100022 VO Lecture course: Linguistics (2024S)
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Details
Language: German
Examination dates
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Monday
04.03.
11:30 - 13:00
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Monday
11.03.
11:30 - 13:00
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Monday
18.03.
11:30 - 13:00
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Monday
08.04.
11:30 - 13:00
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Monday
15.04.
11:30 - 13:00
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Monday
22.04.
11:30 - 13:00
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Monday
29.04.
11:30 - 13:00
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Monday
06.05.
11:30 - 13:00
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Monday
13.05.
11:30 - 13:00
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
N
Monday
27.05.
11:30 - 13:00
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Monday
03.06.
11:30 - 13:00
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Monday
10.06.
11:30 - 13:00
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Monday
17.06.
11:30 - 13:00
Hörsaal 31 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
Information
Aims, contents and method of the course
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. Die Inhalte dieses Tutorials sind allerdings nur dann Teil des Prüfungsstoffs, wenn die Lehrveranstaltung im Rahmen des Moduls DH 2 des Erweiterungscurriculums Digital Humanities belegt wird.WICHTIGER HINWEIS: Für Studierende des Erweiterungscurriculums Digital Humanities ist diese Vorlesung 5 ECTS wert. Die obige Angabe von 4 ECTS betrifft ausschließlich Studien, die über die Studienprogrammleitung 10 (Deutsche Philologie) angeboten werden. Siehe unten für weitere Details.
Assessment and permitted materials
Schriftliche Prüfung am Ende des Kurses.WICHTIGER HINWEIS: Wird die Lehrveranstaltung im Rahmen des Moduls DH 2 des Erweiterungscurriculums Digital Humanities belegt, muss zusätzlich ein Online-Quiz (Grundlagen in R) abgeschlossen werden. In diesem Fall wird von der Studienprogrammleitung 13 zusätzlich 1 ECTS eingetragen. Somit zählt die Lehrveranstaltung für Studierende des Erweiterungscurriculums Digital Humanities 5 ECTS.Bitte beachten Sie, dass für die Anrechnung in Studien der Studienprogrammleitung 10 (Deutschen Philologie) oder als Alternative Erweiterung in anderen Studien die Vorlesung immer mit 4 ECTS bewertet wird. Die Nachtragung eines zusätzlichen ECTS ist in diesem Fall nicht möglich. Diese Möglichkeit steht nur Studierenden des Erweiterungscurriculums Digital Humanities offen.Erlaubte Hilfsmittel: Taschenrechner (nicht programmierbar, keine Handys)Schriftliche Beiträge aller Lehrveranstaltungstypen der SPL 10 können einer automatischen Plagiatsprüfung unterzogen werden; dazu zählen insbesondere Arbeiten der Pro-, Bachelor- und Masterseminarstufe, aber auch Lehrveranstaltungsprüfungen (z.B. Vorlesungsprüfung) und Teilprüfungen (z.B. Zwischentest, 'Hausübungen').
Minimum requirements and assessment criteria
Maximal 40 Punkte
35-40: sehr gut
30-34: gut
25-29: befriedigend
20-24: genügend
0-19: nicht genügendWICHTIGER HINWEIS: Wird die Lehrveranstaltung im Rahmen des Moduls DH 2 des Erweiterungscurriculums Digital Humanities belegt, muss zusätzlich ein Online-Quiz (Grundlagen in R) abgeschlossen werden (maximal 10 Punkte erreichbar). In diesem Falle gilt folgende Gewichtung für die Gesamtnote: 80% schritliche Prüfung; 20% Online-Quiz.
35-40: sehr gut
30-34: gut
25-29: befriedigend
20-24: genügend
0-19: nicht genügendWICHTIGER HINWEIS: Wird die Lehrveranstaltung im Rahmen des Moduls DH 2 des Erweiterungscurriculums Digital Humanities belegt, muss zusätzlich ein Online-Quiz (Grundlagen in R) abgeschlossen werden (maximal 10 Punkte erreichbar). In diesem Falle gilt folgende Gewichtung für die Gesamtnote: 80% schritliche Prüfung; 20% Online-Quiz.
Examination topics
Inhalte auf den Folien; im Kurs angegebene Literatur; ggf. Inhalte des R-Tutorials.
Reading list
Wird bekannt gegeben.
Association in the course directory
Last modified: Tu 23.04.2024 10:45