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title: "AI literacy and competency: definitions, frameworks, development and future research directions"
authors:
  - Thomas K. F. Chiu
year: 2025
type: journalArticle
doi: 10.1080/10494820.2025.2514372
url: "https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10494820.2025.2514372"
tags:
  - paper
llm_decision: Exclude
llm_confidence: 0.85
llm_categories:
  - AI_Literacies
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# AI literacy and competency: definitions, frameworks, development and future research directions

## Transformation Trail

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

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

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 92 |
| Correctness | 98 |
| Category Validation | 95 |
| **Overall Confidence** | **94** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Exclude (Confidence: 0.85)

## Key Concepts

- [[AI Literacy]]
- [[Algorithmic Bias]]
- [[Ethical AI Literacy]]
- [[Prompt Engineering]]

## Wissensdokument

# AI literacy and competency: definitions, frameworks, development and future research directions

## Kernbefund

AI Literacy (Wissen und kritisches Verständnis) und AI Competency (praktische Anwendungsfähigkeit) sind verwandte aber distinkte Konzepte, wobei zehn interdisziplinäre Literacies (mathematisch, data, ethisch, media, computational, linguistisch, visuell, domänenspezifisch, wissenschaftlich, design) eine integrative Grundlage bilden.

## Forschungsfrage

Wie unterscheiden sich AI Literacy und AI Competency, welche interdisziplinären Grundlagen sind erforderlich, und welche zukünftigen Forschungsrichtungen sind notwendig?

## Methodik

Theoretisch: Konzeptionelle Analyse und Rahmenwerk-Entwicklung basierend auf OECD und UNESCO Frameworks; Editorial mit Literaturübersicht
**Datenbasis:** nicht empirisch; konzeptionelle Rahmenwerk-Entwicklung

## Hauptargumente

- AI Literacy fokussiert auf Wissen, kritisches Denken und ethische Bewusstsein (was AI tut), während AI Competency praktische Proficienz in der Anwendung und Optimierung darstellt (wie man AI besser nutzt). Literacy ist das Fundament, auf dem Competency aufbaut.
- AI Literacy ist nicht monolithisch, sondern ein profoundly interdisziplinäres Feld, das Verständnisse aus Mathematik, Daten, Ethik, Media, Computerhaft, Linguistik, Visualisierung, Domänenwissen, Wissenschaft und Design integriert. Lücken in diesen Grundlagenliteracies schaffen Verwundbarkeiten.
- Die Entwicklung von AI Competency erfordert einen sequenziellen Prozess: Literacy-Fundament → praktische kleine-Skala Experimente → iterative Verfeinerung → ethische Integration → kontextabhängige Competency mit Betonung auf Transparenz, Bias-Auditing und Menschliches Urteilsvermögen.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Das gesamte Paper konzentriert sich auf AI Literacy und Competency Definitionen, Rahmen und Entwicklung. Zentral: 'AI literacy is about knowledge and understanding; AI competency is about skillful application and optimization.'

### Evidenz 2

ChatGPT, Midjourney und Large Language Models werden als Beispiele generativer KI-Systeme erwähnt: 'from generative tools like ChatGPT to predictive algorithms'

### Evidenz 3

Prompt-Engineering wird explizit diskutiert unter Linguistic Literacy: 'prompt engineering... relies on understanding how the model encodes concepts'

### Evidenz 4

Machine Learning, Neural Networks, Computer Vision, Algorithmen, NLP und Vorhersage-Algorithmen werden behandelt: 'machine learning, neural networks... recommendation engines or facial recognition'

### Evidenz 5

Algorithmische Bias, Fairness und Diskriminierung sind zentrale ethische Themen: 'Ethical literacy provides the philosophical frameworks... to identify these dilemmas, analyze potential harms... bias, privacy, accountability, transparency'

### Evidenz 6

Das Papier adressiert Diversität explizit in Zukunftsforschungsrichtungen: 'Equity and access in the AI literacy-to-competency pipeline' und 'Culturally Responsive AI literacy & competency frameworks: How do cultural values, linguistic diversity, and local epistemologies shape the definition, acquisition, and application'

### Evidenz 7

Fairness wird in Ethical Literacy und in praktischer Anwendung behandelt: 'auditing for bias, and ensuring transparency within the development and execution of AI competency'. Erwähnt wird auch 'fairness and impact' im Kontext von AI Design.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper ist hochgradig relevant für KI-Bildung und Kompetenzentwicklung, adressiert aber Soziale Arbeit nicht direkt. Die Konzepte von Equity, Fairness, Bias und kultureller Responsivität haben jedoch direkte Bedeutung für die Anwendung von KI in sozialen Diensten und der Ausbildung von Sozialarbeiter:innen.

**Unique Contribution:** Das Paper bietet eine klare konzeptionelle Unterscheidung zwischen AI Literacy und Competency sowie ein innovatives Rahmenwerk von zehn interdisziplinären Grundlagenliteracies, das die komplexe Integration von Wissen aus verschiedenen Disziplinen für umfassende AI-Kompetenz zeigt.

**Limitations:** Das Paper ist konzeptionell-theoretisch ohne empirische Validierung; es fehlt eine tiefere Engagierung mit spezifischen Anwendungsdomänen wie Sozialer Arbeit, Gesundheit oder Rechtswesen; die praktischen Implementierungsstrategien für die vorgeschlagenen Zukunftsforschungsrichtungen sind begrenzt.

**Target Group:** Policymaker, Bildungsforschende, Lehrkräfte, Curriculum-Designer, Bildungsinstitutionen, KI-Entwickler, und allgemein Stakeholder in KI-Governance und -Bildung. Relevant auch für Sozialarbeiter:innen und Organisationen, die KI in sozialen Diensten einführen möchten.

## Schlüsselreferenzen

- [[Chiu_T_K_F_2024]] - The impact of generative AI (GenAI) on practices, policies and research direction in education
- [[Chiu_T_K_F_2025]] - Empowering K-12 education with AI: Preparing for the future of education and work
- [[Chiu_T_K_F_Ahmad_Z_Ismail_M_Sanusi_I_T_2024]] - What are artificial intelligence literacy and competency? A comprehensive framework
- [[Chiu_T_K_F_Çoban_M_Sanusi_I_T_Ayanwale_M_A_2025]] - Validating student AI competency self-efficacy (SAICS) scale and its framework
- [[OECD_2025]] - Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework
- [[UNESCO_2025]] - AI competency framework for teachers
- [[Zhou_X_Li_Y_Chai_C_S_Chiu_T_K_F_2025]] - Defining, enhancing, and assessing artificial intelligence literacy and competency in K-12 education
