Feministische AI Literacies

Hilfe

Startansicht und Argumentkarte

Die Startansicht nennt die Hauptfrage und führt zu den fünf Teilfragen. Darunter steht die Argumentkarte. Jede Aussage des Reviews ist dort eine Kachel in der Spalte jeder Teilfrage, die sie betrifft. Aussagen ohne Teilfrage stehen in einer eigenen Gruppe darunter, eine leere Spalte zeigt „Noch keine Aussage“.

• Eine gefüllte Kachel ist eine veröffentlichte Aussage, eine nur umrandete ein Entwurf. Veröffentlichte Aussagen stehen in jeder Spalte vorn.
• Die Punkte in der Kachel zählen die Werke, auf die sich die Aussage stützt. Titel, Stand und Zahl der Werke nennt der Tooltip.
• Ein Klick, die Eingabe- oder die Leertaste wählt eine Kachel. Hervorgehoben bleiben die Kacheln, die mindestens ein Werk mit ihr teilen. Kacheln, die als widersprechend vermerkt sind, tragen einen gestrichelten Rand und das Zeichen ≠. Alle übrigen treten zurück.
• Das Detailfeld zeigt Aussage, Stand, Teilfragen und die Werke mit Links zur Werkansicht und zu PRISM. Widersprechende Aussagen lassen sich dort direkt wählen. Esc oder ein zweiter Klick hebt die Auswahl auf.

In einer lokalen Projektkopie nach npm run build zeigt die Karte auch die Entwürfe und die Widerspruchsvermerke. Die veröffentlichte Seite zeigt nur die veröffentlichten Aussagen.

Wissens-Chat

Stellen Sie Fragen an das synthetisierte Wissen des Korpus. Die Antworten werden von Gemini 3 Flash mit Kontext aus dem Forschungskorpus generiert.

Die Antworten sind zweifach LLM-vermittelt, zuerst durch die Wissensextraktion (Claude Haiku 4.5) und danach durch die Antwortgenerierung (Gemini 3 Flash). Inline-Zitationen wie Zakharova et al. (2024) sind klickbar und führen direkt zum Werk im Korpus zur Verifikation.

Sie benötigen einen Google AI API Key. Der Schlüssel bleibt bis zum Schließen des Browser-Tabs im Sitzungsspeicher. Eine Frage und die dafür ausgewählten Forschungsdaten werden beim Absenden direkt an die Google API übertragen.

Wissensnetz

Die zehn Screening-Kategorien als Netz. Ein Knoten ist eine Kategorie, seine Größe folgt der Zahl der Werke mit dieser Kategorie. Eine Linie verbindet zwei Kategorien, die in denselben Werken codiert sind, und wird mit der Zahl dieser Werke dicker. Sie zeigt gemeinsame Codierung und behauptet keine Beziehung zwischen den Kategorien.

• Ein Klick auf einen Knoten, eine Linie oder eine Zeile der Tabelle wählt sie aus und listet die Werke mit Entscheidung, Link zum Korpus und zu PRISM. Escape hebt die Auswahl auf.
• Die Datenbasis wechselt zwischen der Einschätzung der Expert:innen, der Codierung durch das LLM und ihrer Übereinstimmung. Unter Übereinstimmung zeigt der dunkle Strich die von beiden codierten Werke, der helle die nur von einer Seite codierten.
• Entscheidung beschränkt das Netz auf Werke einer Screening-Entscheidung, die Schwelle blendet schwächere Verbindungen aus.
• Mit der Tastatur wandern die Pfeiltasten durch Knoten und Linien, Enter wählt aus. Auswahl und Datenbasis stehen im Link.
• Das Begriffsnetz der Analysefelder, das Netz um einen Begriff des Codebuchs, ist über den Link oben in der Ansicht erreichbar.

