ZIV – Programmier- und Anwenderkurse
Audiovisuelle Medienkompetenz: Videoproduktion
Termin: 21.09. – 02.10.20, Mo–Fr 09:30–16:30 Uhr, ZIV SR, Scharnhorststr. 100
Dozent*in: Olaf Glaser
Die audiovisuelle Medienkompetenzvermittlung besteht aus einem theoretischen Grundlagenteil und einem medienpraktischen Übungsteil. Im theoretischen Teil werden folgende Themen behandelt:
- Einführung in die Kameratechnik (Bauteile und Bedienelemente für Bild- und Tonaufnahmen)
- Organisation und Planung (Technik, Personen, Drehplan, Schnittvorbereitung)
- Einführung in die Bildsprache (filmische Stilmittel und Funktion, Einstellungsgrößen etc.)
- Einführung in den AV-Journalismus (Redaktion und Umsetzung in Bild-Ton-Verbindungen)
- Einführung in die szenische und die dokumentarische Videoarbeit (PR-Filme, Feldeinsätze)
- Einführung in die wissenschaftsredaktionelle Videoarbeit (Entwicklungs- und Ergebnis-Dokumentation, Forschungstransfer, Außendarstellung)
- Einführung in die Vorlesungsaufzeichnung (Lecturnity/Camtasia oder MulticameraRecording)
Im medienpraktischen Teil erproben und vertiefen die Teilnehmer/innen die erworbenen Medienkompetenzen mit professioneller Videotechnik. Die Übung beinhaltet folgende Anwendungen:
- Kameratechnik: Übungen zur professionellen Bildaufnahme (Studio)
- Tontechnik: Übungen zur professionellen Tonaufzeichnung (Richtcharakteristik, Richtmikrofone, Funkstrecken, Tonkabine etc.)
- Lichttechnik: Beleuchtung bei Innenaufnahmen (Studio)
- Kamera- und Objektivbewegung: Übungen zur Bildsprache und schnittgerechtes Drehen
- Umsetzung von Idee oder Thema in Bild-Ton-Verbindungen
Abschließend erstellen die Teilnehmer/innen in Gruppen von 5-8 Personen eigene Kurzfilme.
Zielgruppe: Studierende / Beschäftigte ohne Vorkenntnisse
Einführung in MariaDB/MySQL
Termin: 06.04. – 13.07.20, Mo 10–12 Uhr, ZIV Computer-Lab 3, Einsteinstr. 60
Dozentin: Martin Leweling
MySQL ist das am weitesten verbreitete Datenbanksystem in der Open-Source-Szene. Die Kombination aus Linux als Betriebssystem, Apache als Webserver, MySQL als Datenbanksystem und Perl/PHP/Python als Skriptsprachen hat sich mittlerweile unter dem Akronym "LAMP" als kostengünstige Gesamtlösung bei der Erstellung dynamischer Websites etabliert. In der Vorlesung wird mit dem Ableger MariaDB gearbeitet, das sich allmählich in gängigen Linux-Distributionen als neuer Standard durchsetzt. Zunächst werden die generellen Grundlagen der Programmierung relationaler Datenbanken behandelt. Ein wichtiges Thema ist dabei die Normalisierung von Datenbankschemata. Der Schwerpunkt der Vorlesung besteht aus einer Einführung in die Datenbanksprache SQL. Mit SQL-Anweisungen werden etwa Datenbankobjekte angelegt, Daten und Tabellen gespeichert und abgefragt, sowie Zugriffsrechte verwaltet. Backup und Ausfallsicherheit werden ebenfalls behandelt. Einfache Datenbankabfragen in der Skriptsprache Perl sowie die Vorstellung der Web-Administrationsoberfläche phpMyAdmin runden die Vorlesung ab. Durch die Arbeit im Computerlabor an eigenen Testdatenbanken können die Teilnehmer/innen die in der Vorlesung vorgestellten Beispiele nachvollziehen und Übungsaufgaben lösen. Da die benötigte Software für alle gängigen Betriebssysteme frei verfügbar ist, kann zum Üben aber auch der PC zu Hause verwendet werden.
