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title: Kim_2021_Why_and_What_to_Teach_AI_Curriculum_for
authors:
  - Unknown Author
year: 2024
type: research-paper
doi: 
url: 
tags:
  - paper
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# Kim_2021_Why_and_What_to_Teach_AI_Curriculum_for

## Transformation Trail

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

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

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 88 |
| Correctness | 92 |
| Category Validation | 88 |
| **Overall Confidence** | **89** |

## Key Concepts

- [[AI Literacy]]
- [[Computational Thinking]]
- [[Critical AI Literacy]]
- [[Gender Bias in AI Systems]]

## Wissensdokument

# Why and What to Teach: AI Curriculum for Elementary School

## Kernbefund

Ein KI-Curriculum basierend auf drei Kompetenzen (AI Knowledge, AI Skill, AI Attitude) führt zu statistisch signifikanten Verbesserungen der KI-Literalität bei Grundschülern, besonders in Wissenserwerb und Fähigkeitsentwicklung.

## Forschungsfrage

Wie sollte ein KI-Curriculum für Grundschulen strukturiert werden, um KI-Literalität bei Schülern zu entwickeln?

## Methodik

Mixed Methods: Theoretische Curriculum-Entwicklung basierend auf Literaturanalyse (10 KI-Lehrbücher, CS2013-Standards) + empirische Pilottestung mit Prä-Post-Surveys (n=60 Schüler, 5-6. Klasse, 4 Schulen in Südkorea)
**Datenbasis:** n=60 Schüler (25 fünfte Klasse, 35 sechste Klasse) aus 5 koreanischen Grundschulen; 4-wöchige Pilotimplementierung mit wöchentlichen einstündigen Lektionen; Prä-Post-Surveys mit 5-Punkt-Likert-Skalen; t-test Analyse (α=0.05)

## Hauptargumente

- Grundschulen benötigen ein spezialisiertes KI-Curriculum, das sich von universitärer KI-Ausbildung unterscheidet und auf die Entwicklung von KI-Literalität für zukünftige Bürger ausgerichtet ist, nicht auf Karriereentwicklung.
- KI-Literalität sollte auf drei gleichwertigen Kompetenzen basieren: (1) AI Knowledge (Definitionen, Problem-Solving, Reasoning, Machine Learning, Anwendungen), (2) AI Skill (Nutzung von KI-Tools, Computational Thinking), und (3) AI Attitude (Verständnis sozialer Auswirkungen, kritische Zusammenarbeit mit KI).
- Das Curriculum sollte ethische und gesellschaftliche Auswirkungen von KI durchgehend thematisieren, insbesondere Bias in Daten, Geschlechterverzerrung in Gesichtserkennungssystemen und die Bedeutung qualitativ hochwertiger Trainingsdaten für faire KI-Systeme.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

The proposed AI curriculum focuses on achieving AI literacy based on three competencies: AI Knowledge, AI Skill, and AI Attitude. The curriculum is designed to cultivate students' AI literacy to answer the question of 'why and what to teach' on AI.

### Evidenz 2

The curriculum covers multiple AI technologies: search algorithms, reasoning, face detection, speech recognition, machine translation, image classification, text classification, and self-driving cars. It addresses computer vision, NLP, supervised/unsupervised learning, and reinforcement learning concepts.

### Evidenz 3

The curriculum explicitly addresses data bias issues: 'Through the course of activities, students learn the importance of using quality data by experiencing imbalanced and biased training data and how it affects machine learning models' decision-making' (Module 7: Text Classification).

### Evidenz 4

The paper explicitly references gender bias in commercial AI systems: 'Addressed issues include a commercial gender-biased face classifier (Buolamwini and Gebru 2018)'. Module 3 on Face Detection discusses impacts of face recognition on society with attention to bias issues.

### Evidenz 5

The curriculum integrates fairness considerations through discussions of toxic comment blocking, biased training data in text classification, and the consequences of data bias on algorithmic decision-making. Students are exposed to the importance of fair and representative training data.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper hat moderate Relevanz für die Schnittstelle AI/Soziale Arbeit: Es adressiert Grundschulbildung und kritisches Denken über KI-Auswirkungen, fehlt aber an direktem Bezug zu sozialarbeiterischen Zielgruppen, Praxis oder Theorie. Der Fokus auf Bias und Fairness ist relevant für soziale Gerechtigkeit.

**Unique Contribution:** Das Paper bietet ein systematisch entwickeltes, umfassendes KI-Curriculum für Grundschulen mit drei ausgewogenen Kompetenzdomänen (Wissen, Fähigkeiten, kritische Haltung), validiert durch empirische Evaluierung, sowie vollständige Unterrichtsmaterialien für direkte Implementierung.

**Limitations:** Die Pilottestung ist auf ein Modul beschränkt (n=60, nur Korea); längerfristige Effekte und Implementierung aller 8 Module sind nicht getestet; keine Kontrollgruppe; begrenzte Berücksichtigung von intersektionalen Perspektiven oder Diversität der Schülerpopulationen.

**Target Group:** Grundschullehrkräfte, Curriculum-Designer, KI-Bildungsexperten, Bildungspolitiker, Eltern und Schuladministratoren. Sekundär relevant für: Sozialarbeiter in schulischen Settings, die mit KI-Kompetenzentwicklung bei Kindern befasst sind.

## Schlüsselreferenzen

- [[Buolamwini_J_Gebru_T_2018]] - Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification
- [[Long_D_Magerko_B_2020]] - What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations
- [[Touretzky_D_GardnerMcCune_C_Martin_F_Seehorn_D_2019]] - Envisioning AI for K-12: What should every child know about AI?
- [[Manzini_T_Lim_Y_C_Tsvetkov_Y_Black_A_W_2019]] - Black is to criminal as caucasian is to police: Detecting and removing multiclass bias in word embeddings
- [[Wing_J_M_2006]] - Computational Thinking
- [[Sahami_M_et_al_2013]] - Computer Science Curricula 2013 (CS2013)
- [[Wong_G_K_W_Ma_X_Dillenbourg_P_Huan_J_2020]] - Broadening Artificial Intelligence Education in K-12: Where to Start?
- [[Wiggins_G_McTighe_J_1998]] - What is backward design. Understanding by design
