ECTS-fähige Kurse der Career Service Einführung in die computergestützte Datenvorbereitung & -analyse
In den letzten Jahren hat der technologische Fortschritt zur Entstehung von umfangreichen, unstrukturierten Datenbeständen geführt, wobei der Zugriff auf die enthaltenen Informationen oftmals computergestützte Werkzeuge erfordert. Das Seminar hat vorrangig das Ziel, die Studierenden der Geistes- und Sozialwissenschaften bei ihren ersten Schritten im Bereich der computergestützten Datenverarbeitung zu begleiten.
Kursübersicht
Tabelle
Termin/Zeitspanne | 13.12.24 - 24.01.24 (Details zu den Uhrzeiten der Einzeltermine siehe unten) |
Ort | Raum SR 314, Bergheimer Str. 20 |
ECTS Punkte und Leistungsaufwand | Die Veranstaltungen entsprechen in ihrem Umfang einem Workload von 2 ECTS Punkten, der sich nach individueller Absprache mit Ihrem Fach für die Anrechnung im ÜK-Bereich eignet. Wir empfehlen, die Anrechenbarkeit vor der Teilnahme am Kurs mit dem Fach zu klären |
Zertifikatsanrechnung | möglich als Vertiefungsseminar im Rahmen des Data Literacy - Zertifikats |
Voraussetzungen | Die Veranstaltung setzt Grundkenntnisse in der Programmiersprache R voraus, welche Sie sich bei Bedarf in der Veranstaltung „Digitale Daten in Gesellschaft, Forschung und Studium“ aneignen können. |
Max. Teilnehmerzahl | 15 |
Sprache | Deutsch |
Dozent*in | Dr. Sebastian Cujai |
Kursgebühren | keine |
Lernziele
Am Ende des Seminars sind die Studierenden in der Lage…
- Textdaten als eine der am häufigsten verwendeten Datenformen in den Geistes- und Sozialwissenschaften für die Weiterverarbeitung vorzubereiten.
- unterschiedliche Datensätze zur Bearbeitung Ihrer Forschungsfrage zu benennen.
- unterschiedliche Verfahren der Inhaltsanalyse zu benennen und diese mithilfe etablierter Pakete durchzuführen.
- wesentliche Herausforderungen im Umgang mit computergestützten Analyseergebnissen zu benennen und diese auf dieser Grundlage kritisch zu hinterfragen.
Kursinhalte
In diesem Vertiefungsseminar befassen wir uns mit digitalen Textdaten in unterschiedlichen Bearbeitungsphasen. Der Schwerpunkt liegt hier auf umfangreichen, unstrukturierten Textdaten, deren Form oftmals die Weiterverarbeitung maßgeblich erschwert. Daher betrachten wir in der ersten Kurseinheit verschiedene Techniken, um die Daten für die weitere Bearbeitung zu bereinigen. In der darauffolgenden Kurseinheit wenden wir uns dann Werkzeugen zu, die eine erste computergestützte Analyse der Textdaten ermöglichen.
Die Studierenden erarbeiten sich die Inhalte in Selbstlernphasen und reichen im Anschluss die damit einhergehenden Aufgaben ein. In den folgenden Präsenzterminen besteht dann die Möglichkeit, auf bestehende Fragen einzugehen sowie das Gelernte zu reflektieren und anzuwenden. Zudem bietet der Kurs für jede Lerneinheit weitere Selbstlernmaterialien an, um die Studierenden bei der eigenständigen Vertiefung zu unterstützen.
Ablauf des Kurses
Ablauf der Veranstaltung vom 13.12.2024 bis 24.01.2025:
- 13.12.2024, 09:00-10:30 Uhr: Kursorga & Einführung (Präsenz)
- Selbstlernphase: Datenvorbereitung (13.12.2024-09.01.2025)
- 10.01.2024, 09:00-16:30 Uhr: Offene Fragen & Anwendungen (Präsenz)
- Selbstlernphase: Datenanalyse (13.12.2024-23.01.2025)
- 24.01.2024, 09:00-16:30 Uhr: Offene Fragen & Anwendungen (Präsenz)
Sie erhalten alle weiteren Informationen und Zugänge über die im LSF hinterlegte E-Mail-Adresse. Prüfen Sie also dringend rechtzeitig vor Kursbeginn Ihr Postfach!
Der Kurs ist als Vertiefungsseminar für das Data Literacy-Zertifikat anrechenbar.
Leistungsnachweis
- Der Kurs kann unabhängig vom Data Literacy - Zertifikat besucht und bescheinigt werden. Dazu melden Sie sich über das LSF an und erhalten nach dem erfolgreichen Kursabschluss einen Leistungsnachweis, der sich nach individueller Absprache mit Ihrem Fach für die Anrechnung im ÜK-Bereich eignet. Wir empfehlen, die Anrechenbarkeit vor der Teilnahme am Kurs mit dem Fach zu klären.
- Sollte das Studium aufgrund individueller Bedürfnisse oder Beeinträchtigungen für Sie mit besonderen Herausforderungen verbunden sein, informieren Sie bitte die zuständige Lehrperson vorab bzw. zu Beginn der Lehrveranstaltung. Sehr gerne können wir dann gemeinsam besprechen, wie eine barrierefreie Teilnahme an der Lehrveranstaltung sowie das Erbringen von Prüfungsleistungen gestaltet werden kann.
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Für Fragen zur barrierefreien Lehre, zum Nachteilsausgleich bei Prüfungen sowie zu Unterstützungsmöglichkeiten an der Universität Heidelberg stehen Ihnen auch Susanne Kemmer und Julia Heyne (Studienberaterinnen) und Christoph Schlomach (Beauftragter für Studierende mit Behinderung und chronischer Erkrankung), gerne zur Verfügung.