Data Literacy Hands-on Sessions

Datum:
TBD

Ort:
TBD

Verantwortliche/r:
Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

Zusammenfassung:

Die zunehmende Digitalisierung unserer Gesellschaft stellt nicht nur neue Anforderungen in Bezug auf digitale Kompetenzen, sondern auch neue gesellschaftliche Herausforderungen. Nicht selten gibt es dabei Konflikte zwischen ethischen Aspekten und der Entwicklung bzw. dem Einsatz von Informationstechnologien.

Im Rahmen der Hands-on Session wollen wir anhand von Beiträgen aus den Gewissensbits Externer Link ethische Konflikte im Bereich digitaler Technologien herausarbeiten und diskutieren. Dabei sollen insbesondere auch die verschiedenen Ebenen und Herausforderungen in Bezug auf mögliche Lösungen solcher Konflikte herausgestellt werden.

Datum:
TBD

Ort:
TBD

Verantwortliche/r:
Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

Zusammenfassung:

Die passende Sicherung von Daten und die Organisation von Projekten sind Herausforderungen, die sich in nahezu allen Arbeits- und Lebensbereichen finden lassen. Das kann im kleinen die eigene Arbeit an Seminar- oder Abschlussarbeiten sein oder auch ein kollaboratives Projekt im Rahmen von Seminaren oder im späteren Job.

In der Hands-on Session stellen wir Grundlagen des Daten- und Projektmanagements mit der FSU-Cloud (Nextcloud) vor. Die Cloud ist für alle Studierenden an der Universität Jena frei nutzbar und bietet eine Vielzahl von Werkzeugen zur effektiven Ablage und Bearbeitung von Daten. Dabei geht es sowohl um die sichere Verwaltung und Organisation von Dateien als auch spezifische Möglichkeiten zur Arbeit in Projekten (z.B. Seminar- und Abschlussarbeiten, Berichte, Präsentationen). In diesem Zusammenhang werden Funktionen zur gemeinsamen Bearbeitung von Dateien sowie zur effektiven Organisation der Arbeiten im Team vorgestellt (bspw. Aufgaben, Kanban-Boards).

Datum:
TBD

Ort:
TBD

Verantwortliche/r:
Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

Zusammenfassung:

Die passende Sicherung von Daten und die Organisation von Projekten sind Herausforderungen, die sich in nahezu allen Arbeits- und Lebensbereichen finden lassen. Das kann im kleinen die eigene Arbeit an Seminar- oder Abschlussarbeiten sein oder auch ein kollaboratives Projekt im Rahmen von Seminaren oder im späteren Job.

In der Hands-on Session stellen wir Grundlagen des Daten- und Projektmanagements mit der FSU-Cloud (Nextcloud) vor. Die Cloud ist für alle Studierenden an der Universität Jena frei nutzbar und bietet eine Vielzahl von Werkzeugen zur effektiven Ablage und Bearbeitung von Daten. Dabei geht es sowohl um die sichere Verwaltung und Organisation von Dateien als auch spezifische Möglichkeiten zur Arbeit in Projekten (z.B. Seminar- und Abschlussarbeiten, Berichte, Präsentationen). In diesem Zusammenhang werden Funktionen zur gemeinsamen Bearbeitung von Dateien sowie zur effektiven Organisation der Arbeiten im Team vorgestellt (bspw. Aufgaben, Kanban-Boards).

Datum:
TBD

Ort:
TBD 

Verantwortliche/r:
Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

Zusammenfassung:

Es gibt viele Möglichkeiten Notizen, Texte und Informationen zu verwalten. Bei persönlichen Notizen können das z.B. handgeschriebene Notizen, Text- oder Worddateien oder spezielle Formate wie One-Note-Dateien sein. Die unterschiedlichen Varianten haben dabei unterschiedliche Limitierungen, wie z.B. Optionen für die Formatierung, unzureichende Möglichkeit für die Zusammenarbeit, die Einbindung von Bildern oder die Notwendigkeit der Anschaffung kostenpflichtiger Software. Gerade wenn es um größere Mengen an Informationen geht, lassen sich diese zudem oft nur schwer gut strukturiert organisieren, wie man es beispielsweise in einem Wiki (wie Wikipedia) könnte.