Literaturbild

Das Literaturbild ist eine Evidenz- und Lückenkarte. Zeilen und Spalten sind wählbare Dimensionen, nämlich die Screening-Kategorien nach der Einschätzung der Expert:innen, Erscheinungsjahr, Publikationstyp und die Analysefelder, die bisher nur KI-codiert vorliegen und als KI-codiert gekennzeichnet sind. Angeboten wird nur, was mindestens ein Werk trägt. Die Schalter Überblick, Nutzung, Bias-Formen, Umgang mit Bias und Kompetenzen setzen die Karten der Teilfragen. Eine Zelle zählt die Werke, die beide Codes tragen, und sagt nichts über einen Zusammenhang.

• Die Basis wählt alle identifizierten Werke oder nur die von Menschen eingeschlossenen.
• Eine schraffierte Null ist eine Lücke. Alle Werke der Basis sind auf beiden Achsen codiert, und keines trägt beide Codes.
• n. b. heißt nicht bestimmbar, denn ein Werk, das noch nicht codiert oder noch nicht entschieden ist, könnte in die Zelle fallen. Ein Klick zeigt diese offenen Werke.
• Ein Klick auf eine Zelle listet ihre Werke mit Entscheidung und Textgrundlage, verlinkt mit dem Korpus und mit PRISM. Pfeiltasten bewegen sich durch die Karte, Enter wählt, Escape hebt auf.

Kategorien

Die Kategorien-Ansicht ist eine Landkarte der Screening-Kategorien. Die vier Gegenstand-Kategorien stehen als Zeilen gegen die sechs Perspektive-Kategorien als Spalten. Eine Zelle sagt, dass beide Kategorien im selben Werk kodiert sind, nicht, dass sie zusammenhängen. Vier Schalter über der Karte wählen das Maß, die Überschrift nennt die Werke, auf denen es beruht.

• Werke zählt die Werke, deren Expert:innen-Entscheidung beide Kategorien trägt.
• Einschluss ist der Anteil eingeschlossener Werke unter ihnen.
• Übereinstimmung vergleicht Expert:innen und LLM der ersten Runde über die Werke, die beide Seiten bewertet haben. Gezählt wird, wie viele Werke beide Seiten kodiert haben, geteilt durch die Werke, die mindestens eine Seite kodiert hat.
• Aktualität ist der Anteil der Werke mit bekanntem Jahr, die 2025 oder später erschienen sind.

Die Füllung einer Zelle folgt dem Wert, der Wert steht zusätzlich als Zahl in der Zelle, die Legende nennt kleinsten und größten Wert. Die Balken an den Kopfzeilen zeigen den Wert einer Kategorie allein. Ein Klick auf eine Zelle wählt beide Kategorien, ein Klick auf eine Kopfzeile die Kategorie allein, ein zweiter Klick hebt die Auswahl auf. Die Pfeiltasten bewegen sich zwischen den Zellen. Das Detailfeld zeigt die Werke der Auswahl mit ihrer Entscheidung, die Raten beider Seiten und die häufigsten Konzepte. Unter Übereinstimmung stehen die abweichenden Werke vorn, markiert mit H für nur Expert:innen, L für nur LLM und H+L für beide. Die LLM-Begründung eines Werks öffnet sich auf Wunsch. Jedes Werk führt zu seinem Eintrag im Korpus. Maß und Auswahl stehen in der URL.

Korpus

Der Korpus ist die Arbeitsfläche des Reviews. Er zeigt jedes erfasste Werk mit seinem Stand und führt zu den Werken, an denen Arbeit offen ist. Links steht die Filterleiste, in der Mitte der Stand, die aktiven Filter, die Exporte und die Tabelle, rechts das Detail des gewählten Werks.

Stand in zwei Leisten

Die Leiste Screening zählt die Werke als Identifiziert, mit Text, bewertet und eingeschlossen. Die Leiste Auswertung zählt sie als kodiert und in Aussagen. Die beiden Leisten sind getrennt, weil die Stufen nicht ineinander liegen. Der KI-Agent hat in der zweiten Runde auch Werke kodiert, die noch niemand bewertet hat, und Aussagen stützen sich auch auf solche Werke. Deshalb nennt jede Stufe der Auswertung kleiner daneben mit „davon … eingeschlossen“, wie viele ihrer Werke eingeschlossen sind.

