Messung von AI Literacy – Empirische Evidenz und Implikationen

Authors

Patrick Weber, Chair of Information Systems and Information Management, Goethe University Frankfurt, GermanyFollow
Lorenz Baum, Chair of Information Systems and Information Management, Goethe University Frankfurt, GermanyFollow
Marc Pinski, Technical University of Darmstadt, GermanyFollow

Abstract

Während Künstliche Intelligenz (KI) jeden Aspekt der modernen Lebens- und Arbeitswelt durchdringt, gibt es noch kein objektives Messwerkzeug, um die sozio-technischen Kompetenzen, die Mensch-KI-Interaktionen beeinflussen, zu messen. Diese digitalen Individualkompetenzen fassen wir unter dem Begriff AI Literacy zusammen. Wir definieren und konzeptualisieren AI Literacy, entwickeln gemeinsam mit Experten objektive Messfragen und lassen Wissenschaftler Card-Sorting durchführen. Wir erarbeiten ein wissenschaftlich verankertes Messinstrument mit n = 25 Fragen zur Bestimmung dieser AI Literacy, das wir in drei verschiedenen Studien (n = 134) vorläufig evaluiert haben. Wir werden das Messinstrument in drei weiteren Studien (n = ~450) evaluieren und damit den etablierten Skalenentwicklungsprozess abschließen.

Paper Number

110

Comments

Track 18: Digital Education & Learning

Recommended Citation

Weber, Patrick; Baum, Lorenz; and Pinski, Marc, "Messung von AI Literacy – Empirische Evidenz und Implikationen" (2023). Wirtschaftsinformatik 2023 Proceedings. 3.
https://aisel.aisnet.org/wi2023/3