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title: "Divergenz: Measuring user competence in using artificial intelligence: validity and reliabi"
type: divergenz
pattern: Semantische Expansion
human_decision: Exclude
llm_decision: Include
severity: 2
paper_id: 278
tags:
  - divergenz
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# Divergenz: Measuring user competence in using artificial intelligence: validity and reliability of artificial intelligence literacy scale

**Paper:** Wang (2023)
**Paper-ID:** 278

## Entscheidungen

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

## Kategorie-Vergleich

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

## LLM-Reasoning

> Paper erfüllt beide Bedingungen: TECHNIK_OK (AI_Literacies, KI_Sonstige, Fairness behandeln KI-Systeme und Kompetenzentwicklung). SOZIAL_OK (Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Feministisch durch intersektionale Perspektive, expliziter Fokus auf Machtstrukturen und marginalisierte Gruppen). Intersektionalität ist feministische Theorie (Crenshaw). Framework für verantwortungsvolle AI-Entwicklung mit gesellschaftlichem Kontext.

## Divergenz-Muster

**Pattern:** Semantische Expansion

**Begruendung:** Das LLM dehnt 'AI Literacy' und 'Fairness' zu breiten sozialwissenschaftlichen Kategorien (Bias, Diversität, Feministisch) aus, ohne dass der Paper explizit diese Perspektiven als Kernfokus behandelt. Die intersektionale Interpretation wird vom LLM hinzugefügt, nicht aus dem Paper abgelesen.

## Annotation

Agent sieht Relevanz, die Expert:innen nicht sehen | Human-Exclusion: Not relevant topic | Sozial-Differenz: Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Feministisch, Fairness | ACHTUNG: Feministische Perspektive unterschiedlich bewertet

