Künstliche Intelligenz & Data Literacy

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Künstliche Intelligenz & Data Literacy
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Publisher
Release Date
2019
Language
German

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Subject Area
Abstract
Data Literacy ist die Fähigkeit, Daten auf kritische Art und Weise zu sammeln, zu managen, zu bewerten und anzuwenden. Zu Data Literacy gehören eine ganze Reihe von Einzelkompetenzen – vom Schaffen des grundlegenden Bewusstseins bis hin zu ethischen und rechtlichen Fragestellungen. Data Literacy ist eine zentrale Kompetenz für die Digitalisierung und die globale Wissensgesellschaft in allen Sektoren und Disziplinen. Angesichts der zunehmenden Menge und der Verfügbarkeit von Daten stellt sich die Herausforderung, mit den Daten Wissen zu generieren und fundiert Entscheidungen treffen zu können. Hierfür sind einerseits spezialisierte Fachkräfte von Nöten, die so genannten Data Scientists, welche sich auf den Umgang mit Big Data konzentrieren. Andererseits wird heutzutage in allen Sektoren und Fächern bis hin zum gebildeten Bürger Grundwissen im Umgang mit Daten und entsprechenden Werkzeugen zur Datenverarbeitung gefordert. Data Literacy wird somit zu einer zentralen Kompetenz für das 21. Jahrhundert, die es systematisch im Rahmen der (Hochschul-)Bildung zu integrieren und nachhaltig zu vermitteln gilt.
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Computer hardware Information and communications technology Computer hardware Artificial intelligence Internet Zuse, Konrad Location-based service Zuse, Konrad Computer programming Punched card
Speicherzelle API Graph (mathematics) HTTP Computer science SSH Conditional-access module Computer programming
Programmer (hardware) Software Object-oriented programming Computer science Object (grammar) Function (mathematics) output POLY Form (programming)
Arm Data exchange Information Eigenvalues and eigenvectors Object (grammar)
Algorithm Google IBM High availability Object (grammar) Route of administration Translation (relic) Internetdienst Atari
Stress (mechanics) RDF <Informatik> Graph (mathematics) Local area network Uniform resource locator Velocity Computer hardware Representation (politics) Internet Algorithm WEB Numerisches Gitter HTML High availability Planning Intranet GEM Data model Spring (hydrology) Systems <München> FIS Informationssysteme und Consulting GmbH World Wide Web Computer science Natural language Volume Data management Velocity <Framework, Informatik> Row (database)
Uniform resource locator Intranet Data model Spring (hydrology) Texture mapping Knowledge base RDF <Informatik> Graph (mathematics) Scientific modelling Simulation
CW-Komplex Domain name Information RDF <Informatik> Graph (mathematics) Propositional formula BALL <Programm> Species Formalismus <Mathematik> Raw image format Rollbewegung Metadata
Systems <München> Digitizing File format Metadata Data structure Metadata Walkthrough
Plane (geometry) Web portal Computer network DOS Metadata Zugriff Data management Metadata
Domain name Web portal Computer network DOS Metadata Zugriff
Machine learning Series (mathematics) Domain name Standard deviation Arm Texture mapping Web portal Computing platform Metadata Mathematical structure
Web page SAP <Marke> Europeana State of matter Length Graph (mathematics) Lösung <Mathematik> Open set Digital library Metadata Data model GRADE Microsoft Index Telecommunication Google Representation (politics) Internet Machine learning PACE Standard deviation WEB Arm Web portal Version <Informatik> Data model Google Search engine (computing) Computing platform Natural language Object (grammar)
SAP <Marke> PACE Europeana Principal ideal domain Graph (mathematics) Typ Code Metadata Zugriff Datenintegration Perspective (visual) Code Attribute grammar Data model Microsoft Google Index Telecommunication James <Programm> Data type Data management Audiovisualisierung
ICON Principal ideal domain Typ Code Metadata Zugriff Datenintegration Audiovisualisierung
Validation Software engineering Mapping Version <Informatik> Typ RDF <Informatik> Source code EXCEL Run-time system Unity <Benutzeroberfläche> Physical quantity ICON Software Integrated development environment Table (information) Audiovisualisierung
