@article{SchmidtWulffen1982, author = {Schmidt-Wulffen, Thomas}, title = {"Krieg und Frieden in der Kinder- und Jugendliteratur" / Eine Tagung der Arbeitsgemeinschaft "Jugendliteratur und Medien" in der GEW}, series = {BuB - Forum Bibliothek und Information}, journal = {BuB - Forum Bibliothek und Information}, pages = {630 -- 632}, year = {1982}, language = {de} } @misc{BroecherSchmidt2025, author = {Br{\"o}cher, Leonie and Schmidt, Thomas}, title = {OER als Schl{\"u}ssel zur Data Literacy: Lessons Learned aus dem E-Learning-Projekt „MaDaLi²" der Universit{\"a}t Mannheim}, series = {Themenkreis 5: Digitalit{\"a}t und KI/ OER offen und fair (24.06.2025, 13:00 - 15:30, Halle 4.1./ Raum I)}, journal = {Themenkreis 5: Digitalit{\"a}t und KI/ OER offen und fair (24.06.2025, 13:00 - 15:30, Halle 4.1./ Raum I)}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-197857}, year = {2025}, abstract = {Nicht erst seit der Corona-Pandemie k{\"o}nnen Open Educational Resources (OER) Universit{\"a}ten und Universit{\"a}tsbibliotheken dabei unterst{\"u}tzen, Lernangebote nachhaltig und ressourcenschonend umzusetzen. Da das Angebot an OER stetig w{\"a}chst und sich stark hinsichtlich Medientypen, fachlicher Ausrichtung und Qualit{\"a}t unterscheidet, f{\"a}llt eine erfolgreiche Integration passender Ressourcen nicht immer leicht. Auch ist es fraglich, ob sich unterschiedliche OER aufgrund ihrer individuellen Gestaltung und Pr{\"a}sentationsform sinnvoll innerhalb eines neuen Lehrangebots kombinieren lassen, das eine eigene Ausrichtung und didaktisch koh{\"a}rente Struktur besitzen soll. Das Versprechen der Nachnutzbarkeit ist groß, doch h{\"a}lt es einem universit{\"a}tsweiten Projekt stand? Anhand des an der Universit{\"a}t Mannheim entwickelten E-Learning-Kurses „MaDaLi²" (Mannheim Data Literacy), der von der Universit{\"a}tsbibliothek in Kooperation mit dem Zentrum f{\"u}r Lehren und Lernen (ZLL) und zwei Fakult{\"a}ten entsteht, sollen Herausforderungen und Chancen bei einer umfangreichen Nachnutzung von OERs beleuchtet werden. Innerhalb des Kurses werden zahlreiche OERs (v. a. Videos, Foliens{\"a}tze und Bilder) von anderen Universit{\"a}ten und Institutionen wiederverwendet. Im Werkstattbericht wird u. a. den Fragen nachgegangen, ob sich Medien verschiedener Quellen sinnvoll in einem Lernangebot integrieren lassen, das statt der Produktion neuer Inhalte auf die Kuratierung bestehender setzt. Welche Lizenzen lassen welche Nachnutzung zu? Lassen sich OER sinnvoll miteinander verbinden? Wie ist es um das Branding des neuen Angebots bestellt, wenn OER verschiedener Quellen gemischt werden? Wie lassen sich bestehende OER erweitern und welche Best Practices gibt es f{\"u}r eine erfolgreiche OER-Suche? Zur Beantwortung dieser Fragen dienen auch Evaluationen, die in der ersten Projektphase durchgef{\"u}hrt worden sind und gezeigt haben, dass Studierende positiv auf eine Zusammenstellung verschiedener OER reagieren.