Hier kann die Auszeichnungssprache Markdown helfen, die kostenfrei und unabhängig von spezifischer Software verwendet werden kann, um Notizen und Informationen besser zu strukturieren. Die Anwendungsbereiche von Markdown sind dabei sehr weit und schließen besipielsweise auch die Gestaltung von Präsentationen oder Webseiten mit ein.

In der Hands-On Session zeigen wir grundlegende Funktionen von Markdown, wobei die Teilnehmenden ein eigenes Cheat Sheet ("Spickzettel") mit Befehlen in Markdown schreiben werden. Zudem stellen wir die Software Obsidian vor, die in Verbinung mit grundlegenden Kenntnissen in Markdown das Anlegen eigener strukturierter Informationsspeicher ermöglicht.

Datum:
TBD

Ort:
TBD

Verantwortliche/r:
Dr. Martin Kerntopf (Data Literacy Projekt)

Zusammenfassung:

Mit der Auszeichnungssprache Markdown lassen sich nicht nur Dokumente erstellen, sondern auch Präsentationen. In der Regel sind diese allerdings recht einfach in Bezug auf die Gestaltungsmöglichkeiten. Ansprechende und interaktive Elemente hängen häufig von der Nutzung spezifischer und ggf. kostenpflichtiger Software ab. Dabei kann es schnell zu Kompatibilitätsproblemen oder Fehlern bei der Darstellung kommen.

In der Hands-on Session stellen wir die Open-Source-Software Reveal.js vor mit der interaktive Präsentationen im Webbrowser erstellt werden können. Mit ihr lassen sich plattformunabhängige Präsentationen mit Übergängen, Animationen und verschiedenen Layouts erstellen. Die Präsentation basieren dabei in weiten Teilen auf der Markdown-Syntax. Die Teilnehmenden erhalten eine Einführung in die Software und lernen, wie sie Markdown und Reveal js eigene Präsentationen entwerfen können. Nach der Session sind sie in der Lage, erste eigene Präsentationen mit Reveal js zu erstellen. Für die Teilnahme sollten Teilnehmende die Grundlagen der Markdown-Syntax beherrschen (z.B. durch die Hands-on Session Markdown I).

Datum:
TBD

Ort:
TBD

Verantwortliche/r:
Dr. Martin Kerntopf (Data Literacy Projekt)

Zusammenfassung:

R ist eine Open-Source-Programmiersprache, die speziell für statistische Berechnungen und Datenvisualisierung entwickelt wurde. Dank ihrer Flexibilität ermöglicht sie es, verschiedenste Datenanalyseprojekte individuell zu gestalten und eigene Lösungen zu entwickeln, was in Forschung und Praxis besonders wertvoll ist.

Dieser Einführungskurs in R richtet sich an Anfänger, die wenig oder keine Erfahrung mit der Programmiersprache R haben. Die Teilnehmer lernen die Grundlagen der R-Syntax, Datenstrukturen und Kontrollstrukturen sowie das Lesen und Schreiben von Daten in R. Zusätzlich können die Teilnehmer ein fortgeschrittenes Beispiel auswählen, das während des Kurses eingehender betrachtet wird.

Am Ende des Kurses sollten die Teilnehmer einen Einblick in die R-Programmierung haben und in der Lage sein, einfache Skripte zu schreiben, um Daten zu manipulieren und zu analysieren.

Datum:
TBD

Ort:
TBD 

Verantwortliche/r:
Dr. Martin Kerntopf (Data Literacy Projekt)

Zusammenfassung:

R ist eine Open-Source-Programmiersprache, die speziell für statistische Berechnungen und Datenvisualisierung entwickelt wurde. Dank ihrer Flexibilität ermöglicht sie es , verschiedenste Datenanalyseprojekte individuell zu gestalten und eigene Lösungen zu entwickeln, was in Forschung und Praxis besonders wertvoll ist.

