What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations

Kurzbeschreibung

Die Autor*innen beschäftigen sich mit Künstlicher Intelligenz, definieren (Kern-)Kompetenzen, die Nutzer*innen im Umgang mit künstlicher Intelligenz besitzen sollten, und machen Vorschläge dazu, wie KI-Technologien für ein besseres Verständnis der Nutzer*innen geschaffen sein sollten.

Annahmen über die Folgen der Digitalisierung

Künstliche Intelligenz ist Teil von immer mehr Technologien. Allerdings ist das Verständnis für Künstliche Intelligenz bei Nutzer*innen (und Entwerfenden) begrenzt, sodass es zu Missverständnissen kommt und die Nutzer*innen nicht immer erkennen, dass sie mit Künstlicher Intelligenz interagieren. In einer Welt, in der Künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung gewinnt, bedarf es Gedanken darüber, welche Kompetenzen die Menschen brauchen, da sich mit Künstlicher Intelligenz die Kommunikation, die Arbeit und das Leben der Menschen untereinander und mit Maschinen verändert.

Kompetenzanforderungen

Lernende und Entwerfende benötigen technisches Wissen und die Fähigkeit, Künstliche Intelligenz zu erkennen.

Kompetenzdimensionen

Kritisch-reflexive Dimension: kritisch analysieren, was "Intelligenz" bei Maschinen ist; sich zukünftige Künstliche Intelligenz vorstellen und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft; Künstliche Intelligenz in Zusammenhang mit ethischen Fragen betrachten (z.B. Privatsphäre).

Kognitive Dimension: zwischen starker und schwacher Künstlicher Intelligenz unterscheiden können; Identifizieren von Stärken Künstlicher Intelligenz und ihren Grenzen.

Instrumentell-qualifikatorische Dimension: Beschreiben/Verstehen der Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz.

Zentrale theoretische Annahmen über Kompetenz

Die Autor*innen verstehen unter AI literacy ein Bündel an Kompetenzen, das Nutzer*innen dazu befähigt, Technologien Künstlicher Intelligenz kritisch zu evaluieren, mit ihnen effektiv zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten sowie Künstliche Intelligenz als Tool online, zu Hause und in der Arbeit zu nutzen. Dafür ist digitale Kompetenz im Sinne von Wissen darüber, wie man einen Computer nutzt, eine Voraussetzung, Programmierkenntnisse hingegen für Nutzer*innen nicht. Zum Teil umfasst AI literacy auch Kompetenzen von data literacy.

Perspektive der Kompetenzträger*innen auf Kompetenz einbezogen?

keine Angabe

Lebenskontexte der Kompetenzträger*innen einbezogen?

keine Angabe

Herausforderungen der Erfassung von Kompetenz

Bisher gibt es wenig Forschung zu KI-Kompetenz.

Quellenangabe

Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations. In R. Bernhaupt, F. 'F.' Mueller, D. Verweij, J. Andres, J. McGrenere, A. Cockburn, I. Avellino, A. Goguey, P. Bjørn, S. (S.) Zhao, B. P. Samson, & R. Kocielnik (Hrsg.) Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computer Systems (S. 1-16). ACM.

Zuletzt geändert am 3. July 2021.