TY - GEN A1 - Böhmak, Wito A1 - Sachunsky, Robert A1 - Würzner, Kay-Michael T1 - Erstellung wissenschaftlich nachnutzbarer Volltexte für Präsentation und Analyse am Beispiel obersorbischer Drucke T2 - TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Forschungsdaten in den Humanities (01.06.2022, 14:00 - 16:00, Saal 4) N2 - Im Rahmen des sächsischen Landesdigitalisierungsprogramms wurden in den letzten Jahren signifikante Teile des historischen obersorbischen Schrifttums gescannt. Diese Dokumente liegen jedoch großteils nur als Bilddigitalisate ohne maschinenlesbaren Volltext vor, was ihre Nachnutzbarkeit im wissenschaftlichen Kontext stark einschränkt. Die Herausforderung dieser Bestände liegt u.a. in der speziellen Kombination aus Fraktur und den slawischen Diakritika im sorbischen Druck, für die es bisher noch keine verlässliche automatische Texterkennung (OCR) gibt. Aufbauend auf einer Studie zum gezielten Training von OCR für obersorbische Drucke (siehe Programm zum 109. Dt. Bibtag 2020) wurde in einem Pilotprojekt des Sorbischen Instituts in den letzten Monaten ein produktiver Workflow etabliert. Dieser umfasst 1. die manuelle Erstellung von Ground Truth (GT), 2. das systematische Training entsprechender OCR-Modelle, 3. die automatische Prozessierung von Digitalisaten zu Volltext, 4. die Generierung von ALTO-XML zur digitalen Präsentation und 5. von TEI-XML z.B. für digitale Editionen und korpuslinguistische Auswertungen. Fokus ist dabei die stetige Qualitätsverbesserung (d.h. Minderung der durchschnittlichen Fehlerrate ebenso wie systematischer Schwächen) durch iterative Erweiterung des GT um zusätzliches Material und Optimierung der extrahierten im Training benutzten Zeilenbilder. Als Werkzeuge werden vorrangig Open-Source-Systeme eingesetzt: die OCR-D-Softwaresuite (mit dem PAGE-XML-Format als Träger der Bild-Text-Zuordnung) für automatische Workflows, die Programme Aletheia und LAREX für manuelle Transkription und Kitodo für die Bereitstellung der digitalen Objekte. Im Vortrag erläutern wir unsere Vorgehensweise zur Qualitätssteigerung der Obersorbisch-OCR und diskutieren anhand von Referenzbeispielen die Möglichkeiten und Grenzen des Workflows. Ergänzend thematisieren wir Erfahrungen mit der OCR zweisprachiger Drucke und deren Übertragbarkeit auf weitere slawische Sprachen. Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-179521 ER - TY - GEN A1 - Wulle, Stefan A1 - Baum, Roman A1 - Golub, Benjamin T1 - Fachsession Biologie, Chemie und Biochemie, Natur- und Lebenswissenschaften, Pharmazie T2 - Themenkreis 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Fachsession Biologie, Chemie und Biochemie, Natur- und Lebenswissenschaften, Öffentliche Arbeitssitzung (01.06.2022, 9:00 - 10:30, Seminarraum 8) N2 - Die Fachsession dient dem kollegialen, fachlich-thematischen Austausch für die Kolleginnen und Kollegen, die lebens- oder naturwissenschaftliche Fächer betreuen. Dabei stehen Services im Mittelpunkt, die durch Zusammenarbeit von FIDs bzw. zentralen Fachbibliotheken mit den NFDI-Konsortien entstehen und für die Fachreferatsarbeit von Interesse sind, insbesondere für Kolleginnen und Kollegen, die forschungsunterstützende Services in ihren Bibliotheken anbieten. Um über diese Zusammenarbeit zu diskutieren, gibt es Impulsvorträge über aktuelle Aktivitäten in folgenden Bereichen: TIB - Leibniz-Informationszentrum Technik/Naturwissenschaften und Fachinformationsdienst Pharmazie: NFDI4Chem ZBMED - Informationszentrum Lebenswissenschaften: - Deutscher MeSH inkl. IRI-Service (Internationalized