Zielgruppe: Studierende / Beschäftigte ohne Vorkenntnisse
High Performance Computing
Termin: 24.08. – 28.08.20, Mo–Fr 10–16 Uhr, SRZ 102, Orléans-Ring 12
Dozent*in: Holger Angenent
Wissenschaftliche Berechnungen benötigen immer mehr Rechenleistung. Um diese bereit zu stellen, verwenden Cluster eine große Anzahl von CPU-Kernen. Das Erstellen von Programmen, die derartige Architekturen ausnutzen, erfordert Programmiertechniken, die über die Fähigkeiten von seriellen Programmiersprachen hinausgehen. Die Veranstaltung bietet einen Einstieg in die üblichen Programmierparadigmen OpenMP und MPI, mit denen C/C++ und Fortran Programme parallelisiert werden können. Ebenso werden angepasste Tools zur Analyse von Fehlern und Performance-Engpässen für die parallele Programmierung behandelt. Zusätzlich werden Kenntnisse für die Verwendung des Clusters Palma vermittelt. Dies umfasst das Batchsystem sowie die Monitoring Tools.
Folgende Themen werden im Kurs behandelt:
- Verwendung des Clusters PALMA
- Programmieren mit OpenMP
- Programmieren mit MPI
- Visualisierung von Forschungsergebnissen mit Python
Zielgruppe: Erste Programmierkenntnisse in C/C++ sind Voraussetzung. Für den praktischen Übungsteil sind zumindest Grundkenntnisse der Linux-Kommandozeile sehr von Vorteil.
Programmieren in Java
Termin: 08.04. – 15.07.20, Mi 14–16 Uhr, ZIV Computer-Lab 3, Einsteinstr. 60
Dozent*in: Dr. Marcel Wunderlich
Die Lehrveranstaltung bietet eine Einführung in die objektorientierte Programmierung anhand von Java. Java ist eine der am weitesten verbreiteten und etablierten Sprachen, welche ihren Fokus auf Einfachheit und Robustheit hat. Dies erlaubt einen soliden Einstieg in die Softwareentwicklung und verhindert bereits beim Schreiben viele klassische Programmierfehler.
Java befreit die Progammierenden größtenteils von der Verwaltung der unterliegenden Hardware und des Betriebssystems und erlaubt so die Konzentration auf die eigentliche Programmlogik. Entsprechend findet sich Java auch in allen möglichen Anwendungsbereichen wieder, so wie Chipkarten, Desktopanwendungen, auf Großrechnern, etwa als Backend für Versicherungen oder Warenwirtschaftsysteme, oder auch in verteilten Serveranwendungen in der Cloud.
Es werden die Grundbausteine der strukturierten Programmierung eingeführt. Die Konzepte der objektorientierten Programmierung werden motiviert und die Grundbegriffe von Klassen, Objekten, Methoden und Vererbung erklärt. Zudem wird der Umgang mit Dokumentation näher gebracht.
Am Ende der Lehrveranstaltung haben die Studierenden das Vokabular und die Denkweise so weit kennengelernt, dass sie sich selbst weitere Programmierkenntnisse aneignen können, in Java oder einer anderen objektorientierten Sprache.
Zielgruppe: Hörer*innen ohne Vorkenntnisse in der (objektorientierten) Programmierung
Programmieren in Python
Temin: 21.09. – 25.09.20, Mo–Fr 09–16 Uhr, ZIV Computer-Lab 3, Einsteinstr. 60
Dozent*in: Dr. Markus Blank-Burian
Die Lehrveranstaltung führt in die Scriptsprache Python ein. Sie besteht aus einem Vorlesungsteil und einem Übungsteil. Der Vorlesungsteil beschäftigt sich zunächst mit Grundlagen von Python. Anhand von einfachen Beispielen werden grundlegende Konzepte des prozeduralen und objektorientierten Programmierens erklärt. In der zweiten Hälfte der Vorlesung soll dann ein Einblick in die Anwendung weiterführender Bibliotheken gegeben werden, wie z.B. numpy und scipy zur Lösung numerischer Probleme, pandas zur Verarbeitung von tabellarischen Daten oder PyQt für grafische Benutzeroberflächen. Etwa alle zwei Wochen wird in Form einer praktischen Übung das zuvor erlernte Wissen am Computer angewendet.