Dieser Einführungskurs in R richtet sich an Anfänger, die bereits grundlegende Erfahrungen mit der Programmiersprache R haben (z.B. durch die Hands-on Session zu R Teil I). Die Teilnehmenden lernen in dieser Session wie sich in R unterschiedliche Visualisierungen in R gestalten lassen. Am Ende des Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage, eigene Visualisierungen zu erstellen, anzupassen und zu exportieren.

Datum:
TBD

Ort:
TBD

Verantwortliche/r:
Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

Zusammenfassung:

Tabellenkalkulationssoftware wie Excel oder LibreOffice Calc sind mächtige Werkzeuge der Datenverarbeitung und nützlich, wenn es darum geht, Daten zu verwalten und auszuwerten. Doch die Herausforderung liegt oft nicht nur in den Datenanalysen, sondern bereits darin Daten konsistent und fehlerfrei zu halten, insbesondere bei komplexen Projekten.

In dieser Hands-on Session lernen Teilnehmende, wie sie mit Spreadsheet-Software (Excel/LibreOffice Calc) ihre Datenmanagement-Aufgaben effizient gestalten können. Wir zeigen, wie die Funktionen der Tools genutzt werden können, um die Dateneingabe zu optimieren und Fehler zu vermeiden. Zusätzlich stellen wir nützliche kleine Hacks vor, mit denen man sich die Verarbeitung der Daten leichter machen kann. Die Hands-on Session ist ideal für alle, die ihre Kenntnisse in Excel/LibreOffice Calc vertiefen möchten.

Datum:
TBD

Ort:
TBD

Verantwortliche/r:
Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

Zusammenfassung:

Die rasante Entwicklung generativer KI verändert alle Bereiche unserer Gesellschaft. Gerade an Hochschulen stellen sich dazu viele Fragen. Was müssen Studierende über diese Technologien, ihre Hintergründe und Anwendung lernen und in welchen Bereichen sollte generative KI im Studium (nicht) eingesetzt werden?

In der Hands-on Session geben wir den Teilnehmenden einen Einblick in die technischen Hintergründe zu generativer KI und diskutieren dabei auch Grenzen der Systeme. Darüber hinaus werden wir potentielle Anwendungsszenarien im Studium sowie damit verbundene Regelungen an den Hochschulen diskutieren. Wir stellen in diesem Kontext den Service ChatAI zur Textgenerierung vor, welcher insbesondere durch seine leichte Bedienbarkeit und den starken Datenschutz gut nutzbar ist. Nach dem Kurs kennen Teilnehmende wichtige Grundlagen von generativer KI und können Anwendungsfälle sowie die damit verbundene Richtlinien und technische Grenzen identifizieren.

Für die Teilnahme sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

Datum:
03.05.2024, 12 Uhr

Ort:
Carl-Zeiß-Straße 3, Seminarraum 121

Verantwortliche/r:
Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

Zusammenfassung:
Daten und daraus gewonnene Statistiken können uns dabei helfen Situationen zu verstehen, Entwicklungen vorherzusagen und darauf basierend Entscheidungen zu treffen. Leider finden sich in unserem Alltag immer wieder Beispiele, die zeigen wie leicht fehlerhafte Statistiken uns in die Irre führen können.

Auf Daten und Statistik basierende Tools im Bereich der künstlichen Intelligenz (z.B. Maschinelles Lernen) gewinnen immer mehr an Bedeutung und kommen auch in sensiblen Bereichen wie dem Rechts- und Bildungssystem oder der Medizin zum Einsatz. Doch obwohl oft angenommen wird, dass Daten und Algorithmen objektive Aussagen treffen können, spiegeln sie häufig nur bestehende Ungleichheiten, Vorurteile oder andere Probleme in den zugrundeliegenden Daten wider.