Resource Identifier) - Projekt ELN-Finder Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-181329 ER - TY - GEN A1 - Wolff, Ian A1 - Köppen, Veit A1 - Zug, Sebastian T1 - Ein Fallbeispiel zum Umgang mit Learning Analytics Forschungsdaten - fachspezifische Konzeptentwicklung eines Data Librarians T2 - TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Data Literacy (01.06.2022, 9:00 - 11:30, Saal 4) N2 - Learning Analytics (LA) befassen sich mit der Aggregation und Analyse von Lernendendaten und deren Kontext, um den Lernprozess zu verstehen und systematisch zu verbessern. Obwohl die Methoden der LA zum größten Teil digitale Daten generieren und komplexe Analyseverfahren verwenden, besitzt die Disziplin bisher weder eine Forschungsdatenkultur noch liegen fachspezifische Konzepte zur Nachnutzung der Daten vor. Insbesondere vor dem Hintergrund, dass die Zahl der Probanden häufig ein kritisches Element der Studien darstellen, wäre diese auf einer übergreifenden Ebene zielführend. Wissenschaftliche Bibliotheken können hier mit ihrer Datenkompetenz eine entscheidende Rolle spielen, Wissenschaftler der LA bezüglich ihrer Datenhaltung zu unterstützen. Anhand eines Fallbeispiels aus der Hochschullehre, der Untersuchung kollaborativen Erlernens von Programmiersprachen, zeigen wir, wie die Arbeit eines beteiligten Data Librarians aussehen kann. Im Fokus soll die unterstützende Arbeit für den Wissenschaftler stehen, die einerseits auf die Analyse der LA Forschung und der sich daraus ergebenden fachspezifischen Bedarfe beruht. Andererseits soll das entwickelte Vorgehensmodell einen Mehraufwand bezüglich der professionellen Datenerhaltung für den Wissenschaftler verhindern, indem Maßnahmen und fachspezifische Lösungen entlang des Datenlebenszyklus in den Bereichen – Planung, Auswahl, Übernahme, Speicherung, Erhaltungsmaßnahmen, Zugriff und Nutzung – abgeleitet werden. Entsprechend zielt das Vorhaben ausgehend von der Analysephase auf eine weitgehend automatisierte Realisierung dieser Schrittfolge. In der Umsetzung des Konzepts entsteht auf der Basis der über mehrere Semester gesammelten Datensätze eine konsistente mehrstufige (Meta-)Datenstruktur, die den Austausch entlang notwendiger Bedarfe (bspw. Privacy) für die Arbeit im unmittelbaren Team, durch Projektpartner und durch Dritte gewährleistet. T2 - A use case for handling learning analytics research data KW - Forschungsdaten KW - Data Librarian KW - Learning Analytics KW - research data management KW - learning analytics KW - data librarian Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-179082 ER - TY - GEN A1 - Ulrich, Ivo A1 - Zeman, Vaclav T1 - Neue Möglichkeiten durch grafische Visualisierung von Erwerbungs- und Bestandsdaten am Beispiel tschechischer Literatur T2 - TK 6: Digitalität: Verschränkung von digitaler und analoger Wirklichkeit / Technik und software - Do it yourself (31.05.2022, 15:00 - 17:00, Saal 3) N2 - Nicht nur die Sacherschließung profitiert von neuen Softwaretools, aber auch die Titelauswahl im Rahmen des Erwerbungsprozesses kann durch technische Lösungen auf ein neues Level gehoben werden. Am Beispiel der Erwerbung von Titeln zur tschechischen Sprache und Literatur wird gezeigt, wie durch Visualisierung und grafische Aufbereitung der Titeldaten Erwerbungsdefizite, thematische Lücken und "ungehobene Schätze" im Bestand entdeckt werden können. Die Vortragenden gehen dabei der Frage nach, ob "Big Data" den Fachreferent*innen beim Sammlungsaufbau real helfen kann, oder allein Expertise und Erfahrung zählen. Y1 - 2022 ER -