Die Studierenden sollen nach erfolgreicher Teilnahme wichtige Muster des prozeduralen und objektorientierten Programmierens beherrschen und diese in der Programmiersprache Python zur Entwicklung eigener Programme umsetzen können. Außerdem sollen sie Grundkenntnisse in der Verwendung und Funktionsweise von Bibliotheken im Bereich der Datenverarbeitung, Visualisierung und Benutzerinteraktion erlangen.
Voraussetzungen für die Teilnahme
Zielgruppe: Die Veranstaltung ist für Teilnehmer geeignet, die bereits erste Programmiererfahrungen haben und Python kennenlernen wollen. Vorkenntnisse in Python sind nicht erforderlich.
Publizieren mit LateX
Termin: 31.08. – 04.09.20, Mo–Fr 09–15 Uhr, ZIV Computer-Lab 3, Einsteinstr. 60
Dozent*in: Dr. Damian Bucher, Christian Schild
LaTeX ist ein mächtiges und flexibles Satzsystem, das sich besonders für wissenschaftliche und technische Publikationen eignet. Autoren können aus einer Vielzahl von fertigen Layouts auswählen und diese eigenen Vorstellungen anpassen. Mit speziellen Komponenten, z. B. zur Erzeugung von PDF-Dateien, können LaTeX-Publikationen für die Veröffentlichung vorbereitet werden. Das komplette Satzsystem ist frei erhältlich und steht praktisch auf allen verbreiteten Betriebssystemen zur Verfügung. In dieser Veranstaltung werden die Grundkonzepte und wichtigsten Erweiterungen von LaTeX vorgestellt:
- Komponenten des Satzsystems
- allgemeine Dokument- und Textstrukturen
- Formeln, Tabellen, Grafiken
- Erzeugung von PDF-Dokumenten
Zielgruppe: Anfänger im Umgang mit dem Textsatz unter LaTeX
Vektorbasierte Illustration
Termin: 09.04. – 16.07.20, Do 10–12 Uhr, ZIV Computer-Lab 3, Einsteinstr. 60
Dozent*in: Christopher Burgholz
Illustration ist ein entscheidendes Mittel zur Vermittlung sowohl einfacher wie auch komplexer Sachverhalte. An Hochschulen wird sie in Form der Wissenschaftsillustration zu einem wichtigen Kommunikationswerkzeug. Doch auch im nicht-wissenschaftlichen Bereich kommen Illustrationen immer dann zum Einsatz, wenn Informationen visuell ansprechend dargestellt werden müssen.
Dieser Kurs konzentriert sich auf die Erstellung digitaler Vektorillustrationen mit Adobe Illustrator. Dabei lernen die Teilnehmer/innen den kreativen Prozess von der Konzeption bis hin zur fertigen Grafik kennen. Gestalterische Gesichtspunkte werden hierbei vertieft. Ziel des Kurses ist, den Teilnehmer/innen die Möglichkeit zu bieten, Informationen illustrativ zu visualisieren. Folgende Aspekte werden thematisiert:
- Was ist Vektorillustration?
- Ideenfindung
- analoge Skizzen vorbereiten
- geometrische Objekte erstellen
- Ankerpunkte bearbeiten
- Freihand-Werkzeuge verwenden
- Formen kombinieren
- Farbtheorie & Farbmanagement
- perspektivische Darstellung
- Schrift & Layout
- Dateiformate, Export & Druck
Zielgruppe: Allgemeine Computerkenntnisse und Interesse an zeichnerischer Darstellung werden vorausgesetzt.