}, language = {de} } @misc{SchmidtShigapov2025, author = {Schmidt, Thomas and Shigapov, Renat}, title = {Open-Source-Assistenten f{\"u}r FDM und Open Science: Beratungsservices mit Metasearch und lokalen LLMs}, series = {Themenkreis 4: Bibliotheken - Services und Angebote/ Von Portalen, Plattformen und Assistenten: FDM als Service (25.06.2025, 14:00 - 16:00, Halle 4.1./ Raum III)}, journal = {Themenkreis 4: Bibliotheken - Services und Angebote/ Von Portalen, Plattformen und Assistenten: FDM als Service (25.06.2025, 14:00 - 16:00, Halle 4.1./ Raum III)}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-197652}, year = {2025}, abstract = {Beratungsservices zum Forschungsdatenmanagement (FDM) und Open Science sind wichtiger Bestandteil von Forschungsdatenzentren. Gleichzeitig erfordern diese Beratungen aufgrund ihrer thematischen Breite und fachlichen Spezifik ein hohes Maß an Zeit und Ressourcen. Mit FAIR GPT (https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.07108) hat die UB Mannheim bereits einen virtuellen Assistenten ver{\"o}ffentlicht, der Forschenden hilft, ihre Daten FAIR zu publizieren. Als „CustomGPT" von OpenAI bietet FAIR GPT zahlreiche M{\"o}glichkeiten Forschungsdaten aufzuwerten, hilft bei der Suche nach geeigneten Repositorien, der Erstellung von Metadaten und Dokumentation u.v.m. Allerdings bietet das Tool keine Quellenangaben und ist nicht quelloffen, was die Anpassbarkeit und das Vertrauen in seine Ergebnisse einschr{\"a}nkt. Auch bestehen Fragen hinsichtlich des Datenschutzes, da ein externer Cloud-Dienst genutzt wird. Um diese Nachteile zu verbessern, m{\"o}chten wir drei virtuelle Open-Source-Assistenten vorstellen, die zur Optimierung von FDM- und Open-Science-Beratungsservices beitragen k{\"o}nnen. Die Tools „FAIR-Perplexica", „FAIR-sensei" und „FAIR-farfalle" verwenden lokale Instanzen der Metasearch-Engine SearXNG, um eine Internetsuche durchzuf{\"u}hren und die Ergebnisse als Input f{\"u}r große Sprachmodelle (LLMs) zu verwenden. Die Internetsuche wird dabei auf relevante FDM-Ressourcen eingegrenzt und die Antworten werden analog zur LLM-Suchmaschine „Perplexity.ai" als Textbeitr{\"a}ge generiert, die mit zahlreichen Fußnoten und Quellen versehen sind. Nutzende mit FDM-spezifischen Fragen erhalten so schnelle und fundierte Antworten, die sich {\"u}ber die bereitgestellten Quellen {\"u}berpr{\"u}fen und vertiefen lassen. Unser Vortrag stellt die genannten Tools detailliert vor und beleuchtet u. a. Aspekte der Transparenz und Provenienz der bereitgestellten Informationen, Fragen zum Datenschutz, der Aktualit{\"a}t und Qualit{\"a}t der Antworten sowie Hinweise zur Installation, Einrichtung und Performance der virtuellen Assistenten.}, language = {de} } @misc{SchmidtKamlah2022, author = {Schmidt, Thomas and Kamlah, Jan}, title = {Der Weg zum nutzbaren Volltext. Werkspezifisches Training als Baustein der OCR-Volltexterkennung f{\"u}r Alte Drucke}, series = {TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / 95, 96 oder 100 Prozent. OCR-D (01.06.2022, 9:00 - 12:00, Vortragsraum 9 (mit Streaming))}, journal = {TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / 95, 96 oder 100 Prozent. OCR-D (01.06.2022, 9:00 - 12:00, Vortragsraum 9 (mit Streaming))}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-178612}, year = {2022}, abstract = {Bibliotheken und Archive in Deutschland arbeiten seit einigen Jahren mit freien oder kommerziellen OCR-L{\"o}sungen, um aus digitalisierten Best{\"a}nden Volltexte zu generieren. Die Fehlerrate der Texterkennung