Distribution (mathematics) Web portal Link (knot theory) Distribution (mathematics) Cross-platform Metadata Route of administration Digital object identifier Metadata Bada CHART <Programm> Coefficient of determination Synchronization Software repository Software repository Different (Kate Ryan album) Computing platform Summierbarkeit Data type
Arm Process (computing) Software repository World Wide Web Code Videoportal Vapor Computer worm Summierbarkeit Computer Data type Number
ASCII Datenformat
Partition of a set RDF <Informatik> Software Information
Domain name Information Grand Unified Theory Digitizing Information Mathematical analysis Library catalog Demoscene
Military rank Google Arm Information Computer network Summierbarkeit Fingerprint Walkthrough
Mathematics Arm Graph (mathematics) Software Moment (mathematics) Theorem Mathematical structure
Prototype World of Warcraft Information Graph (mathematics) World Wide Web Spontaneous symmetry breaking Metadata Screening (medicine)
Punched card Implementation Algorithm Home page Propositional formula Inequality (mathematics)
Presentation of a group Arm Maschinelle Lesbarkeit Knowledge engineering Flussdiagramm
Graphics tablet Domain name Algebraic closure Software Machine learning Content (media) Multimedia Dynamic range Metadata Empennage
Field extension WEB Link (knot theory) Open source RDF <Informatik> Execution unit Content (media) Information Web browser Student's t-test
Graph (mathematics) Data analysis Object-relational mapping
Google Graph (mathematics) Data analysis
Wenn wir uns die Geschichte der a ein Tier der Informationstechnologie anschauen so hat das begonnen mit sehr physischer Interaktion mit der Hardware Ra und dass es jetzt wird vom Zuse Z drei neun Hundert vierundvierzig wurde er von Konrad Zuse gebaut aber wo man tatsächlich physisch quasi mit der Hardware inne.
Ihren Muster Register Reinert raus schrieben Muster. gab dann verschiedene Zwischenstationen A zum Beispiel dieser Lochkarten in den sechzig er Jahren in den siebzig er Jahren vielleicht einer sich der ein oder andere von Ihnen noch bei Graf Sonar Form der Programmierung als Händler Programmierung wo man auch aber musste nicht mehr physisch A mit der Hardware interagieren aber man müsse trotzdem noch sehr genau wissen.
welcher Speicherzelle befindet sich welches Datum und wie kann ich das von A von einer Zelle zur anderen kopieren transformieren. Das wurde dann intuitiver Informatiker haben sich überlegt Am Jahr Kochrezepte sind eigenen ganz intuitiver Weg um A Wissen auch auszutauschen über Jahrhunderte vielleicht sogar Tausende wurden die weitergegeben Warum machen wir Informatik nicht bis in Englisch wie Kochrezepte und das hat dann zur funktionalen prozentualen Programmierung geführt wurde.
Sie wir einem Kochrezepte im Computer sagen Herr . Nimmt die und die Zutaten und dann macht das und das mit den Zutaten A Es hat im des zur Folge dass wenn die Software die Programme größer wurden das man Spaghetti Kurt klingt auch wieder nach Kochrezepte bei Gettysburg oder aber all das ist natürlich war es um wo man sehr schlecht R dann Ordnung reinen bringen konnte und Earl Weder hat sich die .
Informatik oder der Computer Wissenschaftlern Bissingen Langemarck von der Natur inspirieren lassen haben und was wir in der Natur eigentlich haben sind auch oft Objekte Ra hier ist zum Beispiel in Objektes habe gewisse Formen des aus China. Ein am Duft Katzen A Behälter R der einerseits eine Form aber auch eine Funktion hatte konnte dort im solche Duft Katzen einstellen und dafür fünf Raum Klima sorgen Am und das hat im Prinzip Danzer objektorientierten Programmierung geführt die Idee es im Tschad sächlich dass sich die Welt in Objekten modellieren und dort Funktionen.
Aber auch Daten diesen Objekten zuordnen als Problem dabei ist bis in das die Daten versteckt sind in den Objekten Armen und ich würde sagen jetzt der nächste Schritt es eigentlich dass wir eher die Interaktion in Franz Jonas Technologie noch intuitiver Gestalten auch noch mehr vielleicht orientiert wie wir als Menschen Informationen Daten Wissen verarbeiten um.
Durch diesen Wissensaustausch und den Datenaustausch noch besser hin zu bekommen und da es ist natürlich klar dass Wissen Information Daten eine zentrale Rolle spielen und das wird die quasi aus diesen Objekten raus lösen müssen und dass die in englischer können First Class Sittensen Am werden müssen dass die ASO Abende eigener Betrachtungen bekam.
Nicht nur innerhalb von Diensten oder A Anwendungen oder Objekten versteckt sind.