Reguläre Veranstaltungen, offen für weitere Teilnehmer*innen
AI@WWU - A practical introduction to Al theory and techniques for interdisciplinary research
Termin: Mo 16–19 Uhr (Beginn: 6. April 2020), VSH 2019 (Aula)
Dozent*in: Jun.-Prof. Dr. Benjamin Risse
Short Summary:
AI and in particular machine learning (ML) tools become more and more accessible due to easy to
use programming environments (esp. Python) and libraries (esp. Tensorflow and Pytorch). In order
to apply these powerful tools for a variety of research projects, some basic understanding is
required to tackle data preparation, visualisation and successful ML algorithm usage. In this
course we will (1) teach AI and machine learning basics (70% of the course) and (2) apply these
techniques to custom problems and custom data provided by the participants (30% of the
course). In particular, we will introduce several state of the art deep learning algorithms like CNNs,
LSTMs and Autoencoder. The entire course will be interactive and the participants will implement
and use all presented techniques in pre-configured test environments.
Goal:
- Teach AI and machine learning basics (70%)
- Work on own data and project (30%)
Organisation:
- 10 sessions á 3 hours
- Each Session would be 40-60 minutes presentation and ~ 2 hours of practical coding
- Programming will be done in Python and Tensorflow2
- Programming environment will be provided by pre-installed Jupyter Notebooks (software, own
hardware has to be used)
• Jupyter Notebooks allow interactive worksheets (only some code passages need to be filled
in, the result is then plotted interactively)
- Limited to 50 participants max.
Zielgruppe: University staff from all disciplines (PhDs, PostDocs, Group Leaders, etc.)
- Participants should be interested in learning the basic theory and practical usage of AI (in particular deep learning) algorithms
- All disciplines are welcome (i.e. science and humanities with interest in quantitative methods)
- Own datasets / problem sets are welcome; if these can be used needs to be evaluated in the beginning of this course
Anmeldungen können Sie an b.risse(at)uni-muenster.de richten.
Workshop des Career Service: Digitalisierung als Laufbahnchance für Geistes- und Sozialwissenschaftler*innen
Termin: Do., 28.05.2020, 10.15–16.45 Uhr und Fr., 29.05.2020, 10.15–16.45 Uhr; Career Service, Schlossplatz 3, Seminarraum 2
Dozent*in: Dr. Mareike Menne, Andreas Eimer
Ob Lehre, Forschung, Kulturarbeit, öffentliche Verwaltung, „irgendwas mit Medien“ – große Teile der beruflichen Praxis von Geistes- und Sozialwissenschaftler*innen haben eine digitale Dimension. Auch sind neue Berufe entstanden, in denen digitale Kompetenzen die fachlichen Aufgaben verändern, ergänzen, teils auch verdrängen und ersetzen.
In diesem Seminar erhalten Sie:
- Input zu digitalen und technischen Kompetenzen, die häufig in fachaffinen Berufen nachgefragt und angewendet werden,
- Input zu neuen fachaffinen Berufen mit digitalem Schwerpunkt,
- Reflexionsangebote und Bewertungskriterien zur Selbsteinschätzung Ihres digitalen Profils – auch in der Mischung aus Freizeit- und beruflicher Nutzung, und
- Informationen und Entwicklungsangebote zur individuellen digitalen Weiterbildungsplanung im Konzept des Lebenslangen Lernens.
Teilnehmen können alle, die zurzeit an der Universität Münster studieren, promovieren oder innerhalb des vergangenen Jahres ihren Abschluss an der Universität Münster gemacht haben.
