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Daten visualisieren in den Digital Humanities (DH Visualisierung)5 ECTS (englische Bezeichnung: Data Visualisation in the Digital Humanities)
Modulverantwortliche/r: Philipp Kurth Lehrende:
Frank Bauer, Tim Weyrich, Philipp Kurth
Start semester: |
WS 2021/2022 | Duration: |
1 semester | Cycle: |
jährlich (WS) |
Präsenzzeit: |
30 Std. | Eigenstudium: |
120 Std. | Language: |
Deutsch und Englisch |
Lectures:
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Hinter den Kulissen des Museums – vom 3D-Scan zur digitalen Ausstellung
(Projektseminar, Frank Bauer et al., Thu, 14:00 - 16:00, 01.151-128; block seminar 4.10.2021-8.10.2021 Mon, Tue, Wed, Thu, Fri, 9:00 - 15:00, Raum n.V.; Preliminary meeting: 14.7.2021, 14:15 - 15:00 Uhr, Zoom-Meeting)
Inhalt:
Datenbestände der Geisteswissenschaften werden dank graphischer
Oberflächen, die die entstehenden hochdimensionalen Metadaten
großer Bestände visualisieren können, aufbereitet. Die Visualisierungsstrategien der Informationswissenschaft und der Datenanalyse sollen ausführlich diskutiert und auf ihre wissenschaftliche Aussagekraft überprüft werden. Im Gegensatz zum manuellen Ansatz kann in diesem Fall mit einer signifikanten Verbesserung im Hinblick auf Schnelligkeit, Genauigkeit sowie Reproduzierbarkeit gerechnet werden. Die Visualisierung von Daten ist von unschätzbarem Wert zum eigenen Verständnis für Zusammenhänge in großen Datensätzen, und zum Aufbereiten der Informationen für Dritte.
Das Auffinden von Tendenzen in Daten wird oftmals wesentlich beschleunigt oder erst möglich durch gezieltes Darstellen und Gegenüberstellen von Informationen.
Die im Informatik-Modul erworbenen technischen Kompetenzen werden dazu in die Geisteswissenschaften übertragen und die erlernten Darstellungsmöglichkeiten werden in Bezug auf ihre Vor- und Nachteile für spezifische gegebene Datensätze evaluiert.
Lernziele und Kompetenzen:
Die Studierenden:
Analysieren die Struktur der Daten in Fallbeispielen und übertragen die erlernten Kompetenzen aus den Informationswissenschaften in die geisteswissenschaftlichen Themen.
Bewerten diverse technische Möglichkeiten zur Visualisierung von Daten hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit für spezifische geisteswissenschaftliche Datensätze
Wenden unter impulsgebender Anleitung die erlernten Konzepte auf konkrete ausgewählte Anwendungsfälle an
Erkennen wesentliche Merkmale eines Datensatzes und stellen diese grafisch gegenüber
Unterscheiden zwischen der Visualisierung zu Publikationszwecken und der Exploration von Zusammenhängen zu Forschungszwecken
Eröffnen sich im interdisziplinären Austausch Zugänge zu verwandten Disziplinen
Erlernen unterschiedliche Vorgehensweisen zur Markierung von Daten
Entwickeln Konzepte zur Darstellung von hochdimensionalen Metadaten
- Selbstkompetenz
- Die Studierenden
erweitern eigenständig den Umgang mit komplexen Anwendungen durch Eigenstudium.
überwachen eigenständig ihren Arbeitsfortschritt und die Einhaltung vorgegebener Termine.
festigen grundlegende Kompetenzen des Selbstmanagements und reflektieren den eigenen Lernprozess
- Sozialkompetenz
- Die Studierenden
tragen durch kritisches Feedback und Ergebnisdiskussion zum kooperativen und konstruktiven Arbeiten in der Gruppe bei.
verbessern die Diskussionskultur, indem sie auf hohem Niveau Inhalte und methodische Zugänge argumentativ vertreten.
erlernen den Umgang mit Kritik als Kritisierende und Kritisierte.
Literatur:
Wird auf studon bekannt gegeben und laufend aktualisiert.
Studien-/Prüfungsleistungen:
Daten visualisieren in den DH (Prüfungsnummer: 91601)
(englischer Titel: Visualising data in DH)
- Untertitel: Hinter den Kulissen des Museums – vom 3D-Scan zur digitalen Ausstellung
- Prüfungsleistung, Seminarleistung, benotet, 5 ECTS
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- weitere Erläuterungen:
nach Vorgabe der Dozierenden
- Prüfungssprache: Deutsch
- Erstablegung: WS 2021/20221. Wdh.: keine Wiederholung
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