Am weiterer am Punkt der auch normal motiviert wie wichtig Daten sind es ja auf dieser Folie dargestellt AWO via wenn er diesen halb um Karl I auch um Maschinen lernen um Big Data Am Once Das wichtiger dieser A Diese neuen Durchbrüche die wurden nicht hervorgehoben dadurch dass die Algorithmen ja zur . Einmal wesentlich verbessert worden letzten Jahren die Algorithmen haben sich eher inkrementelle A verbessert sondern was möglich wurde es Sinn mehr Daten verfügbar geworden und dadurch ist dann am Ende einen ein Durchbruch also hier es mal so ist dort bis im dargestellt als zum Beispiel Spracherkennung wurde dadurch möglich dass wir gesprochener Am BOStrab. Artikel in großer Menge verfügbare einundneunzig Der zugrundeliegende Algorithmus war schon viele Jahre vorher vorgeschlagen worden haben und so kann man das weiter fortsetzen asum Beispiel ändern sich vielleicht auch noch an erschafft das Albi Ems die Blue Garri Kasparow geschlagen hat das wurde nur dadurch möglich dass sieben Hundert Punkt null null null Schachspieler digital.
Vorlagen aus denen dann der Computer im Prinzip analysieren konnte was die besten Züge sind dieser Planungs Algorithmus war schon fast einer Ein Jahrzehnt vorher AV geschlagen so kann man das weiter fortsetzen am und am Das gab es eine ganz wichtige Erkenntnis dass die Daten die wichtige Rolle spielen bei Maschinen lernen Géza am Lernen und man muß aus. Daten auch Binge Lane Das hat ist die Verfügbarkeit von Daten einer Prämisse dafür aber die Algorithmen entwickeln sich natürlich auch weiter und wir müssen aber wissen wie die funktionieren und vielleicht auch am ansprechender Amen Weiterentwicklung betreiben aber das sind doch oft auch inkrementelle Weiterentwicklung anderer Aspekt ist natürlich auch daß die . Ahnen Hardware heutzutage fähig ist diese großen Datenmengen zu verarbeiten das etwas was auch in gewisser Weise automatisch passiert das durch Morpheus nicht an nicht mehr FIS Moores Lahr M jedes Jahr also nicht die vielen Dank Frau seines . Da sich die Expertise TED und die Rechenleistung A der H Hardware eigentlich verdoppelt und und dadurch natürliches oder auch möglich wird tatsächlich diese großen Datenmengen Am mit diesen Algorithmen die Algorithmen sind im auch sehr Performance intensiv auszuwerten und sie darauf am anzuwenden. Das also ne ne wichtige Erkenntnis oft ist es auch so dass Daten die schon an einer Stelle vorliegen die Hamburger zutage schon benutzt das bedeutet die Musik die neuen innovativen Anwendung sind eine dort wo wir Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen müssen Abenden und dass es etwas hier auch dargestellt wird das sich von der Gesellschaft für Informatik. Bis in die drei Dimensionen von Big Data also einerseits die Größe der Daten die Geschwindigkeit in der Daten zur Verfügung gestellt werden aber die Tribüne Mensuren ist die Heterogenität der Daten an das Silber hier an dass es letztlich Verfassungs Datenmanagement auch absolut essentiell an die anderen beiden Dimensionen die wurden sehr schon sehr intensiv bearbeitet. Die Heterogenität daran auf Forschungen und Arbeiten sich auch einiger aber das wird manchmal auch bis zum vernachlässigt dass das genauso wichtig ist und wie kann war die Heterogenität von Daten.
