Titelaufnahme
Titelaufnahme
- TitelThe Responsible AI Literacy (RAIL) competency model for researchers (validation version 0.9) – competency element descriptions : knowledge, skills, and responsible integrity dispositions for AI-augmented research / Stephan Drechsler
- Autor
- Erschienen
- AusgabeValidation version 0.9
- Umfang1 Online-Ressource (34 Seiten) : Diagramme
- AnmerkungDieses Dokument liefert die detaillierten Beschreibungen der einzelnen Kompetenzelemente. Es wird dringend empfohlen, dieses Dokument in Verbindung mit dem Hauptartikel zu lesen: [https://doi.org/10.17619/UNIPB/1-2504]. Der Hauptartikel liefert den übergeordneten theoretischen Rahmen und die zusammenfassenden Kompetenzaussagen, die den Kontext für diese Detailbeschreibungen bilden. This document provides detailed definitions of the individual competency elements. It is highly recommended that this document be read alongside the main model paper: [https://doi.org/10.17619/UNIPB/1-2504]. The main paper presents the broader framework, rationale, and competency statements that provide the necessary context for these descriptions.
- SpracheEnglisch
- DokumenttypAnderer Text (Elektronische Erstveröffentlichung)
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Klassifikation
Zusammenfassung
Dieses Dokument beschreibt die Kompetenzelemente des Responsible AI Literacy (RAIL) Modells (Version 0.9) für Forschende. Während die theoretische Grundlegung und Struktur des Modells in Drechsler (2026) dargelegt wurden, schließt dieser Bericht eine kritische Lücke, indem er die zugrundeliegenden Dimensionen über drei Bereiche hinweg explizit definiert: Wissen (Knowledge), Fähigkeiten (Skills) und verantwortungsvolle Integritätsdispositionen (Responsible Integrity Dispositions). Die Beschreibungen basieren auf einer systematischen Dokumentenanalyse und wurden durch ein strukturiertes, KI-gestütztes Human-in-the-loop-Verfahren synthetisiert, um die empirische Repräsentativität sowie die Textintegrität im gesamten Promotionsprojekt zu gewährleisten. Das Dokument dient aktuell als Grundlage für die formale Validierungsphase mittels der Nominal-Group-Technique (NGT). In der Praxis bietet es Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern einen präzisen Orientierungsrahmen zur Selbstreflexion sowie zur ethischen Gestaltung KI-gestützter Forschungsprozesse und dient zugleich als Lesegrundlage für die wissenschaftliche Gemeinschaft.
Abstract
This document describes the competency elements within the Responsible AI Literacy (RAIL) model (Version 0.9) for researchers. While the overarching framework and rationale of the model have been established in Drechsler (2026), this report addresses a critical gap by explicitly defining its constituent dimensions across three domains: Knowledge, Skills, and Responsible Integrity Dispositions. Derived from a systematic document analysis, these descriptions were synthesized using a structured, AI-assisted human-in-the-loop procedure designed to ensure empirical representation and safeguard textual integrity within the broader doctoral project. Currently, this document serves as the operational foundation for the formal validation phase utilizing the Nominal Group Technique (NGT). In practice, it offers researchers a precise reference framework for self-assessment and the ethical design of AI-augmented research workflows, while serving as a foundational reading resource for the scientific community.
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