KI-Kompetenz Training

KI-Literacy Assessment Instrument — Spec (Phase 5)

Status: draft v1.1 (aktualisiert 2026-08-23) · Baut auf: Guide 2 §2.1–2.2 (Instrumente, Warnungen) und Guide 1 §2.1 (Construct-Modell) · Zweck: Spezifikation für ein aufgabenbasiertes, berufsaligniertes KI-Literacy-Assessment — die fehlende objektive Messungsebene für Art.-4-Compliance und Programmevaluation. Korpus aktualisiert auf 11.640 Papers (siehe gap_analysis.md für zell-level Priorisierung).

1. Design-Anforderungen (aus der Evidenz)

Anforderung	Evidenz-Basis
Aufgabenbasiert, nicht nur Selbstauskunft	SR-vs-OB-Divergenz (C): selbstberichtete und objektive Literacy korrelieren schwach — Baseline/Abschluss müssen denselben objektiven Typ nutzen
Berufsalignierte Aufgaben	Task-Orientierung-Befund (E→D): Wissensdefinitionen verfehlen, was Workers brauchen (Ausgaben interpretieren, Tool-Auswahl, ethisches Urteil); FALCON-AI-Roll-Einbettung + Radiologie-Experiment-Vorlage
Stufenbewusste Niveaus	Konvergente Frameworks (DALF 3-Stufen, AI Fluency 6-Level, 5-Stufen-Kontinuum, RAIL-Ed) → 4 nutzbare Level
Explizites Construct-Modell	A-Factor (ein dominanter Faktor, 44 % Varianz) vs MAIL-CS (4 Faktoren) — Spec muss ihr Modell benennen
Art.-4-ready Evidenzkette	Compliance verlangt Rolle × Aufgabe × Maß-Mapping (Guide 2 §4)

2. Construct-Modell

Drei Achsen (Guide 1 §2.1-Synthese):

Kompetenz-Tiefe — Wissen → Anwendung → Evaluation → Kreation
Autonomie — Abhängigkeit → Unabhängigkeit (mit angemessenem Reliance-Urteil)
Disposition — Einstellungen, Selbstwirksamkeit, Mindset (AI Mindset triadisch)

Globales Stage: Jedes Assessment-Ergebnis mappt auf einen 4-Level-Kontinuum, der DALF + AI Fluency + das Avoidance↔Reliance-Spektrum verdichtet:

Level	Label	Beobachtbares Verhalten (Task-Evidenz)
1	Awareness	Erkennt KI-Fähigkeiten/Grenzen; kann beschreiben, was das Tool tut; braucht Prompt, um es zu nutzen
2	Application	Nutzt ein gegebenes Tool bei einer definierten Aufgabe; prüft Ausgaben auf offensichtliche Fehler; folgt vorgegebenen Guardrails
3	Evaluation	Wählt Tools nach Aufgaben-Passung; interpretiert und kritisiert Ausgaben; handhabt Edge Cases und Fehlermodi; dokumentiert Prozess
4	Integration	Gestaltet eigene Workflows mit KI; evaluiert breitere Konsequenzen (Ethik, Risiko, Compliance); lehrt andere; kalibriert Reliance (weder vermeidend noch unkritisch)

3. Instrumenten-Architektur

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ KERN: Task-Based Performance Assessment (objektiv,        │
│ berufsaligniert) — bewertet per Rubric, nicht Selbstauskunft│
│  • 4-6 Aufgaben aus der Task-Matrix der Rolle (§4)        │
│  • jede Aufgabe zielt auf 1-2 Level; Rubrics verankern Scores│
│  • Session: 45-60 Min, proktoriert oder plattform-geführt │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ BEGLEITEND (optional): Self-Report-Batterie              │
│  • Disposition-Items (Selbstwirksamkeit, Einstellungen, Mindset)│
│  • GenAI-Reliance-Muster (GenAI-RTS-inspiriert)          │
│  • dient der SR-vs-OB-Gap-Berechnung — nie als Score      │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

4. Berufsalignierte Task-Matrizen

Task-Matrizen sind die rollenseitige Schnittstelle. Jede Matrix-Zeile ist Rolle-Aufgabe → (Evidenz, Level, Gewicht). Beispiele:

Rolle	Aufgabe (arbeitsplatzreal)	Ziel-Level	Erfasste Evidenz
Knowledge Worker (Office)	Entwirft eine Kundenantwort mit LLM unter Policy-Guardrail; identifiziert die halluzinierte Behauptung	2–3	Ausgabenqualität, Guardrail-Einhaltung, Fehlerdetektion
Vertrieb	Nutzt CRM-Copilot, um Deal-Risiken aus Call-Transkript zu extrahieren; begründet Tool-Wahl	2–3	Tool-Auswahl, Urteil, Begründung
Dev / Analyst	Interpretiert Modell-Ausgabe für Business-Entscheidung; nennt Annahmen & Fehlermodi	3–4	Interpretation, Unsicherheits-Handhabung
Führungskraft	Entwirft 1-Wochen-KI-Workflow für Team inkl. ethik-/regulierungs-Check	3–4	Workflow-Design, Konsequenzanalyse
Support / KMU	Bearbeitet Kundenfall mit KI-Assistenten; eskaliert angemessen	1–2	Angemessene Reliance, Eskalation
Compliance-nahe Rolle	Erstellt KI-Nutzungsdatensatz nach Art.-4-Erwartungen; identifiziert fehlende Dokumentation	3	Prozesskonformität, Dokumentation

Jede Matrix wird pro Kundenorganisation aus Job-Analyse erzeugt (Task-Inventur × KI-Relevanz-Rating); die Spec liefert Default-Matrizen für die 6 häufigsten ALaaS-Zielrollen.

5. Task-Vorlagen & Bewertungs-Rubric

Task-Vorlage (eine Seite pro Aufgabe):

Stimulus — realistischer Input (Dokument, Transkript, Datensatz, Prompt)
Prompt — was die Fachkraft produzieren muss (Deliverable + Prozess-Notizen)
Constraints — Guardrails, erlaubte Tools, Zeit
Evidence Points — 3-5 Rubric-Items mit Ankern

Rubric-Anker-Stil (5 Punkte pro Item): 0 — scheitert bei Aufgabe / unsichere Ausgabe; 1 — erledigt mit groben Fehlern oder unentdeckter Halluzination; 2 — korrekt mit kleinen Fehlern; 3 — korrekt + verifiziert Ausgabe + nennt Grenzen; 4 — korrekt + optimiert Prozess + evaluiert Konsequenzen. Level = Rubric-Score gemappt auf die §2-Stufentabelle.

6. Administration & Scoring

Modus: proktoriert oder plattform-geführt mit Session-Logging
Scoring: Rubric durch geschulten Rater; Inter-Rater-Reliabilitäts-Check (κ ≥ .7) auf 10 %-Stichprobe; oder regelbasiertes Scoring für Plattform-Tasks
Reporting: Level pro Achse (Kompetenz / Autonomie / Disposition) + globales Stage + SR-vs-OB-Gap + Task-Level-Stärken
Baseline/Abschluss-Protokoll: identisches Instrument an beiden Punkten (die SR-vs-OB-Warnung); Retest-Abstand ≥ 6 Wochen gegen Practice-Effekte

7. Psychometrisches Validierungsprotokoll (durchzuführen)

Schritt	Methode	Erfolgskriterium
Inhaltsvalidität	Expert:innen-Panel zu Task-Matrizen (Rollen-SMEs + KI-Expert:innen)	CVI ≥ .80 pro Item
Pilot	N ≥ 30 pro Rolle; Item-Analyse	Item-total r ≥ .3; keine Decke/Boden > 60 %
Construct-Validität	EFA/CFA auf Rubric-Scores über Rollen	Modellfit: CFI ≥ .90, RMSEA ≤ .08
Reliabilität	α / ω pro Level+Achse	≥ .80
Kriteriums-Validität	Task-Scores vs. Job-Performance-Ratings / AICOS	r ≥ .3
SR-vs-OB-Kalibrierung	Begleit-Batterie vs. Task-Scores	Gap berichten; nicht zu einem Score mergen

8. Art.-4-Evidenzkette (Compliance-Nutzung)

Pro Rolle: Rolle → Task-Matrix → Assessment-Ergebnis → gespeicherte Evidenz. Der Assessment-Output dient zugleich als Art.-4-konforme Dokumentation:

Rolldefinition (Job-Analyse)
  → Task-Matrix (welche KI-Aufgaben die Rolle ausführt)
    → gemessenes Level pro Aufgabe (aufgabenbasiert, objektiv)
      → Evidenz-Datensatz (Session-Log, Rubric-Scores, Datum, Rater)
        → aggregierter Readiness-Report (Level pro Rolle, Gap-Analyse)

SME-Minimum-Variante (99-€-Stufe): 4-Task-Subset + Plattform-Auto-Scoring + dasselbe Evidenz-Datensatz-Format, damit Kunden ohne Baseline-Neuaufbau auf die volle Batterie upgraden können.