• Mit Text heißt, dass für das Werk ein Volltext in der Leseschicht vorliegt. Diese Stufe gibt es nur in einer lokalen Projektkopie nach npm run build.
• Bewertet heißt, dass eine menschliche Entscheidung vorliegt. Das ist eine in PRISM gespeicherte Bewertung oder, wo es keine gibt, die Expert:innen-Entscheidung der ersten Runde. Eine in PRISM gespeicherte Bewertung ersetzt die Expert:innen-Entscheidung, bei zwei Bewertungen gilt die jüngere.
• Kodiert heißt, dass der KI-Agent die Analysefelder des Werks kodiert hat. In Aussagen heißt, dass mindestens eine Aussage sich auf das Werk stützt.

Beim Öffnen ist keine Stufe gewählt, die Tabelle zeigt alle Werke. Ein Klick auf eine Stufe filtert die Tabelle, ein zweiter Klick hebt den Filter auf. Auch „davon eingeschlossen“ ist ein Filter. Alle Zahlen berücksichtigen die übrigen Filter.

Arbeitslisten und Filter

Die Arbeitslisten in der Filterleiste führen zu den Lücken, nämlich Werken ohne Volltext, offenen Werken, je Bearbeiterin aufgeteilt, eingeschlossenen Werken ohne Kodierung und eingeschlossenen Werken ohne Aussage. Darunter stehen die Zeitachse der Erscheinungsjahre, die Kategorien und die Filter nach LLM- und Expert:innen-Entscheidung. Die Kategorien zeigen nur, was in der aktuellen Auswahl vorkommt.

Jeder aktive Filter steht als Chip über der Tabelle. Das Kreuz eines Chips hebt diesen Filter auf, „alle aufheben“ hebt alle Filter zugleich auf. Die Sortierung bleibt dabei erhalten.

Die Zeitachse zeigt je Jahr eine Säule, gestapelt nach eingeschlossen, ausgeschlossen und offen, und eine Säule o. J. für Werke ohne Jahr. Der Tooltip nennt die Zahlen. Ein Klick wählt ein Jahr, Umschalt und Klick erweitert die Auswahl zu einem Zeitraum, ein zweiter Klick hebt sie auf.

Tabelle und Export

Die Tabelle ist nach Stand sortiert, die am weitesten gekommenen Werke zuerst. Die Spalte Stand zeigt vier Marken in fester Reihenfolge für Volltext, Screening, Kodierung und Aussagen. Gefüllt heißt erreicht, umrandet heißt nicht erreicht. Die Screening-Marke zeigt + für eingeschlossen, − für ausgeschlossen, ? für unklar und einen gestrichelten Kreis für offen. Der Tooltip jeder Marke nennt ihre Bedeutung. Unter den Marken steht die erreichte Stufe, die Spalte Nächster Schritt nennt den ersten offenen Schritt in der Reihenfolge der Stufen, also Volltext beschaffen, bewerten, entscheiden bei einer unklaren Bewertung, kodieren oder Aussage bilden. Ein ausgeschlossenes Werk hat keinen nächsten Schritt.

Detail eines Werks

Ein Klick auf einen Titel oder Enter auf dem fokussierten Titel öffnet das Detail rechts neben der Tabelle, auf schmalen Bildschirmen darunter. Es nennt den Stand in Worten und bietet „In PRISM öffnen“, bei vorhandenem Volltext „Volltext lesen“ und bei fehlendem Volltext „Beschaffung“, das zur Arbeitsliste ohne Volltext führt. Das gewählte Werk steht in der URL und bleibt beim Neuladen geöffnet. Esc schließt das Detail und führt zur Zeile zurück.

CSV, Markdown und Vault exportieren die aktuelle Auswahl. Die CSV-Datei enthält den Stand je Werk, ihr Dateiname nennt die gewählte Stufe oder Arbeitsliste. Alle Filter stehen in der URL, ein Link öffnet dieselbe Auswahl.

