkennbar. Nicht feministisch theoretisch fundiert, aber empirisch-analytisch zu Gender-Bias.

## Divergenz-Muster

**Pattern:** Semantische Expansion

**Begruendung:** Das LLM dehnt die Kategorien Bias_Ungleichheit, Gender, Diversität und Fairness über ihre kontextuelle Relevanz hinaus aus. Der Paper behandelt AI Literacy allgemein mit empirischen Gender-Daten, nicht aber Gender-Bias als zentrales Forschungsthema der Sozialen Arbeit oder feministische Perspektiven auf KI.

## Annotation

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

