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title: AI literacy for users – A comprehensive review and future research directions of learning methods, components, and effects
authors:
  - Marc Pinski
  - Alexander Benlian
year: 2024
type: journalArticle
doi: 10.1016/j.chbah.2024.100062
url: "https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S2949882124000227"
tags:
  - paper
llm_decision: Exclude
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llm_categories:
  - AI_Literacies
human_decision: Include
human_categories:
  - AI_Literacies
  - Generative_KI
  - Prompting
  - KI_Sonstige
  - Bias_Ungleichheit
  - Gender
agreement: disagree
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# AI literacy for users – A comprehensive review and future research directions of learning methods, components, and effects

## Transformation Trail

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

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

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 88 |
| Correctness | 92 |
| Category Validation | 78 |
| **Overall Confidence** | **86** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Exclude (Confidence: 0.95)
**Human:** Include

**Kategorie-Vergleich (bei Divergenz):**

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

> Siehe [[Divergenz Pinski_2024_AI_literacy_for_users_–_A_comprehensive_review]] fuer detaillierte Analyse


## Key Concepts

- [[AI Literacy]]
- [[Algorithmic Bias]]
- [[Explainable AI (XAI)]]
- [[Human-AI Collaboration]]

## Wissensdokument

# AI literacy for users – A comprehensive review and future research directions of learning methods, components, and effects

## Kernbefund

AI Literacy ist ein fragmentiertes Forschungsfeld, das durch ein overarching conceptual framework strukturiert werden kann, das fünf Kernbereiche (AI Models, Data for AI, AI Interfaces, AI Tools, Humans/Organizations/Society) und differentielle Anforderungen für Expert- vs. Non-Expert-Nutzer aufzeigt.

## Forschungsfrage

Welche Lernmethoden, Komponenten und Effekte konstituieren AI Literacy für verschiedene Nutzergruppen und wie können diese konzeptualisiert werden?

## Methodik

Systematische Scoping Literature Review; 68 Papiere analysiert; Entwicklung eines konzeptuellen Rahmens strukturiert nach Lernmethoden, Komponenten und Effekten
**Datenbasis:** 68 Fachliteratur-Quellen aus verschiedenen Disziplinen (HCI, Computer Education, Information Systems); keine primäre empirische Datenerhebung

## Hauptargumente

- AI Literacy ist ein notwendiger Human-Centered Approach zur Bewältigung von Herausforderungen durch AI-Systeme (Halluzinationen, Bias, Ethik) und technologische Features allein reichen nicht aus für erfolgreiche Human-AI Collaboration.
- Das Forschungsfeld ist fragmentiert und behandelt drei logisch konsekutive Schritte ungleichmäßig: Learning Methods, Components, und Effects müssen systematisch integriert werden für ein umfassendes Verständnis.
- AI Literacy ist nicht monolithisch: Verschiedene Nutzergruppen (Manager, Lehrer, ärztliche Fachkräfte, Kinder) haben unterschiedliche differentielle Anforderungen und AI-spezifische Komponenten müssen von anderen Technology Literacies (Digital, Data) distinkt sein.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Central theme: 'AI literacy, referring to human proficiency in different subject areas of AI that enable purposeful, efficient, and ethical usage of AI technologies.' Umfassende Konzeptualisierung von Lernmethoden, Komponenten und Effekten.

### Evidenz 2

ChatGPT und GPT-basierte Systeme als Beispiele: 'The AI-powered large language model ChatGPT released in November 2022...broke the all-time record in technology adoption speed with 100 million users in only two months.'

### Evidenz 3

Breiter KI-Fokus über generative KI hinaus: 'AI tools can be characterized by three distinguishing facets: learning ability, increased autonomy, and inscrutability' (Machine Learning, Deep Learning, Explainable AI, Neural Networks).

### Evidenz 4

Explizit adressiert: 'enabling them to recognize potential biases and understand the ethical considerations involved'; Concern 'about privacy, ethics, and bias'; AI users left 'AI illiterate at large'.

### Evidenz 5

Gender Bias wird erwähnt in Kontext von AI Literacy: Referenz auf 'Using Explainability to help children UnderstandGender Bias in AI'

### Evidenz 6

Expliziter Fokus auf unterschiedliche Nutzergruppen: 'As different AI user groups have different AI literacy requirements...a manager...needs different AI skills and knowledge than a teacher'; Analyse unterschiedlicher Nutzergruppen im Expert- und Non-Expert-Domain.

### Evidenz 7

Fairness und ethische Implikationen sind zentral: 'ethical implications' as AI literacy component; 'ethical considerations involved'; Fairness als Aspekt von AI tool handling und Human-AI Collaboration.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper ist bedingt relevant für die Schnittstelle AI/Soziale Arbeit: Während es umfassend AI Literacy behandelt und Nutzergruppen-Differenzierung betont, fehlt ein expliziter Fokus auf sozialarbeiterische Praxis oder vulnerable Zielgruppen sozialer Arbeit. Die behandelten Nutzergruppen (Manager, Lehrer, ärztliche Fachkräfte) überlappen teilweise mit Sozialen Arbeit, werden aber nicht spezifisch adressiert.

**Unique Contribution:** Erste systematische Scoping Review, die AI Literacy in drei Dimensionen (Lernmethoden, Komponenten, Effekte) integriert und dabei AI-Spezifität mittels expliziter AI-Facetten (Autonomie, Inscrutability, Learning) gegen andere Technology Literacies abgrenzt.

**Limitations:** Explizit: 'As of now, we lack oversight of which individual AI user groups the literature has covered so far'; keine Fokus auf spezifische vulnerable oder marginalisierte Gruppen; begrenzte Diskussion von Implementierungsbarrieren oder Zugangsungleichheiten in Bildungskontexten.

**Target Group:** Primarily: Academics in HCI, Computer Education, Information Systems; Secondary: Educators, Policy-Makers, Business Decision-Makers, Corporate Leaders; Tertiary: Potentially Social Workers if AI Literacy integration into social practice pursued

## Schlüsselreferenzen

- [[Berente_N_et_al_2021]] - Three distinguishing facets of AI: autonomy, inscrutability, learning
- [[Long_D_Magerko_B_2020]] - AI literacy conceptualization and learning experiences
- [[Ng_D_T_K_et_al_2021]] - Conceptualizing AI literacy: An exploratory review
- [[Brynjolfsson_E_et_al_2023]] - Generative AI and hallucinations in language models
- [[Wang_B_Rau_PL_P_Yuan_T_2022]] - Measuring user competence in using artificial intelligence
- [[Hermann_K_2021]] - AI literacy definitions and proficiency dimensions
- [[Kandlhofer_M_et_al_2016]] - AI literacy components and knowledge representations
- [[Pinski_M_Adam_M_Benlian_A_2023]] - AI knowledge effects on human-AI collaboration and use intentions
- [[Mikalef_P_et_al_2022]] - Responsible AI and ethical considerations
- [[Wiljer_D_Hakim_Z_2019]] - AI-enabled healthcare practice and professional rewiring
