Task Area 4: Data Literacy

TA4 develops specialised methodological innovation and activities to enhance data literacy (DL) in historically oriented research and teaching by addressing the challenges and methodological implications of the digital turn for historical scholarship described by our community. Nearly half of the collected problem stories were explicitly or implicitly concerned with issues of DL and sustainable RDM. TA4 will promote data literacy by developing a DL competence profile for historically oriented researchers and a sustainable and certified DL training catalogue with training courses and materials geared towards specific target groups. Following Ridsdale et al. 2015, we understand “data literacy” as “the ability to collect, manage, evaluate, and apply data in a critical manner”. Although DL and, specifically, data criticism are essential skills for nearly all sectors and disciplines of the global knowledge-based economy, DL distinctively affects the historically oriented disciplines’ methodological self-conception. Using the historical method to reconstruct and analyse past events in different world regions at varying geographic scales distinguishes history from fiction. Sound historical scholarship depends on a rigorous, careful application of the “critical historical method” as the basis for historical hermeneutics, historical knowledge production and communicating knowledge about the past.

Measures

TA4 establishes a community-driven competence network for DL in historical scholarship as apermanent 4Memory service. It brings together experts from target groups and is relevant to otherNFDI humanities consortia, especially NFDI4Culture, Text+ and NFDI4Objects, with whom we collaborate through our Memorandum of Understanding. With our community, we will operationalise target-specific DL competences for historical research and teaching, including developing guidelines for those who teach history, undertake historical research on all careerlevels, archive historical source material and give and secure access to and long-term retrievability of archived historical material. The DIAMANT Competence Matrix will guide and structure the process on a content level. In cooperation with the participants contributing to M2 and M3, the DL network also steers TA4’s international outreach activities and serves as asounding board and advisory instrument for its internal quality management system.
TA4 establishes a forum (1) to identify and discuss the necessary competencies for digital historical propaedeutics and research data selection and (2) to establish quality criteria and best practices for DL training and training material for secondary school teachers, BA and MA students and PhD and postdoc researchers. We will develop target-group-specific guidelines for teaching historical data criticism and research data management that include topics of data organisation and manipulation, data conversion, metadata, data curation and reuse as well as data preservation (in cooperation with TA1, TA2, TA3). The Forum links experts in the field of PhD and doctoral education, historical didactics, teacher-training institutions and secondary schools. It establishes a DL Advisory Service to evaluate training courses and training material and contributes to the standardisation of quality assurance and quality management in DL education. It brings together expert knowledge and collaborates in transferring this knowledge into academic study programs, school curricula and the curricular norms and standards defined by state ministries, promoting curricular modernisation and conceptual progress in teaching DL.
TA4 establishes an expert group for historical data criticism and research data management, focusing on research-based data collection, production, management, evaluation and the analysis and interpretation of historical data. The group identifies time and area-specific challenges in using, presenting, managing and storing historical data and develops guidelines for critically handling and (re)using data-driven research results. It consists of historians of different historical epochs and of German and international area specialists, covering the challenges and specificities of researching the past across time periods and in different cultural and knowledge contexts. The expert group develops recommendations for historical data criticism and sustainable RDM and publishes a co-authored historical textbook on data criticism and RDM covering the broad spectrum of historical topics. It participates in NFDI cross-cutting DL activities and transfers TA4’s research results to the NFDI broadly and to international expert institutions.
In order to empower historical researchers, instructors and trainees to conduct digitally driven historical research, TA4 will establish a counselling service for digital methods, tools, instruments, research techniques and forms of collaborative research data management. The counselling service will connect researchers with experts working on and with digital tools and also with professionals at libraries, archives and infrastructure partners. Based on a needs and qualification assessment, TA4 will develop virtual training materials (webinars) and pilot regional training centres and contact offices that serve as the basis for the establishment of a DL counselling service and helpdesk. Webinars and onsite peer-to-peer consultation support the training of future trainers and users. The training courses and training materials as well as information about digital tools, instruments, research techniques, local and regional contact offices and the helpdesk will be published on the 4Memory portal (DL virtual hub). The counselling service will become part of 4Memory’s service portfolio.

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Tags: Workflow; Named-entity recognition (NER); Repositorium

Ich bin Wissenschaftler*in und möchte einen aus unterschiedlichen Quellen aggregierten Datenbestand für Fragestellungen nutzen, die ich z.B. mit Hilfe von Methoden aus dem Bereich des Textmining oder der Netzwerkanalyse beantworten könnte. Anschließend möchte ich die Ergebnisse so publizieren, dass ... read more

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Tags: Aggregierter Datenbestand; Textmining; Netzwerkanalyse

Im Rahmen eines geförderten Projekts beteiligt sich das DHI London daran, Richtlinien für eine von zeithistorischen ForscherInnen dringend benötigte Infrastruktur zur Erfassung, Langzeitarchivierung, Zugänglichkeit und Auswertung neuartiger Datenbestände (sogenannter „Sozialdaten“) aufzubauen. Bei S ... read more

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Als verantwortliche Person an einer außeruniversitären Einrichtung möchte ich für die Forschenden in der Qualifizierungsphase Weiterbildungsformate im Bereich Forschungsdatenmanagement anbieten. Insbesondere die Publikation von Forschungsdaten soll gemäß der institutionellen Forschungsdatenleitlinie ... read more

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Tags: Texterkennung; Volltextsuche; Durchsuchbarkeit nach Namen

Task Area Coordination Team

Prof. Dr. Ursula Lehmkuhl (Trier University); lehmkuhl@uni-trier.de

Prof. Dr. Stefan Schmunk (Hochschule Darmstadt); stefan.schmunk@h-da.de

Marina Lemaire (Servicecenter eSciences. Trier University); marina.lemaire@uni-trier.de

Andreas Schieberle (Hochschule Darmstadt); andreas.schieberle@h-da.de