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

M1 links experts in the field of PhD and doctoral education, historical didactics, teacher-training institutions and secondary schools who collaborate in promoting curricular innovation and conceptual progress in teaching digital literacy (DL) and RDM competencies. By transferring expert knowledge into academic study programs, school curricula and the curricular norms and standards defined by state ministries, M1 promotes a target-group-specific mainstreaming of data literacy education and training for secondary school teachers, BA and MA students, PhD and postdoc researchers. This includes topics such as data organisation and manipulation, data conversion, metadata, data curation, reuse and preservation (in cooperation with TA1, TA2, TA3) as well as algorithm, interface and infrastructure criticism. M1 develops innovative DL-training modules and material, proposes a curricular model to mainstream DL-training in BA and MA study programmes, and establishes a DL-accreditation service for quality management and advocacy with responsible political actors and agencies.
M2 establishes an expert group for historical data criticism and research data management, focusing on time and area-specific research-based data collection, production, management and evaluation as well as the analysis and interpretation of historical data. M2 identifies challenges in using, presenting, managing and storing historical data on specific historical periods, from antiquity to contemporary history, and on different cultural and knowledge contexts, developing guidelines for critically handling and (re)using data-driven research results. To reach out to our community of interest and to secure the participation of national and international experts, M2 establishes a blog (via hypotheses.org) on “The historical method under digital conditions”. It creates time- and area-specific syllabi as best practices demonstrating solutions to the challenges of teaching historical data criticism and sustainable RDM. It develops guidelines for the historical contextualisation of unstructured and/or heterogeneous historical data and innovative training material for using digitised sources in the history classroom. These deliverables feed into the publication of a textbook on historical data criticism and RDM covering a broad spectrum of historical topics and addressing politically relevant actors such as accreditation agencies, state ministries, and educational boards.
M3 addresses technical, legal and ethical dimensions of historical data criticism and RDM in area histories (African, Asian, European, East-European, North American, Latin American and Russian History). Digital area histories face distinct challenges because creating and using research data must be coordinated with the national and regional institutional, technical and legal contexts in which these data were primarily created, collected, made accessible and managed. Therefore, RDM in area histories need to consider issues of technical fit between different traditions of data collection and storage as well as indexing through metadata standards. It must also account for divergent legal regimes of data access, research data use and good scholarly practice. Finally, yet importantly, Europe’s colonial history and treatment of its colonial historical heritage as well as persistent global asymmetries of academic research opportunities, pose specific issues of research ethics in area histories. M3’s central objective is twofold: (1) to map and monitor such differences and make available reliable and relevant information on the international development of research data management for the German research and education landscape; (2) to initiate and document the negotiation of cooperative procedures for using data from other national and regional contexts and to thus make this data accessible for German scholars in a “fair” and “careful” manner.
To empower historical researchers, instructors and trainees to conduct digitally driven historical research, M4 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 (a) with experts working on and with digital tools and (b) with professionals at libraries, archives and infrastructure partners. Based on a needs and qualification assessment, M4 will develop virtual training materials (webinars) and pilot regional training centres and contact offices to serve as the basis for establishing a virtual 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

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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