Demo Session

QUADRIGA Book_Template und Anleitung

Lernen Sie Jupyter Book anhand des von QUADRIGA entwickelten Templates und der zugehörigen Anleitung kennen, um Ihre nächste OER zu gestalten. In diesen sind die Erkenntnisse des Projekts aus der OER-Entwicklung mit Jupyter Book festgehalten und in konkreten Vorgaben und Empfehlungen umgesetzt. Dies umfasst unter anderem die Struktur der OER und detaillierte Metadaten.

Am Stand sprechen Sie mit Hannes Schnaitter.

QUADRIGA Datenkompetenzframework

Am Framework-Stand können Sie sich über das eigens für das Projekt QUADRIGA entwickelte Datenkompetenzframework, seine Anwendung und Genese informieren. Lassen Sie uns zum Thema Datenkompetenzen ins Gespräch kommen und kreativ werden, indem Sie Ihre Vorstellung von Datenkompetenz mit Lego bauen.

Am Stand sprechen Sie mit Melanie Seltmann, Hannes Schnaitter und Paul Walter.

QUADRIGA Navigator

Der eigens für das Projekt entwickelte QUADRIGA Navigator bietet einen intuitiven Zugang zu sämtlichen im Projekt entstandenen Open Educational Resources (OER). Als zentraler Einstiegspunkt dient eine interaktive Landkarte, die auf dem QUADRIGA-Datenkompetenzframework basiert. Über diese lassen sich die Inhalte gezielt anhand spezifischer Datenkompetenzen suchen und explorieren.

Besuchen Sie uns am Stand, Sousan Homaeipour, Xuanchi Guo und Prof. Dr. Sonja Schimmler freuen sich auf den Austausch mit Ihnen.

Fallstudien Text: Quantitative Analyse von historischen Zeitungen und aktuellen Pressemitteilungen - OERs für die textbasierten Digitalen Geisteswissenschaften

Haben Zeitungen eigentlich mehr über die Spanische Grippe berichtet, je mehr Todesopfer sie forderte? Sind die Pressemitteilungen des Berliner Senats in letzter Zeit barrierefreier geworden?

Wenn Sie interessiert, wie wir diese Fragen mit quantitativen Methoden untersuchen und in OERs vermitteln, kommen Sie zu unserem Stand. Dort sprechen Sie mit Daniil Skorinkin, Ph.D, und Henny Sluyter-Gäthje.

Fallstudien Tabelle: Bildungsangebote für Verwaltungsdaten - Fallstudien für den Datentyp Tabelle

Am Stand des Datentyps „Tabelle" erhalten Sie Einblicke in drei bestehende Fallstudien: Erfahren Sie, wie Sie Datenanalysen selbst reproduzieren können – mit einem Fallbeispiel aus dem Nationalen Bildungsbericht. Darüber hinaus zeigen wir Ihnen, wie offene Daten über SPARQL-Abfragen in Datenportalen erschlossen und die gewonnenen Daten in einem eigenen Dashboard zur Visualisierung von Baum- und Bewässerungsdaten aufbereitet werden können.

Geben Sie uns Feedback und diskutieren Sie mit uns, welche Lernressourcen in den Verwaltungswissenschaften zum Aufbau von Datenkompetenzen noch fehlen.

Am Stand sprechen Sie mit Paul Walter, Jana Plomin, Ralf Porębski und Juliane Schmeling.

Fallstudien bewegtes Bild: Digitale Filmanalyse – Annotieren und visualisieren

Wie lassen sich Filme digital analysieren? Unsere OER zeigt, wie Filmmaterial anhand digitaler Annotationswerkzeuge systematisch analysiert und visualisiert werden kann – konkret am Beispiel von Online-Videos zur Klimakrise.

Am Stand sprechen Sie mit Derya Demir und Jun.-Prof. Dr. Matthias Grotkopp.

Fallstudien bewegtes Bild: Studentische Filme an der Filmuniversität Babelsberg zur Wendezeit (1985-1999) - Metadaten und Datenbereinigung

Die vorliegende Open Educational Ressource (OER) erkundet, wie für die Bearbeitung einer filmwissenschaftlichen Fragestellung digitale Verfahren eingesetzt werden können. Im Mittelpunkt steht die Frage, welche Veränderungen sich in den studentischen Filmen der Wendezeit an der Hochschule für Film und Fernsehen (HFF) „Konrad Wolf“, also der heutigen Filmuniversität Babelsberg KONRAD WOLF, erkennen lassen. Dabei nimmt die Fallstudie vor allem Metadaten und filmografische Angaben zu den studentischen Produktionen aus den Jahren 1985 bis 1999 im Filmarchiv der Filmuniversität in den Blick. Anhand dieses Beispiels werden unter anderem Prozesse der Datenbereinigung mit OpenRefine dargestellt und verschiedene Möglichkeiten der Datenvisualisierung erläutert.

Am Stand sprechen Sie mit Marco Winter und Dr. Thomas Schick.