KI-Kompetenz

KI-Kompetenz (engl. AI Literacy) bezeichnet die Gesamtheit von Wissen, Fähigkeiten und Haltungen, die Menschen benötigen, um KI-Systeme zu verstehen, sinnvoll zu nutzen, kritisch zu bewerten und verantwortungsvoll einzusetzen. KI-Kompetenz wird als Bündel von Kompetenzen, die es ermöglichen, KI-Technologien kritisch zu bewerten, effektiv mit KI zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten sowie KI als Werkzeug im privaten und beruflichen Alltag einzusetzen, verstanden (Long & Magerko, 2020). KI-Kompetenz setzt damit keine Programmierkenntnisse voraus. Sie richtet sich an alle, die KI nutzen oder von ihr betroffen sind, nicht nur an Fachleute, die KI entwickeln.

Ng et al. (2021) unterscheiden dabei in vier Dimensionen:

1. Wissen und Verstehen, also grundlegende Kenntnisse darüber, wie KI funktioniert, etwa dass generative KI Inhalte auf Basis statistischer Muster in Trainingsdaten erzeugt.
2. Anwenden, also die Fähigkeit, KI in konkreten Aufgaben zielgerichtet einzusetzen.
3. Bewerten und Gestalten, also die Fähigkeit, KI-Ergebnisse kritisch zu prüfen und KI-gestützte Lösungen mitzugestalten.
4. Ethische Aspekte wie Fairness, Transparenz, Datenschutz und Verantwortung.

Carolus et al. (2023) ergänzen diese Sicht um psychologische Kompetenzen, etwa die Selbstwirksamkeit im Umgang mit KI und die Fähigkeit, sich auf neue KI-Entwicklungen einzustellen und eigene Emotionen dabei zu regulieren.

Für generative KI gewinnen einige Fähigkeiten besonders an Bedeutung: Anfragen (Prompts) klar zu formulieren, erfundene oder fehlerhafte Inhalte (sogenannte Halluzinationen) zu erkennen, Ergebnisse gegen verlässliche Quellen zu prüfen, sensible Daten zu schützen und bewusst zu entscheiden, welche Aufgaben an die KI abgegeben werden und welche man selbst erledigt (Pinski & Benlian, 2024).

Quellenangabe:

Carolus, A., Koch, M. J., Straka, S., Latoschik, M. E., & Wienrich, C. (2023). MAILS – Meta AI literacy scale: Development and testing of an AI literacy questionnaire based on well-founded competency models and psychological change- and meta-competencies. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 1(2), Article 100014. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2023.100014

Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (S. 1–16). ACM. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727

Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, Article 100041. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041

Pinski, M., & Benlian, A. (2024). AI literacy for users – A comprehensive review and future research directions of learning methods, components, and effects. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 2(1), Article 100062. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2024.100062