Meta AI Literacy Scale (MAILS)

In breve

Un questionario di autovalutazione delle abilità con l’IA che chiede anche quanto le persone si sentano sicure di imparare e risolvere problemi con l’IA. Lo usi accanto a un test di conoscenza, non al suo posto.

Per chi conduce la diagnosi: un responsabile delle risorse umane o delle operazioni, un gruppo di progetto interno o un consulente esterno.

Che cosa misura

Come le persone valutano la propria alfabetizzazione sull’IA: usare e applicare l’IA, capirla, riconoscerla, giudicarne l’etica e creare con essa. Poi aggiunge qualcosa che la maggior parte delle scale tralascia: quanto le persone sono sicure di poter imparare sull’IA e risolvere problemi con essa, e quanto bene gestiscono le proprie reazioni all’IA.

Queste parti in più sono utili per pianificare la formazione. Chi dubita di poter imparare ha bisogno di un punto di partenza diverso da chi ha solo poche conoscenze.

Come usarlo

1. Lo usi insieme a un test di conoscenza.
2. Quando pianifica la formazione, legga per primi i punteggi sulla sicurezza di sé.
3. Confronti l’autovalutazione con il risultato del test. La differenza mostra chi si sopravvaluta e chi si sottovaluta.
4. Non confronti i punteggi tra versioni in lingue diverse.

Che cosa non misura

• Le conoscenze reali. È un’autovalutazione. Le autovalutazioni differiscono dai risultati dei test, in entrambe le direzioni.
• L’abilità in una professione precisa.

Come è stato verificato

• La versione completa è stata verificata su 300 adulti in Germania. Le parti sono comparse come previsto.
• Un secondo articolo riporta altri tre studi e costruisce la versione breve di 10 domande. Nel complesso i risultati hanno sostenuto la scala. Alcuni risultati sono stati inattesi, e gli autori dicono che la versione breve ha bisogno di ulteriori verifiche.
• Una versione greca è stata verificata su due campioni di insegnanti della prima infanzia (133 e 342 persone) e ha mostrato la stessa struttura in nove parti. Quello studio non ha verificato se i punteggi greci e quelli originali si possano confrontare direttamente.

Licenza e accesso

Faccia attenzione alle due licenze. La versione breve si può tradurre e adattare liberamente. La versione completa si può condividere senza modifiche per scopi non commerciali, e una traduzione conta come una modifica.

Alternative

Altri strumenti diagnostici con uno scopo simile, e quando preferire ciascuno.

• Che cosa sa il personale dell’IA? Scale of Artificial Intelligence Literacy for All (SAIL4ALL) Lo preferisca quando vuole mettere alla prova ciò che le persone sanno, non chiederlo a loro. Il personale, ciascuno svolgendo un test · 56 domande in 4 parti. Ogni parte si può usare da sola Uso e adattamento liberi Verifiche: Moderate Test di conoscenza dell’IA e autovalutazioni
• Che cosa sa il personale dell’IA, compresa l’IA generativa? AI Competency Objective Scale (AICOS) Lo preferisca quando vuole un test che copra l’IA generativa. Il personale, ciascuno svolgendo un test · Una versione completa e una breve. Il numero di domande non è noto Uso e adattamento liberi Verifiche: Moderate Test di conoscenza dell’IA e autovalutazioni

Pratiche che lo usano

• Verifichi le conoscenze sull’IA invece di chiedere al personale di autovalutarsi Le persone giudicano male le proprie competenze. Per sapere cosa sa il suo personale sull’IA, usi un breve test di conoscenza o un secondo parere, non solo un’autovalutazione. Subito dopo · Impegno: medio (settimane, poche persone) Prove: Moderate Persone e competenze · Adottare

I dettagli

Verifiche

Solide La versione completa è stata verificata su 300 adulti in Germania e di nuovo in altri tre studi. Un altro gruppo ha verificato una versione greca e ha trovato la stessa struttura. La versione breve ha bisogno di ulteriori verifiche, come dicono i suoi autori.

Esamina

Persona

Come si raccolgono le risposte

Un questionario in cui ogni persona valuta le proprie abilità.

Durata

34 domande; versione breve 10 domande

Costo

Gratuito

Licenza

Versione completa: CC BY-NC-ND 4.0. Versione breve: CC BY 4.0.Può tradurre e adattare la versione breve di 10 domande citando gli autori. Per tradurre o modificare la versione completa di 34 domande serve il consenso degli autori.

Lingue

Pubblicato in inglese; verificato in Germania. Esiste una versione greca.

Autori

Carolus and colleagues, 2023; short version by Koch and colleagues, 2024

Fonti

1. Carolus, Koch, Straka, Latoschik and Wienrich (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. doi:10.1016/j.chbah.2023.100014
2. Koch, Carolus, Wienrich and Latoschik (2024). Meta AI literacy scale: Further validation and development of a short version. Heliyon. doi:10.1016/j.heliyon.2024.e39686
3. Papadakis, Vatou and Andreadakis (2026). Early Childhood Educators’ AI Literacy: Validation of the Meta-AI Literacy Scale in a Greek Context. Education Sciences. doi:10.3390/educsci16071117

Studi collegati su questo sito

• Una rassegna di 16 questionari che misurano le conoscenze sull’IA Lintner (2024). A systematic review of AI literacy scales. npj Science of Learning, 9, 50.
• Competenze digitali: autovalutazione e risultati di un test in 629 studenti Luna, Ocaña, Ortiz-Colón and Rodríguez Moreno (2026). From Self-Perception to Reality in Digital Competence: Findings from the DigComp 2.2 Framework. The Electronic Journal of e-Learning, 24(3), 137–153.