Kontakt Dr. Andrea Beyer Institut für Klassische Philologie daidalos-projekt@hu-berlin.de Mastertitelformat bearbeiten Fachspezifische Methodenkompetenz Digital – Data – AI Literacy als Teil von Forschungskompetenz in der Klassischen Philologie User Story: Wie findet man, was nicht explizit im Text genannt wird? (DFG-Heisenberg-Projekt „Formen des ,Vergessens‘ in der römischen Literatur“, Prof. Dr. Verena Schulz, KU Eichstätt-Ingolstadt) Hintergrund: Geschichtsschreiber erwähnen bestimmte Ereignisse nicht, obwohl sie diese aufgrund ihrer Relevanz erwähnen sollten, bspw. kommt bei Cassius Dio die Konferenz von Luca 56 v. Chr. nicht vor, Cicero lässt bspw. Crassus weg. Konkrete Forschungsfrage: Gibt es eine kanonische Art (Ort, Personal, Thema), diese Konferenz zu erwähnen? Welche Kontexte sprechen für eine Erwähnung, welche dagegen? Fach- und fallspezifische Digital Literacies: − Digital Literacy: z. B. Datenformate (DOCX, TXT, HTML) verstehen, Lizenzrechte kennen, Ressourcen nachnutzen − Data Literacy: z. B. Daten zusammenstellen (Korpusauswahl), Korpussuchwerkzeug nutzen, Umgang mit Datenvisualisierungen − AI Literacy: z. B. Lemmatisierung und NER kennen, Vektorisierung von Tokens verstehen, Ergebnisse kritisch analysieren und Erklärungen für Ergebnisse finden (Basis: Fachkompetenz) Daidalos: Wie viel Methodenkompetenz braucht ein User? Humboldt-Universität zu Berlin Klassische Philologie, Korpuslinguistik, Computer- und Medienservice Andrea Beyer, Konstantin Schulz „Wie soll ich ein Forschungsvorhaben entwickeln, bei dem der Einsatz von NLP- Methoden sinnvoll wäre, wenn ich diese Methoden gar nicht kenne?“ Forschungskompetenz Verstehen Anwenden Bewerten Gestalten Digital Literacy Unterschied DOCX & TXT DOCX in TXT umwandeln Problemstellen in TXT identifizieren TXT fallspezifisch modifizieren Data Literacy Annotationen einordnen Annotationen interpretieren Fehlerhafte Annotationen reflektieren Annotationen in HTML verändern AI Literacy Konzept NER: mehrere Tagger pro Sprache NER-Ergebnisse vergleichen NER-Fehler systematisch auswerten NER-Tagger durch Feedback weiterentwickeln Fallspezifische Umsetzung eines Kompetenzstufenmodells mit Kompetenzdeskriptoren für die digitalen Teilkompetenzen von klassisch-philologischer Forschungskompetenz Texte Kritische Editionen Literatur Sprach- erwerb Über- setzungen Kom- mentare Kultur: Interdepen- denz, Modelle Literatur: Intertextua- lität, Wirkung Text: Autor, Genre Sprache: Stil, Klang Forschungsfelder der Klassischen Philologie Sprachen: Latein und Altgriechisch NER Sentiment Topics Embeddings … POS Preprocessing orange = Forscher oder Forscherin, blau = Daidalos 1. Kontaktaufnahme & Basisinfos, 2. Erstgespräch Forschungsfrage, 3. Forschungsmaterial, 4. NLP & Ergebnisse, 5. Zweitgespräch Ergebnisdiskussion, 6. ggf. Iteration 3-5, 7. Kooperative Publikation 1. 2. 3. 4. 1. 5. 4. 7. 6. Ablauf eines Forschungstandems Designentwurf der Daidalos-Benutzeroberfläche für NLP-gestützte Forschung: User spezifizieren ihre Forschungsfrage, wählen ein Textkorpus und planen dessen Verarbeitung. Forschen ohne Code Exemplarisches Jupyter-Notebook mit Programmiercode zur Implementierung von Lemmatisierung und Named Entity Recognition für altgriechische Literatur Forschen mit Code & Lernen anhand eines kuratierten Workflows Interaktive Übungen mit automatischem Feedback zum Kompetenzaufbau im Sinne der AI Literacy als Teil der angestrebten Digital Literacies, implementiert mit H5P Lernen zum Ausbau der Forschungskompetenz Workshops & Colloquia