Im Rahmen der Hands-on Session wollen wir anhand von realen Beispielfällen über Herausforderungen und Fallstricke bei Statistiken und algorithmenbasierten Entscheidungen aufzeigen. Wir werden dabei auf grundlegende technisch-methodische Aspekte, aber auch auf gesellschaftliche Konsequenzen eingehen.

Datum:
6. Mai 2024 16 Uhr

Ort:
Kursraum ThULB

Verantwortliche/r:
organisatorisch: Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)
Swantje Dogunke (ThULB)

Zusammenfassung:
Datenvisualisierungen sind ein wichtiger Bestandteil des wissenschaftlichen Arbeitens, egal ob als Teil der Erkundung von Daten oder als Mittel zur Kommunikation gewonnener Ergebnisse. Passende Visualisierungen zu erstellen, kann eine Herausforderung darstellen, sowohl bei der Konzeption als auch bei der Auswahl geeigneter Werkzeuge. 
Die Hands-on Session gibt einen Überblick, wie man eine Datenvisualisierung planen kann, und stellt hilfreiche weiterführende Angebote vor. Es werden gezielt Werkzeuge zur Erstellung unterschiedlicher Visualisierungen vorgestellt, für die keine Programmierkenntnisse erforderlich sind. Die Session richtet sich insbesondere auch an Studierende aus dem Bereich der Geisteswissenschaften. 

Datum:
17.05.2024, 12 Uhr

Ort:
Seminarraum 208, Carl-Zeiß-Straße 3 

Verantwortliche/r:
Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

Zusammenfassung:
Die angemessene Organisation von Daten und das Management von Projekten sind Herausforderungen, die sich in nahezu allen Arbeits- und Lebensbereichen finden lassen. Das kann im kleinen die eigene Arbeit an Seminar- oder Abschlussarbeiten sein oder auch ein kollaboratives Projekt im Rahmen von Seminaren oder im späteren Job.
In der Hands-on Session stellen wir Grundlagen des Daten- und Projektmanagements mit der FSU-Cloud (Nextcloud) vor. Die Cloud ist für alle Studierenden an der Universität Jena frei nutzbar und bietet eine Vielzahl von Werkzeugen zur effektiven Ablage und Bearbeitung von Daten.
Dabei geht es sowohl um die sichere Verwaltung und Organisation von Dateien als auch spezifische Möglichkeiten zur Arbeit in Projekten (z.B. Seminar- und Abschlussarbeiten, Berichte, Präsentationen). In diesem Zusammenhang werden Funktionen zur gemeinsamen Bearbeitung von Dateien sowie zur effektiven Organisation der Arbeiten im Team vorgestellt (bspw. Aufgaben, Kanban-Boards).

Datum:
22.05.2024, 16 Uhr

Ort:
Seminarraum 217, Ernst-Abbe-Platz 8 (MMZ)

Verantwortliche/r:
Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

Zusammenfassung:
Programmiersprachen sind nur was für Spezialisten wie Informatiker oder Data Scientists und sind sehr schwer zu lernen? Aus unserer Sicht nicht.
In der Hands-on Session stellen wir vor, wie sich die Programmiersprache Python als Werkezug für viele Aufgaben in der wissenschaftlichen (und nicht-wissenschaftlichen) Arbeit in unterschiedlichsten Fachbereichen einsetzen lässt. Mit viele verfügbaren Bibliotheken ist mit einigen Grundkenntnissen schon vieles machbar, von der Analyse von Zahlen, Bildern und Texten bis hin zur Erstellung von Visualisierungen.
Teilnehmende haben die Möglichkeit selbst erste praktische Erfahrungen mit Python zu sammeln.
Der Kurs richtet sich explizit an Studierende, die bisher noch keine (oder nur sehr wenig) Erfahrung mit Programmiersprachen haben.