Tastaturkürzel

Prüfen in PRISM

PRISM öffnet im Modus „Lesen“. Der Umschalter „Lesen | Bearbeiten“ steht oben in der linken Spalte, ältere Links mit ?verify=1 öffnen „Bearbeiten“. Bearbeiten setzt den lokalen Server im eigenen Klon voraus, die veröffentlichte Seite zeigt PRISM nur zum Lesen.

Einrichtung

1. Klone das Repositorium mit GitHub Desktop in deinen lokalen Ordner Dokumente\GitHub\FemPrompt_SozArb (oder einen kurzen Pfad wie C:\femprompt).
2. Installiere Python und führe im Klon einmal python -m pip install -r requirements-build.txt aus, wie die README beschreibt.
3. Starte PRISM im Terminal oder per Doppelklick mit start-prism.cmd im Klon. Das Fenster baut die Lesefassung auf, öffnet PRISM im Browser und bleibt offen, solange du arbeitest. Bewertungen landen direkt im Klon, einen Ordner wählst du nicht.
4. Wähle „Bearbeiten“ und dann dein Profil (Review A, Review B oder Review C), dessen Tooltip deine Zieldatei nennt. PRISM schreibt ausschließlich docs/data/screening/<Kennung>.json mit der Kennung deines Profils.

Arbeiten

Die linke Spalte listet alle Werke. Zotero-Dubletten zum selben Werk sind auf den bevorzugten Haupteintrag zusammengeführt. Der Statusfilter „Alle | Offen | Erfasst“ und die Kategorie-Chips in den Kategoriefarben grenzen die Liste ein. Die Chips wirken auf die Kategorien der aktuellen Annotation, mehrere Chips kombinieren sich. „Erfasst“ bedeutet, dass eine Expert:innen-Entscheidung aus dem Excel-Workflow oder eine in PRISM gespeicherte Bewertung vorliegt. Alle übrigen Werke sind offen. Filter und geöffnetes Werk stehen in der URL, die Zurück-Taste des Browsers führt zum vorigen Werk. In der Liste wechseln die Pfeiltasten den Eintrag, die Eingabetaste öffnet ihn. Farbige Punkte am Listeneintrag zeigen die Kategorien der aktuellen Annotation, eine kleine Marke den Stand.

• Keine Marke heißt offen.
• Ein grauer Haken heißt erfasst durch die Expert:innen-Entscheidung.
• Ein farbiger Haken heißt erfasst in PRISM.

Die offenen Werke sind zwischen Review A, Review B und Review C aufgeteilt. Beim Wechsel des Profils setzt PRISM automatisch den passenden Zuteilungsfilter und öffnet das erste Werk der eigenen Liste. Der Filter „Zuteilung“ neben dem Statusfilter zeigt „Alle“ oder nur die Werke einer Person und lässt sich mit Status und Kategorien kombinieren. Unter „Erfasst“ entfällt er, weil die Zuteilung nur offene Werke betrifft. Unter „Alle“ nennt jeder Listeneintrag die zugeteilte Person. Unter „Offen“ stehen die Werke mit Volltext vorn, dann die mit nur einem Abstract, zuletzt die ohne Papertext. Die beiden letzten Gruppen sind im Listeneintrag benannt.

Über dem Lesetext steht die Volltextsuche mit Autovervollständigung und kategorisierten Suchbegriffen. Unter dem Suchfeld zeigt PRISM für die zehn Kategorien sowie für zuletzt gesuchte Begriffe nur diejenigen Schlagworte als anklickbare Chips, die im aktuellen Text tatsächlich vorkommen, jeweils mit ihrer Trefferzahl im Dokument. Ein Klick auf einen Chip springt direkt zum ersten Treffer im Text und färbt die Fundstellen in der Farbe der zugehörigen Kategorie ein. Über die Schaltfläche „+ Begriff“ lässt sich jeder aktuell eingetippte Suchbegriff einer der zehn Kategorien zuordnen und dauerhaft im Browser hinterlegen, sodass eigene Suchbegriffe für Prompting, Bias, Gender, Diversität oder Methoden beim nächsten Paper sofort wieder mit Trefferzahl angeboten werden.

