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DHVLab Abschlusspräsentation
Abschlusspräsentation des Projekts, April 2018 in Fürth
DHVLab Abschlusspräsentation
- 1. IT for All:Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften Digital Humanities Virtual Laboratory (DHVLab) Prof. Dr. Hubertus Kohle, Kunstgeschichte Dr. Christian Riepl, IT-Gruppe Geisteswissenschaften FAU, Institut für Lern-Innovation – 19. April 2018
- 2. 1. Organisatorischer Hintergrund 2.Konzept der Wissensvermittlung 3. Architektur des DHVLab 4. Komponenten des DHVLab 5. Einsatz und Erfahrungen 6. Zukunftsperspektiven IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 3. 1. Organisatorischer Hintergrund 2.Konzept der Wissensvermittlung 3. Architektur des DHVLab 4. Komponenten des DHVLab 5. Einsatz und Erfahrungen 6. Zukunftsperspektiven IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 4. IT-Gruppe Geisteswissenschaften DH Kompetenz-und Datenzentrum IT-Infrastruktur Forschung & Lehre digital Forschungsdaten- management IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 5. Kooperation und Vernetzung ITGDezernat VIUB LMU IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften LRZ (GeRDI) dhmuc. Netzwerk DH München (BADW, BSB, DM, LMU, …?) téchnē – Campus-Netzwerk Digitale Geistes- und Sozialwissenschaften (FAU, UR, LMU, …?) Geisteswissenschaften Informatik/Statistik UB FAU
- 6. M ultiBH t Artem is BM LO AsiCa Artigo p4s ASD RSQ V GS CoL /MA / BA KiT DHVLab IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften Geo-/Korpuslinguistik Bild VA Person/Objekt Text/Sprach e Stand 2018: über 380 Datenbanken (125 Projektdatenbanken)
- 7. Digitaler Campus Bayern •2016:IT for All: Digitale Datenanalyse • Geschichts- und Kunstwissenschaften der LMU •2017: BA-Nebenfach „Digital Humanities - Sprachwissenschaften“ • Sprachwissenschaften der LMU (Anglistik, Germanistik, Romanistik) • FAU Erlangen • Universität Regensburg •2018: Forschungsdatenmanagement Bayern • Universitätsbibliotheken der FAU und LMU mit VerbaAlpina und GeRDI IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften DHVLab I DHVLab II DHVLab II+
- 8. DHVLab-Team •Prof. Dr. HubertusKohle (Kunstgeschichte) •Prof. Dr. Mark Hengerer (Geschichte) •Prof. Dr. Thomas Krefeld (Romanistik) •Dr. Christian Riepl (ITG) •Dr. Stephan Lücke (ITG) •Dipl. Inform. Linus Kohl (Informatik) •Julian Schulz, M.A. (ITG/Geschichte) •Stefanie Schneider, B.Sc. (ITG/Statistik) •Dr. Harald Klinke, M.Sc. (Kunstgeschichte) •Dr. Gerhard Schön, Dr. des. Markus Frank, Tobias Englmeier M.A., Axel Wisiorek, M.A. (ITG/Geschichte/Linguistik/Computerlinguistik) •Konstantinos Rigas, Jan Lindner (ITG/Technik) IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 9. 1. Organisatorischer Hintergrund 2.Konzept der Wissensvermittlung 3. Architektur des DHVLab 4. Komponenten des DHVLab 5. Einsatz und Erfahrungen 6. Zukunftsperspektiven IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 10. Konzept der Wissensvermittlung •Ziel:Vermittlung von • allgemeinen IT-Kenntnissen • speziellen Kenntnissen in Informatik und Statistik • Umgang mit großen digitalen Datensammlungen •Zielgruppe: Studierende technikferner Studiengänge •Spezifik historischer Datenbestände (Sammlung, Analyse) IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 11. Konzept der Wissensvermittlung •Fachwissenschaft •fachnah und praxisbezogen • am Gegenstand historischer/kunstwissenschaftlicher Fächer • fachspezifische Methodik und Kompetenzen •Kompetenzen in Informatik/Statistik • Akquisition • Annotation • Analyse • Visualisierung IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 12. Konzept der Wissensvermittlung •Veranstaltungen •interdisziplinär und kooperativ • Präsenzveranstaltungen basierend auf Online-Komponente •Online-Komponente mit vier Modulen: DHVLab • virtuelle Rechenumgebung • Datenrepository • Dokumentations-/Publikationsumgebung • Lehr-/Lernumgebung • einheitliche Software-Umgebung und niedrige Einstiegshürde IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 13. 