AIssessment - Individuelles KI-Kompetenz-Audit

Herzlich willkommen zu Ihrem persönlichen Kompetenz-Audit über Künstliche Intelligenz (KI).

Durch Ihre Teilnahme erhalten Sie wertvolle Einblicke in Ihre eigenen Kompetenzen im Bereich KI und können gezielte Weiterbildungsmaßnahmen identifizieren. Unter KI verstehen wir Technologien, die Aufgaben wie Lernen, Problemlösen, Mustererkennung und Entscheidungsfindung übernehmen können, die üblicherweise menschliche Intelligenz erfordern, wie bspw. Sprachassistenten oder Bildverarbeitungssysteme.

Die Beantwortung der Fragen nimmt etwa 15 bis 20 Minuten in Anspruch.

Über uns: Das KI-Kompetenz-Audit entstand im Rahmen des Projekts "KI-Campus Hub Baden-Württemberg" (https://ki-campus.org/hub-bw), ein Projekt unter Leitung des Stifterverbandes mit Förderung der Dieter Schwarz Stiftung. Entwickelt wurde das Audit vom KI-Team der Bildungsforschung an der DHBW Heilbronn. Sie erreichen uns unter:
 KI-Team@heilbronn.dhbw.de.

Anmerkung: Wir haben das Audit allgemein gestaltet, um eine breite Anwendung zu ermöglichen. Uns ist bewusst, dass spezifische Kontexte unterschiedlich sein können.

Wichtig: Um aussagekräftige und nützliche Ergebnisse zu erhalten, bitten wir Sie, die Fragen ehrlich und nach bestem Wissen und Gewissen zu beantworten. Es gibt keine richtigen oder falschen Antworten. Ihre Offenheit hilft uns, ein genaues Bild Ihrer Kompetenzen und Einstellungen zu KI zu gewinnen und entsprechende Maßnahmen abzuleiten.

Hinweise zur Bedienung:

• Pausieren und Fortsetzen: Wenn Sie Cookies in Ihrem Browser aktiviert haben, können Sie die Umfrage jederzeit unterbrechen und später an derselben Stelle fortsetzen.
• Navigation in der Umfrage: Bitte verwenden Sie ausschließlich die "Zurück"- und "Weiter"-Schaltflächen innerhalb der Umfrage, um durch die Seiten zu navigieren. Vermeiden Sie die Nutzung des Rückwärtspfeils Ihres Browsers.

Literatur- und Quellenverzeichnis:

• Carolus, A., Koch, M., 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. arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2302.09319
• Catakli, D., & Puntschuh, M. (2023). Orientierung im Kompetenzdschungel. Bertelsmann Stiftung. https://www.bertelsmann-stiftung.de/de/publikationen/publikation/did/orientierung-im-kompetenzdschungel
• Ehlers, U.-D., Lindner, M., & Rauch, E. (2024). AIComp—Future Skills für eine von KI beeinflusste Lebens-und Arbeitswelt. Forschungsbericht 2: Empirische Konstruktion & Beschreibung des Kompetenzmodells AIComp. https://next-education.org/downloads/2024-03-19-AIComp-Part_2_-_Kompetenzmodell-final-web.pdf
• Knoth, N., Decker, M., Laupichler, M., Pinski, M., Buchholtz, N., Bata, K., & Schultz, B. (2024). Developing a Holistic AI Literacy Assessment Matrix—Bridging Generic, Domain-Specific, and Ethical Competencies. Computers and Education Open, 6, 100177. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100177
• Laupichler, M. C., Aster, A., Haverkamp, N., & Raupach, T. (2023). Development of the “Scale for the assessment of non-experts’ AI literacy” – An exploratory factor analysis. Computers in Human Behavior Reports, 12, 100338. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2023.100338
• Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations. Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–16. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727