und die damit verbundene Nutzbarkeit der Volltexte variieren hierbei stark. Besonders Druckwerke des 16. bis 19. Jahrhunderts stellen OCR-L{\"o}sungen vor Herausforderungen: historische Schriften (beispielsweise Fraktur), heterogene Satzspiegel und typographische Besonderheiten k{\"o}nnen die Texterkennung erschweren. Dabei profitieren meist genau diese Best{\"a}nde von qualitativ hochwertigen Volltexten, denn teils existieren nur noch wenige physische Exemplare eines historischen Drucks oder die konservatorischen Bedingungen lassen eine Nutzung in situ nicht zu. Der digitale Volltext gewinnt hier eine wichtige Rolle, um historische Druckwerke zug{\"a}nglich zu machen. Mithilfe eines werkspezifischen Nachtrainings l{\"a}sst sich die Qualit{\"a}t der Texterkennung signifikant erh{\"o}hen. Als Bestandteil eines allgemeineren Trainingsprozesses von OCR-L{\"o}sungen, der die Fehlerrate f{\"u}r eine große Bandbreite von Schriften und Druckwerken reduziert, dient ein werkspezifisches Nachtraining der Feinjustierung der Texterkennung. Auch k{\"o}nnen so besondere Glyphen (z. B. astronomische Symbole, aber auch Zeichen wie die Siegrune der NS-Zeit), die f{\"u}r bestimmte Anwendungszwecke eine besondere Relevanz besitzen, von g{\"a}ngigen OCR-L{\"o}sungen allerdings nicht erkannt werden, nachtrainiert werden. Im Rahmen des DFG-gef{\"o}rderten Koordinierungsprojekts „OCR-D" realisiert die Universit{\"a}tsbibliothek Mannheim derzeit anwenderfreundliches werkspezifisches Training. Anhand ausgew{\"a}hlter Beispiele soll ein solcher Trainingsprozess dargestellt und auf seine Vorteile und Herausforderungen eingegangen werden.}, language = {de} } @misc{WillKamlahSchmidt2024, author = {Will, Larissa and Kamlah, Jan and Schmidt, Thomas}, title = {Volltexterschließung leicht gemacht: Ein Crashkurs zur Transkriptionsplattform eScriptorium}, series = {Hands-on Lab/ Volltexterschließung leicht gemacht: Ein Crashkurs zur Transkriptionsplattform eScriptorium (06.06.2024, 11:00 - 12:30, Saal 8 / 1. OG)}, journal = {Hands-on Lab/ Volltexterschließung leicht gemacht: Ein Crashkurs zur Transkriptionsplattform eScriptorium (06.06.2024, 11:00 - 12:30, Saal 8 / 1. OG)}, year = {2024}, abstract = {Volltexterschließung historischer Best{\"a}nde stellt bis heute f{\"u}r Bibliotheken eine Herausforderung dar. Doch das, was nicht erschlossen ist, kann von der {\"O}ffentlichkeit und Forschungs-Community weder gefunden noch nachgenutzt werden. Genau hier setzt die Texterkennungs- und Transkriptionsplattform eScriptorium an und unterst{\"u}tzt Sie bei der Erschließung dieser wertvollen Dokumente. Egal, ob es sich um eine Postkarte, eine historische Zeitung oder ein amtliches Dokument handelt, eScriptorium bietet Ihnen die Werkzeuge, um die Vergangenheit lesbar und zug{\"a}nglich zu machen. Dabei ist eScriptorium eine quelloffene und kostenlose Transkriptionsplattform und so eine Alternative zu propriet{\"a}ren Programmen wie Transkribus. Sie erm{\"o}glicht die automatisierte oder manuelle Bearbeitung von handschriftlichen und gedruckten Texten auf dem eigenen PC oder Server. Die Plattform erfreut sich wachsender Beliebtheit in der OCR-Community und erm{\"o}glicht auch das Training von Modellen zur Layoutanalyse und