9. Versionierung & lebendige Updates

Spec versioniert im Repo (v1); Instrument-Items separat versioniert (AILA-T v1.0)
Item-Bank-Refresh quartalsweise (neue Tool-Klassen, Prompt-Injection-/Agentic- Szenarien, sobald sie ins Korpus kommen)
Validierungsdaten als Tier-(B/C)-Evidenz ins Korpus, sobald N ≥ 150

10. Instrumenten-Referenz — korpus-gestützte Auswahl (2026-08-23)

Die §3-Architektur ist bewusst instrumenten-agnostisch (sie spezifiziert die Messungsebene, nicht einen festen Fragebogen). Aber das aktualisierte Korpus enthält jetzt genug validierte Instrumente, um beide Ebenen konkret zu säen. Nutzen Sie diese Tabelle, um zu lizenzieren/anzupassen statt neu zu bauen.

Instrument	Construct-Abdeckung (Achsen)	Level-Bereich	Population / Rollenfit	Zu säende Ebene
AICOS (objektive Kompetenz, GenAI-Dimension)	Kompetenz-Tiefe, Autonomie	2–4	Erwachsene, allgemein	KERN objektiver Proxy (bevorzugt)
MAIL-CS (32 Items, 4 Faktoren; α=.91, ω=.92)	Kompetenz-Tiefe, Disposition	2–4	Studierende	KERN / Kriteriums-Validitäts-Anker
SFAILQ (sechs Facetten; Adoleszenz→Mitte)	Kompetenz-Tiefe, Disposition	1–4	Multi-Kohort-Erwachsene	KERN für Erwachsenen-, altersübergreifend
SAIL4ALL (56 Items, 4 Themen)	Kompetenz-Tiefe	1–3	Erwachsene, jedes Setting	KERN-Screening
FALCON-AI (rollen-embedded, CTRL)	Autonomie, Berufsalignierung	2–3	Faculty / Professional	KERN Task-Design-Vorlage
EUIA (6 GenAI-in-Assessment-Level)	Kompetenz-Tiefe, Autonomie	1–4	Assessment-Kontexte	KERN Level-Anker
AILS (KR) / AILS (Arabic)	Kompetenz-Tiefe, Disposition	1–3	Studierende / cross-kulturell	BEGLEITEND cross-kulturell
SNAIL (Nicht-Expert:innen, Gains)	Kompetenz-Tiefe	1–2	Kurs-Teilnehmende	BEGLEITEND Pre/Post-Gains
GenAI-RTS (20 Items, 4 Reliance-Typen)	Disposition (Reliance)	—	Schreib-Kontexte	BEGLEITEND Reliance-Muster
G-Factor / A-Factor-Batterie (18 Items, 4 Dim)	Construct-Modell (A-Factor 44 %)	—	Erwachsene (N=517)	BEGLEITEND Construct-Evidenz

Auswahlregel für ALaaS: KERN = ein objektives Instrument (AICOS oder MAIL-CS/SFAILQ, wo populations-gematched) plus die §4-Task-Matrix; BEGLEITEND = GenAI-RTS-artige Reliance-Batterie zur SR-vs-OB-Gap-Berechnung (§2 Warnung). Nie ein Self-Report-Instrument zum Score werden lassen.

11. Gap-Alignment — warum diese Spec die Phase-2-Prioritäts-Payoff ist

Der Gap-Analyzer (gap_analysis.md) ordnet compliance/evaluation und die anderen */evaluation-Zellen als dünnste, am stärksten wachsende Weißräume des Korpus ein — d. h. das Feld hat Instrumente, aber fast keine Evidenz, dass Programme sie genutzt haben, besonders für Art. 4. Diese Spec ist das Lieferstück, das diese Schleife schließt: Sie verwandelt die §10-Instrumente in eine Evaluationskette (Rolle → Aufgabe → gemessenes Level → gespeicherte Evidenz), die zugleich Programm-Evaluations-Artefakt und Art.-4-Compliance- Datensatz (§8) ist. Die gepinnten rq3.md-Gap-Cell-Shortlists (z. B. Dutch municipalities' AI Act compliance readiness, das AIconomics Maturity Model) sind die ersten Real-World-Ziele für die §7-Validierung.

Nächste Schritte (Phase 6): die 6 Default-Task-Matrizen mit 2-3 kundenalignierten Rollen piloting; Validierungsschritte §7 durchführen (seed mit SFAILQ + AICOS als objektiven Ankern); Ergebnisse in das ALaaS-Reporting/Upsell- Design einfließen lassen.