Studiengangspezifische Veranstaltungen
Übung: Digitales Arbeiten zur Konsumgeschichte: Münsterländische Nachlassinventare des 18. Jahrhunderts
Termin: Mi 8–10, F 072
Dozent*in: Henning Bovenkerk
Die Übung befasst sich mit der These der frühneuzeitlichen Konsumrevolution und den Möglichkeiten der Erforschung anhand von Nachlassverzeichnissen. In drei thematischen Einheiten wird zuerst der theoretische Ausgangspunkt Revolution und die Rolle von Nachlassinventaren in deren Kontext beschrieben. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Verbindung von materieller Kultur und Konsum. Im zweiten Teil stehen die Quellen selbst, ihre Erschließung und Aussagekraft im Mittelpunkt. Schließlich werden grundlegende Möglichkeiten der digitalen Erfassung und Auswertung aufgezeigt. Der Fokus liegt dabei auf der Nachvollziehbarkeit und selbstständigen Durchführung der einzelnen Schritte durch die Teilnehmer.
Anmeldungen per Mail an: henning.bovenkerk@uni-muenster.de
Übung: Methoden der digitalen Geschichtswissenschaft. Texte, Daten, Netze
Termin: Mo 14–16 Uhr, F 042
Dozent*in: Jun.-Prof. Dr. Christine Fertig
Die Geschichtswissenschaft bedient sich zunehmend digitaler Instrumente, um innovative Forschung zu betreiben und neue Fragen zu stellen und zu beantworten. In der Lehrveranstaltung sollen verschiedene Methoden digitaler Geschichtswissenschaft vorgestellt, diskutiert und erprobt werden. Vorgesehen ist die Beschäftigung mit einem breiten Methodenkanon, wie die Digitalisierung von Textkorpora, Verfahren der digitalen Textanalyse, qualitativen und quantitativen Auswertungen sowie der historischen Netzwerkanalyse. Der inhaltliche Fokus wird auf der Arbeit mit Quellen zur (früh)neuzeitlichen Wissensgeschichte liegen; die Lehrveranstaltung begleitet damit das Hauptseminar „Das Wissen (von) der Welt“.
Anmeldung erforderlich.
Übung: Hacking Mühlhausen - Digitale Sozialtopographie einer spätmittelalterlichen Stadt (Summer School mit Exkursion)
Termin: Informationen zu den Terminen finden Sie im Vorlesungsverzeichnis
Dozent*in: Colin Arnaud, Dr. Daniel Stracke
Aus einer ottonischen Königspfalz entwickelte sich die Reichsstadt Mühlhausen in Thüringen mit ihren vielen Pfarrkirchen, Hospitälern und Klöstern sowie vor allem einer mächtigen Präsenz des Deutschen Ordens. Der städtische Raum gliederte sich im Spätmittelalter in eine Ober- und eine Unterstadt, um die sich seit dem Mauerbau (etwa 1200) ein Ring von Vorstädten gebildet hatte. Inwiefern spiegelt dieses heterogene Gebilde soziale Teilräume und Ungleichheiten wieder? Was geben die Quellen über die Einwohner und ihre Wohnorte preis? Wie verteilten sich Wohlstand und Berufsgruppen in der Stadt?
Solchen Fragen nach der Sozialtopographie der Stadt geht die Summer School nach und verbindet dabei ‚klassische‘ und computergestützte Forschungsmethoden. Die Veranstaltung eröffnet Interessierte dieses städtegeschichtliche Arbeitsfeld und führt in Grundprobleme der Digital Humanities ein – die Möglichkeiten und Voraussetzungen digitaler Datenanalyse, Datenstrukturierung und vor allem die Benutzung des Geoinformationssystems QGIS. Aus den spätmittelalterlichen Steuerregistern des Stadtarchivs Mühlhausen werden gemeinsam Daten erhoben und so aufbereitet, dass mittels der GIS-Analyse neuen Erkenntnisse gewonnen und in Karten dargestellt werden.
Von den TeilnehmerInnen wird intensive Mitarbeit bei der Quellentranskription und die Übernahme eines Kurzreferates erwartet, Kenntnisse in (Geo-)Informatik werden nicht vorausgesetzt.