1. Organisatorischer Hintergrund 2.Konzept der Wissensvermittlung 3. Architektur des DHVLab 4. Komponenten des DHVLab 5. Einsatz in der akademischen Lehre 6. Zukunftsperspektiven IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 14. Architektur •virtualisierte Lösung • flexibleRessourcenverteilung • Skalierbarkeit •Zentralisierung von Backup, Logging und Monitoring •webbasierte Dienste •angebunden an zentrale Verwaltungsdienste (LDAP) IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 15. IT for All:Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften 5 Server 1 Storage (ca. 6 TB)
- 16. 1. Organisatorischer Hintergrund 2.Konzept der Wissensvermittlung 3. Architektur des DHVLab 4. Komponenten des DHVLab 5. Einsatz und Erfahrungen 6. Zukunftsperspektiven IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 17. IT for All:Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 18. IT for All:Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften Registrierung für Studierende
- 19. IT for All:Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften • Admin (ITG) • legt Account mit Rolle Dozent an • Dozent • legt Laboratory (Lab) an • Studierende • registrieren sich mit Name, Vorname, E-Mail-Adresse und Passwort • melden sich an Lab an • Dozent schaltet frei Management UI eine Benutzerkennung für alle Module
- 20. • mehrere Desktopsund ssh • vorinstallierte Software • Editoren (vi, jEdit mit xml plugin) • Programminterpreter/Compiler (python) • OCR-Programme (tesseract) • POS-Tagger (treetagger) • MySQL-Client (Zugriff auf DB-Server) • R und R-Studio • QGIS • u.a. IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 21. IT for All:Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 22. • DBMS MySQL •Benutzeroberfläche phpmyadmin • Datenbanken • Projekte (zentral) • Labors • Studierende • Nachhaltigkeit • Qualitätsmanagement (Lehrende) • dauerhafte Speicherung • nachnutzbar • kollaborative Datensammlung IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 23. IT for All:Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 24. • WordPress-Plattform • veranstaltungsbegleitende Dokumentation •Verknüpfung zu Datenbanken • Visualisierung • Publikationsmöglichkeit • wiederverwendbare und nachnutzbare Module • wachsendes Wissensrepositorium IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 25. IT for All:Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 26. • Handbücher • allgemeineEinführungen • an Geisteswissenschaften orientiert • DHVLab, Tabellenkalkulation, Datenbanken (SQL), Statistik (R) • Anwendungsfälle • konkrete Anwendungen zum vertieften Selbststudium • „Datenbankabfragen mit R und SQL“ • „Vom gedruckten Buch zur digitalen Karte“ • „Digitales Edieren in der Praxis“ IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 27. • Analysecenter • statistischeModellierung • Auswertung und Visualisierung • Daten der Kunstgeschichte • Squirrel • Verknüpfung Bild-Text • Transkription und Annotation • digitale Edition IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften Squirrel