Das Panel „Bewertung“ zeigt die aktuelle Annotation mit einer Herkunftszeile, etwa „Vorbelegt: Expert:innen-Entscheidung“, „Noch keine Bewertung“ oder „Deine Bewertung, gespeichert <Datum>“. Die aus den Kategorien abgeleitete Entscheidung (Include, Exclude, Unclear) steht im Kopf des Panels. Ein Stift daneben heißt nicht gespeichert, ein Haken gespeichert. Beruht die Bewertung nur auf dem Abstract oder auf keinem Papertext, steht das als Warnung darunter. Im Modus „Lesen“ nennt das Panel nur die vergebenen Kategorien. Im Modus „Bearbeiten“ sind alle zehn Kategorien farbige Schalter in den Gruppen Gegenstand (AI Literacies, Generative KI, Prompting, KI Sonstige) und Perspektive (Soziale Arbeit, Bias & Ungleichheit, Gender, Diversität, Feministisch, Fairness). Hat ein Schalter den Fokus oder steht der Mauszeiger darauf, erscheinen darunter die Definition aus dem Codebuch und was nicht zählt. Ein Klick setzt eine Kategorie auf ja, auf teilweise oder schaltet sie ab. Für die Bewertung gilt die folgende Regelung.

• Include folgt automatisch, sobald mindestens eine Kategorie unter Gegenstand und mindestens eine Kategorie unter Perspektive auf ja stehen.
• Im menschlichen Screening sind Textbelege aus dem Paper optional. Du kannst Kategorien direkt setzen und die Bewertung ohne Textbeleg speichern oder zur Untermauerung eine Textstelle im Paper markieren beziehungsweise den aktuellen Suchtreffer mit „Treffer anheften“ an eine Kategorie heften. Das Textauswahl-Dock und die Suchleiste weisen auf diese Möglichkeit hin, ohne das Speichern zu blockieren.
• Exclude braucht einen Ausschlussgrund (Duplikat, Thema nicht einschlägig, Falscher Publikationstyp, Kein Volltext oder Sprache). Für eine bestätigte Expert:innen-Exclude-Entscheidung steht „Expert:innen-Entscheidung übernommen“ bereit. „Abweichend einschließen“ erlaubt einen begründeten Override.
• Haben die Expert:innen ausgeschlossen, obwohl ihre Kategorien Include ergäben, steht das als eine Zeile im Kopf des Panels. Im Modus „Bearbeiten“ öffnet „Ausschluss ändern“ den Schalter und die Ausschlussgründe.

Der Papertext beginnt nach einem Verlagsdeckblatt (etwa Taylor & Francis oder ACM) beim ersten Abschnitt des Artikels. Autor:innen- und Affiliationszeilen am Textanfang erscheinen klein und zurückgenommen, Überschriften in Großbuchstaben in normaler Schreibung, und Sonderzeichen, die der Konverter als Glyphencode wie /C15 hinterlassen hat, als Zeichen. Die gespeicherte Textfassung bleibt unverändert.

PRISM zeigt keine KI-Vorbewertung. In PRISM vergibst du die Kategorien und entscheidest über Einschluss oder Ausschluss. Die Analysefelder eingeschlossener Werke kodieren ausschließlich KI-Agenten.

Gespeichert wird mit „Speichern“ unten im Panel oder mit Strg+S. Was noch fehlt, etwa ein Ausschlussgrund bei Exclude, steht darüber. Ist die Bewertung noch unvollständig, springt ein Klick auf „Speichern“ zur ersten offenen Stelle. Bei einer vorbelegten oder leeren Bewertung schreibt es deine eigene Bewertung direkt in docs/data/screening/<Kennung>.json. Nicht gespeicherte Änderungen behält der Browser je Werk.

Vor jeder Sitzung klickst du in GitHub Desktop auf Fetch origin (und bei neuen Änderungen auf Pull origin). Nach der Arbeit prüfst du unter Changes, dass nur deine Datei docs/data/screening/<Kennung>.json geändert ist, trägst eine kurze Commit-Nachricht mit Namenskürzel ein, klickst auf Commit to main und danach auf Push origin.