Die Summer School startet mit einer Exkursion nach Mühlhausen zur Besichtigung des historischen Stadtkerns (zweitgrößtes Flächendenkmal in Thüringen) und der bemerkenswerten Bestände des Stadtarchivs. Informationen zur Übernahme von Reisekosten und zur Eigenbeteiligung folgen.
Die Teilnehmerzahl ist begrenzt, eine Anmeldung per Mail (stracked[a]uni-muenster.de) ist erforderlich.
Eine gemeinsame Lehrveranstaltung des Historischen Seminars und des Instituts für vergleichende Städtegeschichte.
Hauptseminar: Künstliche Intelligenz als anthropologische Herausforderung (Ethik)
Termin: Do 16-18 Uhr, ETH 203
Dozent*in: Prof. Dr. Anne Käfer
Wer ist der Mensch? Dieser Frage geht das Seminar nach mit Blick auf die Herausforderungen, vor die die Entwicklung künstlicher „Intelligenz“ stellt. Hierzu werden anthropologische Grundlagentexte der philosophischen und der theologischen Tradition studiert. Technische Entwicklungen, die das Handeln des Menschen überflüssig zu machen scheinen und die zugleich fähig sind, den Menschen zu überwachen, werden ethischen Urteilen unterzogen.
Anmeldung erforderlich.
Seminar: Digitale Literaturwissenschaft
Termin: Fr., 17.04., 8.05., 29.05, 14–20 Uhr, BB 302 , BB 107, BA 006
Dozent*in: Priv.-Doz. Dr. Christian Sieg
Das Seminar wendet sich an Studierende, die sich zusätzlich zu ihren schon erworbenen literaturwissenschaftlichen Grundkenntnissen einen Einblick in die digitale Literaturwissenschaft erarbeiten wollen. Es wird im Geiste eines Forschenden Lernens durchgeführt: Sie selbst sollen die Methoden der Digital Humanities ausprobieren und reflektieren. Methodisch konzentrieren wir uns auf das Topic Modeling, die Stilometrie und die Netzwerkanalyse. Um die Leistungsfähigkeit und die Grenzen dieser Methoden zu diskutieren, vergleichen wir sie mit traditionellen literaturwissenschaftlichen Methoden und Theorien. Mitbringen ins Seminar sollten Sie Ihren Laptop und Spaß an der Methodenreflexion!
Anmeldung erforderlich.
Übung: GIS-Grundkurs
Termin: Informationen zu den Terminen finden Sie im Vorlesungsverzeichnis.
Dozent*in: Prof. Dr. Angela Schwering, Julian Kuhlmann
Anmeldung erforderlich.
V/Ü (Master): Advanced GIS Methods in Digital Cartography
Termin: Mo 18–20 Uhr, StudLab 125, Heisenbergstr. 2
Dozent*in: Sven Harpering
This practically oriented course teaches knowledge in the field of map design using geographic information systems (GIS). Some of the subjects are:
- Introduction to GIS & Cartographic Basics
- Open Data & Commercial Datasources
- Map Making and Production in 2D & 3D
The content and methods presented in the lectures are practically implemented in the exercises. The students will use different software components (QGIS and ArcGIS) to fulfill different intermediate tasks and one final project.
Anmeldung erforderlich.
Übung: Python in GIS
Termin: Di., 8–10 Uhr und Do., 8–10 Uhr, StudLab 126
Dozent*in: Jun.-Prof. Dr. Judith Verstegen
Anmeldung erforderlich.
Seminar: 'R' you ready? Datenanalyse für Sozialwissenschaftler*innen
Termin: Di 16–18 Uhr, SCH 100.301
Dozent*in: Phillip Hocks
Viele gute Forschungsideen aber nicht das richtige Handwerkszeug zum Beantworten?
Lust empirisch zu arbeiten aber keine Ahnung wie?
Genug mit abstrakten Konzepten von Statistik – ich will anwenden?
