Daten visualisieren in den Digital Humanities (DH Visualisierung)5 ECTS
(englische Bezeichnung: Data Visualisation in the Digital Humanities)
(Prüfungsordnungsmodul: Daten visualisieren in den DH)

Lehrveranstaltungen:

• • Hinter den Kulissen des Museums – vom 3D-Scan zur digitalen Ausstellung
    (Projektseminar, Frank Bauer et al., Do, 14:00 - 16:00, 01.151-128; Blockveranstaltung 4.10.2021-8.10.2021 Mo-Fr, 9:00 - 15:00, Raum n.V.; Vorbesprechung: 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.

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. Data Science (Master of Science)
   (Po-Vers. 2021w | Gesamtkonto | Anwendungsfach | Digital Humanities | Daten visualisieren in den DH)

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

1. Prüfer:

Philipp Kurth