Texterkennung. Das Hands-On Lab bietet den Teilnehmenden einen Einblick in die Software und die neuesten Funktionen sowie deren praktische Anwendung. Anhand von realen Beispieldokumenten wird gemeinsam der Workflow von der automatischen Layouterkennung bis zur Transkription Schritt f{\"u}r Schritt durchlaufen. Die manuelle Korrektur der Ergebnisse, Annotationsm{\"o}glichkeiten sowie das Modelltraining anhand aktueller Standards wie der OCR-D Ground-Truth-Richtlinie werden behandelt. Die Teilnehmenden sollen in die Lage versetzt werden, eigenst{\"a}ndig Trainingsmaterial zu erstellen, das Training in eScriptorium durchzuf{\"u}hren und eigene Digitalisate mit sehr guten Volltexten anzureichern. Die Universit{\"a}tsbibliothek Mannheim betreibt eine eigene Instanz von eScriptorium und stellt diese f{\"u}r den Kurs bereit. Daher wird lediglich ein eigener Laptop mit WLAN und aktuellem Browser ben{\"o}tigt. Fragen und W{\"u}nsche k{\"o}nnen vorab per E-Mail kommuniziert werden, auch Kurzentschlossene sind herzlich willkommen.}, language = {de} } @misc{KamlahSchmidt2023, author = {Kamlah, Jan and Schmidt, Thomas}, title = {Ground Truth-Erstellung und Modelltraining mit eScriptorium}, series = {Hands-on Lab/ Ground Truth-Erstellung und Modelltraining mit eScriptorium (24.05.2023, 09:00 - 10:30, Konferenzraum 15)}, journal = {Hands-on Lab/ Ground Truth-Erstellung und Modelltraining mit eScriptorium (24.05.2023, 09:00 - 10:30, Konferenzraum 15)}, year = {2023}, abstract = {Die Transkriptionssoftware eScriptorium stellt als Open-Source-Software eine freie Alternative zu Anwendungen wie Transkribus dar. eScriptorium l{\"a}sst sich sowohl auf dem eigenen PC als auch auf einem Server betreiben und erfreut sich innerhalb der OCR-Community steigender Beliebtheit. Handgeschriebene und gedruckte Texte k{\"o}nnen automatisiert oder manuell segmentiert und transkribiert werden. Die Modelle f{\"u}r die Layoutsegmentierung und automatische Transkription (OCR) lassen sich nutzerfreundlich trainieren und stehen im Anschluss zur weiteren Verwendung beispielsweise in der Massen-OCR zur Verf{\"u}gung. So wurden 2022 Volltexte f{\"u}r ausgew{\"a}hlte historische Drucke der Universit{\"a}tsbibliothek T{\"u}bingen im Umfang von 650.000 Seiten erzeugt. Das Hands-On Lab f{\"u}hrt in die Erstellung von Trainingsmaterial (Ground Truth) sowie in das Modelltraining mit eScriptorium ein. Ziel des Trainings ist die Verbesserung der Layoutsegmentierung und OCR. Anhand von Praxisbeispielen und aktuellen Standardisierungsrichtlinien erhalten die Teilnehmenden Handlungsempfehlungen sowohl f{\"u}r die Ground-Truth-Erstellung als auch f{\"u}r das Training und k{\"o}nnen diese im Lab direkt an Beispielen testen und nachvollziehen. Ziel des Labs ist die Bef{\"a}higung der Nutzer:innen, Ground Truth eigenh{\"a}ndig zu erstellen und das Training in eScriptorium selbst{\"a}ndig durchzuf{\"u}hren und zu evaluieren. Die Teilnehmenden ben{\"o}tigen einen eigenen Laptop mit WLAN und aktuellem Web-Browser. Bei Ihrer Anmeldung per E-Mail k{\"o}nnen Sie gern Fragen und W{\"u}nsche {\"a}ußern, auf die im Hands-On Lab eingegangen wird. Im Rahmen freier Kapazit{\"a}ten sind auch Kurzentschlossene ohne Voranmeldung herzlich willkommen.}, language = {de} }