In dem Kurs „'R' you ready? Datenanalysen für Sozialwissenschaftler*innen“ erlernen Studierende die Fähigkeiten zur quantitativen Untersuchung von Forschungsfragen. Sozialwissenschaften ermöglichen die Analyse vielfältiger Daten: Umfragedaten, amtliche Statistiken, Textdaten sowie Big Data. Mit Hilfe der Software R erhalten die Studierenden einen Einblick in die Generierung, Aufbereitung sowie Analyse verschiedener Datenstrukturen und üben die eigene Anwendung. Ziel ist es, dass die Studierenden am Ende des Semesters in der Lage sind mit bestehenden Daten zu arbeiten: Datensätze aufzubereiten, Datensätze zu erkunden, Datensätze zu analysieren und statistische Ergebnisse optisch anspruchsvoll aufzubereiten. Das Seminar hat bewusst keinen thematisch-inhaltlichen Schwerpunkt, da hier genug Raum und Zeit zum Erlernen und Anwenden von R geschaffen werden soll. Dennoch bleiben das Seminar und die Übungsaufgaben nicht abstrakt, sondern beschäftigen sich mit konkreten sozialwissenschaftlichen Problemstellungen. Anhand bereits behandelter Inhalte im Studium sowie publizierter Artikel werden die Programmierfähigkeiten erlernt und angewandt.
Voraussetzung: Der Kurs richtet sich ausdrücklich an alle interessierten Studierende. Vorkenntnisse in R sind nicht erforderlich. Gewisse Grundkenntnisse (Statistik I & II) sind von Vorteil aber nicht zwingend notwendig. Ein hohes Maß an Interesse und Bereitschaft sich mit skriptbasierter Software auseinander zu setzen ist allerdings unabdinglich.
Das Seminar findet 14tägig statt, die Sitzungen umfassen jeweils eine Dauer von 2 Stunden (120 Minuten). In den Wochen zwischen den Sitzungen sollen die gewonnen Erkenntnisse mit Hilfe von Übungsaufgaben angewendet und vertieft werden.
Erster Termin: 07.04.2020 16 Uhr (s.t.)
Übung: Analyse und Visualisierung ökologischer Daten in R
Termin: Mi 12–14 Uhr, StudLab 126
Dozent*in: Lilian-Maite Lezama-Valdes
In diesem Kurs wird R zur Auswertung und Visualisierung ökologischer Daten vorgestellt. Ziel des Kurses ist es einen sicheren Umgang mit R zu erlernen, sowie das Verständnis grundlegender statistischen Methoden in den Umweltwissenschaften zu stärken.
Anmeldung erforderlich.
Seminar: Digitale Kommunikation
Termin: Fr.10–12 Uhr, VSH 06
Dozent*in: Dr. Katharina König
Die Interaktion über mobile Messenger wie WhatsApp ist längst nicht mehr aus unserem kommunikativen Alltag wegzudenken. Die Messenger werden kontinuierlich erweitert und an die Bedarfe der NutzerInnen angepasst, zugleich entwickeln NutzerInnen neue sprachliche Praktiken, mit denen sie das Funktionsspektrum der Messenger für ihre Zwecke ausdeuten. Emojis, Sprachnachrichten und Bild-Postings sind bereits fest im Repertoire digitaler Kommunikation verankert und weisen musterhafte Verfestigungen auf, die wir im Rahmen des Seminars untersuchen werden.
In dem Seminar entwickeln Sie in Projektteams Forschungsfragen zur linguistischen Analyse digitaler Kommunikation und führen auf Basis der Mobile Communication Database (MoCoDa), einer online-basierten Datenbank zur mobilen Messenger-Kommunikation, eigenständig eine empirische Studie durch. Neben Präsenzsitzungen und Teamarbeitsphasen werden Sie bei Ihrem Projekt durch individuell vereinbarte Methodensprechstunden begleitet. Im Rahmen eines Round Tables werden Sie zu-dem gewünschte Erweiterungen der Recherchemöglichkeiten mit den EntwicklerInnen der MoCoDa diskutieren und so zum bedarfsgerechten Ausbau der digitalen Forschungsressource beitragen.
