Lehrinhalt

In diesem Modul erfolgt eine Einführung in die Digital Humanities. Hierzu gehören u.a. ein Überblick zur Geschichte und Entwicklung geistes- und kulturwissenschaftlicher Arbeitspraktiken hin zu den Digital Humanities, die Vermittlung zentraler Definitionen, Konzepte und Debatten in den Digital Humanities sowie die Vermittlung grundlegender Forschungsfelder und Methoden in den Digital Humanities. Ein interdisziplinärer Überblick zum Thema Digitalisierung und digitale Gesellschaft dient der Kontextualisierung der digitalen Methoden und rundet die Veranstaltung ab.

Das Modul führt in grundlegende Konzepte der Informatik ein. Hierzu gehört u.a. die Vermittlung von Grundlagen in den Bereichen Zahlensysteme, Text-Encoding, Dateiformate, Digitalisierung und digitale Medien, Informationstheorie, Bild-, Audio- und Videokompression, Rechnerarchitekturen und Betriebssysteme, Formale Sprachen und Automaten sowie Netzwerke, Internet und WWW.

In diesem Modul werden Studierenden Kenntnisse in User Centered Design von Software und, damit zusammenhängend, Aspekte des Human Information Behaviour vermittelt. Studierende lernen, wie Softwareentwicklungsprozesse gestaltet werden können, um die Bedürfnisse und Erwartungen von Nutzerinnen und Nutzern systematisch zu erfassen und in den Entwicklungsprozess zu integrieren. Dazu gehören Methoden der Anforderungsanalyse, Usability-Tests, Prototyping sowie Evaluationsverfahren zur Sicherstellung einer hohen Benutzerfreundlichkeit.

Dieses Modul dient der Schaffung von grundlegendem Wissen in Programmierung. Hierzu gehört die Vermittlung von Grundkonzepten der Programmierung, Kenntnissen der Anwendung von Python-Paketen zur maschinellen Verarbeitung von
Sprache sowie Kenntnissen der Verwendung von Python zur Visualisierung von Datensätzen.

Das Modul vermittelt grundlegende Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens. Studierende erwerben ein Verständnis für die theoretischen Grundlagen und Funktionsweisen verschiedener maschineller Lernverfahren, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen sowie Methoden des Deep Learning. Ein Schwerpunkt liegt auf der praktischen Anwendung bestehender Tools und Frameworks (z.B. WEKA), um Datenanalysen durchzuführen und maschinelle Lernmodelle zu entwickeln. Zudem werden Fähigkeiten zur kritischen Bewertung und Interpretation der Analyseergebnisse vermittelt, um deren Aussagekraft und Relevanz im jeweiligen Anwendungsbereich richtig einordnen zu können.

In diesem Modul werden Grundlagen der Datenerhebung und Datenanalyse vermittelt. Hierz gehören u.a. qualitative und quantitative Methoden der Datenerhebung (z.B. Fragebögen), deskriptive Methoden der Datenauswertung (z.B. die Darstellung empirischer Verteilungen) und inferenzstatistische Verfahren der Datenauswertung (z.B. G-Test).

Dieses Modul dient der Vermittlung von Kenntnisse in der computergestützten Verarbeitung geschriebener Sprache. Behandelt werden zentrale Verfahren der automatisierten Sprachverarbeitung, darunter Methoden der Syntaxanalyse, Verfahren der Semantikkomposition sowie die Modellierung und Verarbeitung von Metadaten zur maschinellen Weiterverarbeitung. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Anwendung und Reflexion dieser Methoden im Kontext linguistischer Fragestellungen. Im Rahmen des Kurses vertiefen die Studierenden ihre Kenntnisse zur Informationserschließung, Informationsmodellierung und -verarbeitung sowie zur praktischen Nutzung entsprechender Technologien.

Aufbauend auf Programmierkenntnissen in Python steht in diesem Modul die Vermittlung von Fähigkeiten im Vordergrund, die zum Erstellen von Webanwendungen nötig sind. Hierzu gehören u.a. die Vermittlung der Grundlagen von HTML und CSS, eines Einblicks in JavaScript und jQuery und von erweiterten Kenntnissen in Python zur
Gestaltung von Webanwendungen (z.B. Django).

In diesem Modul steht die Digitalisierung sowohl von Daten als auch von Arbeitsabläufen für Geisteswissenschaftler im Vordergrund. Mögliche Themenstellungen sind u.a. die Digitalisierung und Erschließung analoger
Datenbestände, die Anwendung computergestützter Forschungsmethoden im
geisteswissenschaftlichen Kontext (z.B. Digital Art History), der nutzerzentrierte Entwurf von geisteswissenschaftlichen Arbeitswerkzeugen (z.B. zur Unterstützung
sprachwissenschaftlicher Annotation).

In diesem Modul wird ein Projekt selbstständig bearbeitet, bei dem die maschinelle Verarbeitung von (geschriebener) Sprache im Vordergrund steht. Hierzu gehören beispielhaft Fragestellungen der Stilanalyse (z.B. der automatischen Zuordnung von Texten zu Autoren) sowie korpuslinguistische Problemstellungen (z.B. der Aufbau eines durchsuchbaren, digitalen Korpus einer bestimmten Sprache oder Sprachvarietät).

In diesem Modul stehen die Analyse und das Verstehen von menschlichem Informationsverhalten im Vordergrund. Hierzu gehören beispielhaft die quantitative Analyse großer Datensätze aus dem Umfeld der sozialen Medien (z.B. Twitter) und qualitative Studien zum Finden von Information (z.B. an Informationskiosken in Museen).