Referințe și Surse

Sursele internaționale pe care se bazează AICompIMM — DigComp 3.0, US AI Literacy Framework, UK AI Skills Package.
Keywords

referințe AICompIMM, DigComp 3.0, AI Literacy Framework, UK AI Skills, surse

Referințe și Surse

AICompIMM se bazează pe trei cadre internaționale de referință. Conținutul a fost adaptat, restructurat și rescris pentru contextul specific IMM-urilor.

Surse principale

COSGROVE, J. and CACHIA, R., DigComp 3.0: European Digital Competence Framework - Fifth Edition, Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2025, https://data.europa.eu/doi/10.2760/0001149, JRC144121.

Licență: CC BY 4.0

Competențe AICompIMM bazate pe DigComp:

Arie AICompIMM 🇪🇺 DigComp 3.0 (Secțiunea 3)
Aria 1: Înțelegerea AI 3.4 (AI-Explicit)
Aria 2: Interacțiunea cu AI 2.1 (AI-Explicit)
Aria 3: Evaluarea rezultatelor AI 1.2 (AI-Explicit)
Aria 4: Aplicarea AI la locul de muncă 2.4, 5.2, 5.3 (AI-Explicit/Implicit)
Aria 5: Utilizarea responsabilă 4.2, 4.3, 4.4, 3.3, 2.3 (AI-Explicit)

Artificial Intelligence Literacy Framework: U.S. Department of Labor, https://www.dol.gov/general/AI-Literacy-Framework

Licență: Public Domain

Arii AICompIMM bazate pe US Framework:

Arie AICompIMM 🇺🇸 Artificial Intelligence Literacy Framework
Aria 1: Înțelegerea AI Area 1: Understand AI Principles
Aria 2: Interacțiunea cu AI Area 3: Direct AI Effectively
Aria 3: Evaluarea rezultatelor AI Area 4: Evaluate AI Outputs
Aria 4: Aplicarea AI la locul de muncă Area 2: Explore AI Uses
Aria 5: Utilizarea responsabilă a AI Area 5: Use AI Responsibly

AI Skills Tools Package: Skills England, UK Government, https://www.gov.uk/government/publications/ai-skills-tools-package

Licență: Open Government Licence v3.0

Domenii utilizate: Non-Technical · Technical · Responsible/Ethical

Arie AICompIMM 🇬🇧 AI Skills Tools Package
Aria 1: Înțelegerea AI Non-technical AI skills (utilizarea și descrierea relevanței AI)
Aria 2: Interacțiunea cu AI Non-technical AI skills (scrierea de prompturi)
Aria 3: Evaluarea rezultatelor AI Responsible/Ethical (evaluarea acurateții, identificarea bias-ului)
Aria 4: Aplicarea AI la locul de muncă Technical (fluxuri de lucru, automatizare, dashboarduri, platforme low-code)
Aria 5: Utilizarea responsabilă a AI Responsible/Ethical (GDPR, corectarea bias-ului, raportarea problemelor, AI agentic)
Arie AICompIMM 🇪🇺 DigComp 3.0 🇺🇸 US AI Literacy Framework 🇬🇧 AI Skills Tools Package
1 · Înțelegerea AI 3.4 (AI-E) Area 1 Non-Technical
2 · Interacțiunea cu AI 2.1 (AI-E) Area 3 Technical
3 · Evaluarea rezultatelor 1.2 (AI-E) Area 4 Responsible
4 · Aplicarea la locul de muncă 2.4, 5.2, 5.3 Area 2 Technical
5 · Utilizarea responsabilă 4.2, 4.3, 4.4, 3.3, 2.3 (AI-E) Area 5 Responsible
Nivel AICompIMM 🇪🇺 DigComp 3.0 🇺🇸 US AI Literacy Framework 🇬🇧 UK GOV AI Skills
L1 · Utilizator Basic (A1–A2) Foundational literacy Entry-level
L2 · Practicant Intermediate → Advanced (B1–C1) Role-specific proficiency Mid-level
L3 · Expert Advanced + Highly Advanced (C1–C2) AI builder / entrepreneurship pathway Managerial level

Conform DigComp 3.0, descrierile competențelor (din Secțiunea 3, DigComp 3.0) care menționează în mod explicit sistemele de inteligență artificială sunt etichetate „[AI-E]” (AI-explicit). Descrierile în care inteligența artificială este relevantă doar indirect, fără a fi menționată explicit, sunt etichetate „[AI-I]” (AI-implicit). În mod similar, rezultatele individuale ale învățării din Anexa 2 (DigComp 3.0) sunt clasificate în trei categorii: AI-Explicit, AI-Implicit sau fără relevanță pentru AI (nici explicită, nici implicită).

AI-Explicit (AI-E) se referă la competențele în care sistemele AI sunt menționate explicit sau abordate în mod direct.
AI-Implicit (AI-I) se referă la competențele în care sistemele AI nu sunt menționate explicit, dar sunt relevante pentru competențe din motivele de mai jos:

  • Implică utilizarea unei tehnologii digitale care are integrată funcționalitate specifică sistemelor AI.
  • Implică utilizarea sistemelor AI ca una dintre mai multe tehnologii digitale disponibile.
  • Se referă la înțelegerea modului de funcționare a sistemelor AI.
  • Se referă la implicațiile personale, etice sau societale ale sistemelor AI.


Maparea nivelurilor de competență este orientativă, deoarece cadrele analizate utilizează structuri diferite. AICompIMM include trei niveluri de competență, în timp ce DigComp 3.0 prevede patru niveluri. De asemenea, structura diferă față de abordările utilizate în US AI Literacy Framework și AI Skills Tools Package.

Pe această pagină, denumirile secțiunilor pentru cadrele internaționale au fost păstrate în limba engleză pentru a menține coerența cu documentele originale.