Das Seminar findet im Rahmen des vom Stifterverband geförderten Digi-Fellowships von Dr. K. König und Prof. Dr. M. Beißwenger (Universität Duisburg-Essen) statt (https://www.stifterverband.org/digital-lehrfellows-nrw/2019/koenig_beisswenger). Die Ergebnisse Ihrer Studienprojekte präsentieren Sie in einem Abschlussworkshop, der zusammen mit den TeilnehmerInnen des parallel an der UDE stattfindenden Seminars veranstaltet wird.
Bitte beachten Sie: Da der 10.04.2020 ein Feiertag ist, beginnt das Seminar mit der Sitzung am 17.04.2020. Bitte beachten Sie, dass der Abschlussworkshop am 03.07.2020 von 10-14 Uhr stattfinden wird. Halten Sie sich diesen Termin entsprechend frei.
Seminar: Medienkompetenz als Teil der Lehrerprofessionalität - ein Forschungsseminar zur Erkundung digitaler Kompetenzen angehender LehrerInnen
Termin: Mo 12–14 Uhr, BB 208
Dozent*in: Dr. Kris-Stephen Besa
Die Anforderungen an professionelles Handeln von Lehrkräften steigen stetig: Die Kernaufgaben Erziehung und Unterrichtsgestaltung, die spezifische Fähigkeiten erfordern, werden beispielsweise ergänzt um Erfordernisse im Umgang mit heterogenen Lerngruppen oder – aktuell besonders prominent – den kompetenten Umgang mit digitalen Medien.
Ziel des Seminars ist die datengestützte Auseinandersetzung mit Fragen der Mediendidaktik sowie der Medienerziehung. Damit Lehrkräfte als pädagogisch Tätige erfolgreich medienbezogenes Wissen und Fähigkeiten vermitteln können, müssen sie selber über entsprechende Kompetenzen verfügen (Knaus, 2019).
Daher sollen in der Veranstaltung sowohl die eigenen Fähigkeiten der TeilnehmerInnen im digitalen Bereich kritisch beleuchtet als auch vergleichende Daten erhoben und im Seminar gemeinsam analysiert. Neben der medienspezifischen Fragestellung ist ein weiterer Seminarinhalt der Erwerb und Ausbau von forschungsbezogenen Fähigkeiten. Vorerfahrungen im Umgang mit quantitativen Forschungsmethoden sind nicht zwingend erforderlich, jedoch wird von den SeminarteilnehmerInnen die Bereitschaft erwartet, sich in diese – unterstützt durch den Dozenten – einzuarbeiten.
Auf 35 Studierende begrenzte Teilnehmerzahl, Anmeldung erforderlich!
Seminar: Zahl und Sinn - Digitalisierung, Quantifizierung und Metrisierung als Realabstraktionen sozialer Ordnung
Termin: Di 16–18 Uhr, SCH 121.555
Dozent*in: Prof. Dr. Joachim Renn
Unter Digitalisierung werden in der Regel Umbildungen von Arbeitsprozessen und von anderen sozialen Praktiken durch den Einbau elektronischer Kommunikationsmedien verstanden. Handlungs- und "sozialtheoretisch" betrachtet ist die Umstellung auf digitale Medien aber nur der Spezialfall einer tieferliegenden Substitution des analogen Mediums sozialer Sinnbewirtschaftung (Interaktion) durch digitalisierte Notationssysteme (Nelson Goodman), besonders durch Medien der Quantifizierung. Bereits die Analyse der abstrakten Arbeit durch Marx ist in diesem Sinne eine Analyse der Digitalisierung. Das Seminar untersucht Formen und Folgen der zahlenbasierten Abstraktion für (moderne) soziale Ordnungen und Identitäten anhand einschlägiger theoretischer Konzepte und diagnostischer Analysen.
Anmeldung erforderlich.