Datum:
03.06.2024, 14 Uhr

Ort:
Windowspool 1 (Raum 3415), Ernst-Abbe-Platz 2 (4. OG)

Verantwortliche/r:
Dr. Volker Schwartze (Data Literacy Projekt)

Zusammenfassung:
Egal in welchem Bereich man arbeitet, um die Arbeit mit Daten in Form von Tabellen kommt man nur selten herum. Obwohl tabellarische Daten für viele Anwendungsbereiche eine gut nutzbare Grundlage bieten, finden sich darin oft Fehler, z.B. wie Tippfehler, verrutschte Zeilen, falsche Formatierungen, doppelte Einträge etc. Außerdem will man ggf. nur Teile von Datensätzen verwenden und daher Daten ausfiltern oder das Format der Tabelle ändern. Gerade bei größeren Datensätzen, kann das Bereinigen solcher Fehler sehr aufwändig und mühselig sein sowie viel Zeit in Anspruch nehmen.
Dabei kann spezifische Software wie OpenRefine helfen. In der Hands-On Session werden wir OpenRefine vorstellen und Teilnehmenden die Möglichkeit bieten, anhand von Beispieldatensätzen selbst Erfahrungen zur Anwendung der Software sammeln.

Datum:
07.06.2024, 8 Uhr

Ort:
SR 216 (PC-Pool), Ernst-Abbe-Platz 8 (MMZ)  

Verantwortliche/r:
Dr. Martin Kerntopf (Data Literacy Projekt)

Zusammenfassung:
Dieser Einführungskurs in R richtet sich an Anfänger, die wenig oder keine Erfahrung mit der Programmiersprache R haben. Die Teilnehmer lernen die Grundlagen der R-Syntax, Datenstrukturen und Kontrollstrukturen sowie das Lesen und Schreiben von Daten in R. Zusätzlich können die Teilnehmer ein fortgeschrittenes Beispiel auswählen, das während des Kurses eingehender betrachtet wird. Am Ende des Kurses sollten die Teilnehmer eine solide Grundlage in der R-Programmierung haben und in der Lage sein, einfache Skripte zu schreiben, um Daten zu manipulieren und zu analysieren.

Datum:
07.06.2024, 12 Uhr

Ort:
Seminarraum 121, Carl-Zeiß-Straße 3

Verantwortliche/r:
Dr. Volker Schwartze, organisatorisch (Data Literacy Projekt)

Zusammenfassung:
Die zunehmende Digitalisierung unserer Gesellschaft stellt nicht nur neue Anforderungen in Bezug auf digitale Kompetenzen, sondern auch neue gesellschaftliche Herausforderungen. Nicht selten gibt es dabei Konflikte zwischen ethischen Aspekten und der Entwicklung bzw. dem Einsatz von Informationstechnologien.
Im Rahmen der Hands-on Session wollen wir anhand von Beiträgen aus den Gewissensbits External link ethische Konflikte im Bereich digitaler Technologien herausarbeiten und diskutieren. Dabei sollen insbesondere auch die verschiedenen Ebenen und Herausforderungen in Bezug auf mögliche Lösungen solcher Konflikte herausgestellt werden.

Datum:
10.06.2024, 14 Uhr

Ort:
Windowspool 1 (Raum 3415), Ernst-Abbe-Platz 2 (4. OG)

Verantwortliche/r:
Dr. Martin Kerntopf (Data Literacy Projekt)

Zusammenfassung:
Dieser LaTeX-Einführungskurs richtet sich an Anfänger, die noch keine Erfahrungen mit LaTeX Typesetting System haben. Die Teilnehmer lernen, wie sie mit LaTeX professionell aussehende Dokumente erstellen können, einschließlich der Formatierung von Text, der Erstellung von Tabellen und Abbildungen sowie der Handhabung von Referenzen und Zitaten. Der Kurs behandelt auch, wie man mit LaTeX mathematische Gleichungen und Formeln erstellt.
Am Ende des Kurses sollten die Teilnehmer ein solides Verständnis der Grundlagen von LaTeX haben und in der Lage sein, ihre eigenen Dokumente zu erstellen.