136101 VO Quantitative Methoden in den Digital Humanities (2022W)
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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Details
Sprache: Deutsch
Prüfungstermine
Montag
30.01.2023
13:15 - 14:45
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Mittwoch
22.03.2023
09:30 - 11:00
Ort in u:find Details
Mittwoch
19.04.2023
09:30 - 11:00
Ort in u:find Details
Mittwoch
07.06.2023
09:30 - 11:00
Ort in u:find Details
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Der erste Prüfungstermin wird am 30.1. (13:15-14:45) stattfinden! Nähere Informationen folgen.
Mittwoch
05.10.
11:30 - 13:00
BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch
12.10.
11:30 - 13:00
BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch
19.10.
11:30 - 13:00
BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch
09.11.
11:30 - 13:00
BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch
16.11.
11:30 - 13:00
BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch
23.11.
11:30 - 13:00
BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch
30.11.
11:30 - 13:00
BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch
07.12.
11:30 - 13:00
BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch
14.12.
11:30 - 13:00
BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch
11.01.
11:30 - 13:00
BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch
18.01.
11:30 - 13:00
BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch
25.01.
11:30 - 13:00
BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Die Digitalen Geisteswissenschaften (Digital Humanities, DH) befassen sich mit der digitalen Aufbereitung, Verfügbarmachung und Analyse von für die Geisteswissenschaften relevanten Forschungsdaten. In dieser Vorlesung fokussieren wir uns auf die quantitativen Methoden, die der Analyse jener Daten und allgemeiner der Beantwortung geisteswissenschaftlicher Fragestellungen zugrunde liegen. Das umfasst Grundlagen der deskriptiven Statistik und der Inferenzstatistik, computerlinguistische Methoden der Textanalyse, Netzwerkanalyse, sowie eine Einführung in mathematische Methoden, die in den Geisteswissenschaften ihre Anwendung finden (z.B. dynamische Systeme). Ziel ist es, diese Methoden zu verstehen und auf einfache geisteswissenschaftliche Fragestellungen anwenden zu können.Die mathematischen Inhalte setzen ein dahingehendes Grundverständnis für das Verfolgen der Inhalte voraus (Prozentrechnen, Wahrscheinlichkeiten, lineare Funktionen, etc.; Matura-Niveau). Abgesehen davon werden keine weiterführenden Kenntnisse in Statistik, Programmierung etc. vorausgesetzt.Diese Vorlesung ist kein Programmierkurs und setzt keine Kenntnisse in Skriptsprachen wie R, Python oder Matlab voraus. Um den Studierenden einen Einblick in die Arbeit mit R zu geben, umfasst die Vorlesung ein kleines R Tutorial. Programmierung in R gehört allerdings explizit nicht zum Prüfungsstoff.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Schriftliche Prüfung am Ende des KursesErlaubte Hilfsmittel: Taschenrechner (nicht programmierbar, keine Handys)
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Maximal 40 Punkte
35-40: sehr gut
30-34: gut
25-29: befriedigend
20-24: genügend
0-19: nicht genügend
35-40: sehr gut
30-34: gut
25-29: befriedigend
20-24: genügend
0-19: nicht genügend
Prüfungsstoff
Inhalte auf den Folien; im Kurs angegebene Literatur.
Literatur
Wird bekannt gegeben.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
DH 2
Letzte Änderung: Do 11.05.2023 11:27