- 28. IT for All:Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 29. IT for All:Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 30. IT for All:Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften • Datenaustausch mit virtuellem Desktop • jupyter note- book: Programmierung • Gitlab: versionierte Datenablage • mattermost: Kommunikation
- 31. Außenwirkung IT for All:Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 32. 1. Organisatorischer Hintergrund 2.Konzept der Wissensvermittlung 3. Architektur des DHVLab 4. Komponenten des DHVLab 5. Einsatz und Erfahrungen 6. Zukunftsperspektiven IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 33. Einsatz in derakademischen Lehre •Sommersemester 2016 • Dürer Digital (Klinke) • Wiki, WordPress, XML ... und ich? Digital Humanities und Frühe Neuzeit (Hengerer / Schön) • Grundlagen linguistischer Korpusarbeit (Wisiorek) • dhmuc-Summerschool 2016 (BADW, LMU, DM, BSB am DM) •Wintersemester 2016/2017 • Big Data in der Kunstgeschichte (Kohle / Schneider) • Monarchie und Begräbniskultur im Europa der Frühen Neuzeit (Hengerer / Schulz) • Digitale Methoden für Historiker/-innen (Joas) • Strukturierung und Analyse linguistischer Korpusdaten (Lücke / Riepl) • Beschreibung, Abbildung und Visualisierung von Sprache und Text (Lücke / Riepl) IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 34. Einsatz in derakademischen Lehre •Sommersemester 2017 • Digital Humanities. Automatische und manuelle Bildadressierung in der Kunstgeschichte (Kohle / Schneider) • Digitale Urkundeneditionen – Innovative Zugänge zu mittelalterlichen Originalquellen (Schulz / Weileder) • Zivilgesellschaft, Ehrenamt und Vereine Entwicklung einer engagierten‒ Bürgergesellschaft im 20. Jahrhundert in Bayern (Schulz / Wagner) • Eisenzeit digital: Datenanalyse mit MySQL und QGIS (Lücke / von Nicolai) • Strukturierung und Analyse linguistischer Korpusdaten (Lücke / Riepl) • Beschreibung, Abbildung und Visualisierung von Sprache und Text (Lücke / Riepl) • dhmuc-Summerschool 2017 (BADW, LMU, DM, BSB am LRZ) IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 35. Einsatz in derakademischen Lehre •Wintersemester 2017/2018 • Ordnung ins Chaos - Digitale Netzwerkanalyse am Beispiel mittelalterlicher Geschichtsschreibung (Beck / Krumm) • Zwischen Ausgrabung, Archiv und Ausstellung: das Münchner Marstallmuseum (Hengerer / Pfannmüller) • Textedition und Textanalyse digital - eine Einführung (Hadersbeck / Prof. Dr. Mark Hengerer / Schön) • Strukturierung und Analyse linguistischer Korpusdaten (Lücke / Riepl) • Beschreibung, Abbildung und Visualisierung von Sprache und Text (Lücke / Riepl) • Grundlagen der Programmierung + Übung zum Kurs (Frank / Englmeier) IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 36. Einsatz in derakademischen Lehre •Sommersemester 2018 • Computergestützte Analyse von Museumsdatenbanken (Kohle / Schneider) • Einführung in die Informatik für Historiker (Schön) • Strukturierung und Analyse linguistischer Korpusdaten (Lücke / Riepl) • Beschreibung, Abbildung und Visualisierung von Sprache und Text (Lücke / Riepl) • Einführung in die Datenmodellierung (Englmeier / Frank) + Übung zum Kurs • Erweiterungsmodul Computerlinguistik: Maschinelle Übersetzung (Zangenfeind) Universität Regensburg • Survey- und Experimentdesign (Elsweiler / Kattenbeck) + Übung zum Kurs •Demo Lab • Interessenten der Universitäten Augsburg, Bamberg, Erlangen, Göttingen, Graz, Mainz, München IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 37. Einsatz in derForschung •Labs für Forschungsprojekte • Bernhard von Waging Schriften • Frühneuzeitliche Reisetagebücher • Deutschsprachige Urkunden in Ungarn • Stammbücher in Venedig •Promovierende der Graduiertenschule Language & Literature Munich, Class of Language • Labor KorpLing-CoL mit 17 Text-/Sprachkorpus-Datenbanken IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 38. Erfahrungen •erster Prototyp relativfrüh in Praxis eingesetzt •laufende Optimierung • Systemarchitektur, Serverhardware und Netzanbindung •laufende Erweiterung/Ausweitung • Module (Analysecenter, Squirrel, dh-lehre) • Softwarepakete auf virtuellem Desktop • Fachbereiche (Kunstgeschichte, Geschichte, Linguistik, Archäologie) • Manuale und Kursszenarien • Anzahl der Teilnehmenden (bis 15, bis 25, bis 60 pro Labor) • Universitäten im téchnē – Campus-Netzwerk IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 39. Erfahrungen •positives Feedback vonLehrenden und Studierenden • einfache Labor- und Benutzerverwaltung • Zeitersparnis durch einheitliche Umgebung und vorinstallierte Software • kurze Reaktionszeit bei Support • praxisnaher Einsatz • zeit- und ortsunabhängige Nutzung • kollaboratives Arbeiten im Team • Skalierbarkeit der Systemressourcen • Erweiterbarkeit der Module • Nachnutzung, Langzeitverfügbarkeit, Forschungsdatenmanagement IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 40. Erfahrungen •Problembereiche • leistungsfähige undstörungsfreie Netzanbindung • lizenzpflichtige Software • hauptspeicherintensive Software (z.B. Oxygen) • Anbindung an bestehende Authentifizierungsdienste (LDAP, Shibboleth) IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 41. Erfahrungen •Bedarf vorhanden • aktuell38 Labs und 487 User (Lehrende und Studierende) • IT-for-all DH-Zertifikat in Geschichts- und Kunstwissenschaften • Einbeziehung von Informatik und Statistik • Ausweitung auf andere Fachbereiche und Universitäten •fachnahe Vermittlung von IT-Wissen • wichtig: Übung und praktische Anwendung • Präsenzveranstaltungen mit intensiver Individualbetreuung •praktikabel im Lehr- und Forschungsalltag IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 42. 1. Organisatorischer Hintergrund 2.Konzept der Wissensvermittlung 3. Architektur des DHVLab 4. Komponenten des DHVLab 5. Einsatz und Erfahrungen 6. Zukunftsperspektiven IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 43. Zukunftsperspektiven •Weiterentwicklung zum DHVLabII im Rahmen des DCB • Nutzungsbedingungen und Zustimmung der Benutzer (Datenschutz) • Modifizierung der Benutzerverwaltung (1 User – n Labs) • Integration des Systems „dh-lehre“ im Modul „Dokumentation“ • Zugang: Orientierung an Lehrveranstaltungen (nicht Module) •Kollaboration • Sammeln von fachspezifischen Daten • Sammeln von Werkzeugen zur Analyse und Auswertung • Aufbau einer Wissensbasis (Daten, Dokumentation und Publikation) IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 44. Zukunftsperspektiven •Einsatz an mehrerenUniversitäten • Kooperationsvertrag mit Vereinbarung zu Datenauftragsverarbeitung (Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten) •Ressourcen • Skalierung der Hardware (Server, Storages, Netzanbindung) • Personal für Weiterentwicklung, Administration, Wartung und Support IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 45. Zukunftsperspektiven •Geschäftsmodell • Hosting: zentral(z.B. am LRZ) oder dezentral (an mehreren RZ) ? • Weiterentwicklung, Administration, Wartung und Support: zentral (ITG) oder verteilt ? • Kosten für Hardware und Personal: zentral oder auf Standorte verteilt ? • Admin-Group / Konsortium ? IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften
- 46. Vielen Dank fürIhre Aufmerksamkeit! IT for All: Digitale Datenanalyse in den Geschichts- und Kunstwissenschaften DHVLab: https://dhvlab.gwi.uni-muenchen.de Video: https://tinyurl.com/dhvlab2018 Twitter: @dhvlab