Weltkrieges einen am Ansatz der sich eigentlich in vielen Domain mittlerweile Am erfolgversprechende ausgestellt hat sind diese Ling Deter Prinzipien die Tim Berners Lee arretiert Kurz nachdem er das Web R erfunden hat oder die Web Technologien hat er auch am gem mit gemeinsam mit anderen in der Community und ich war auch dann. Später daran beteiligt diese Ling Deter Prinzipien am zu beschreiben und zu unterstützen dass wir Daten vernetzen kann die Prinzipien sind dass wir Dinge identifizierbar machen daß wir den zum Beispiel Uris geben aber man kann auch andere allein die Feier Systeme A natürlichen nutzen dass man die abrufbar machte dass man also von verschiedenen . Ellen Am übers Internet dann auch tatsächlich die Daten abrufen kann Wir brauchen einheitliche Beschreibung der Baden dar. des Risikos Description Format entwickelt worden was er ermöglicht Daten in der Einheitlichen Repräsentationen so würden zu stellen und dadurch kann man dann auch Verknüpfung herstellen und ähnlich wie wir im Web heutzutage ADO Comment publizieren und Dokumente mit Nanda verknüpfen Ahrem sollten wir an der Zukunft im auch für starker Daten verknüpfen. Netzen Am auf Basis dieser Leder Prinzipien für ihn das Nummern Wiseman Der Teil erklären. Am und zwar am Können wir haben im Prinzip Wissen organisieren was verbirgt sich hinter diesem Abi F aller Datenmodell des ein eigentlich ganz einfach ist kann man auf dieser einen einfachen Freude hier erklären Die Grundidee das ähnlich wie wir wissen alle repräsentieren wie wir in der Sprache natürlichen Sprache Wissen austauschen und zwar ein setzen die auszubauen. Prädikat und Objekt bestehen. Im Grunde im Englischen Insbesondere Deutschland nahm Parva Reaktionen und verschnörkelten lieber noch in zufügen kann als Grundprinzip des Subjekts Prädikat Objekt. Simon neunzig oder fast alle Sprachen also sind so organisiert es gibt Ausnahmen Am und ähnlich funktioniert diese Adolf Datenmodell kann zum Beispiel sagen Columbia University organisiert eine Konferenz da war ich letzte Woche damit dies Leiter für Nummer angepasst an dass es eine Aussage A bestehende eben aus dem Subjekt Columbia University. Aus dem Prädikat organisiert und aus im Objekt Knowledge Graf Konferenz die dort stattgefunden hat und ich kann dann anders genau wie wir das Nano dürfen Sprache machen anders A Objekt eines Satzes A das als Subjekt eines Nachfolge Satzes verwenden und kann sagen Aber diese Knowledge Graf Konferenz beginnt am siebenundfünfzig zwei Tausend neunzehn . Und Sie finden statt in New York Lern und wir sehen auch Hieran änderte sich Dinge wiederverwendet diese Alben die Feier Ich versuche also nicht immer neue denn die Feier zu kreieren sondern Boss Sinn macht zum Beispiel für organisieren für beginnen für als stattfinden in aber auch für die für den Ort als denn die Feier wiederzuverwenden das wird durch diese. Als Präfixe verdeutlicht dass sich dort also auf andere Datenquellen Verweise und dadurch das Rad quasi nicht normal neu erfinden sondern am Diese Verknüpfung zwischen Daten Hersteller.
Große Vorteil es wenn ich wissen auf seine Weise repräsentiere dass ich das sehr leicht integrieren lässt sich kann das in solchen Tripeln auch einem Textformat zum Beispiel a darstellen und kann dann aus ganz verschiedenen Quellen auf sehr einfache Weise Daten zusammenführen und dass es wesentlich komplexer wenig relationale Daten X im L oder Objekt Modelle hab dann muss mich sehr.
Mit den Daten Modellen auseinandersetzen um Mapping Scherzo stellen hier ist das in das Datenmodell quasi eingebaut Ich brauch nur die Triple zusammen werfen und ab dann eine integrierte größere Wissensbasis quasi oder Wissens Graf und ich will Masovia Beispiele von solchen Wissens Grafen zeigen die aus einer der Wissen über Unternehmen repräsentiert also der L zum.
Spiel hatten bestimmten Namen ist in einer Industrie unterwegs kann Labels in verschiedenen Sprachen Anhängen und kann auch zum Beispiel der L hat seinen Headquarter an POS Tower in Bonn und kann dort noch Informationen zur höher oder zwar zum Ort anfügen und ich kann diesen Graf auch immer weiter erweitern kann zusätzliche Statement. anfügen und das macht es auch so flexibel bin also bei einem relationalen Maden oder es oft sehr schwierig. Zusätzlich Bällen und Verknüpfung herzustellen Hirschs ganz einfach kann im Prinzip an jedem Knoten noch weiterer Am Aussagen und amp Fakten hinzufügen.
Also Wissens Grafen mittlerweile gibt es sehr komplexere Wissens Grafen haben vor über zehn Jahren zum Beispiel einen aus Wikipedia extrahiert Déby Pädiater mittlerweile sehr viel erprobte arretiert gewonnen hat in der Wissenschaft um Erforschung in dem Bereich zusammen voranzutreiben aber es wird auch zunehmend in verschiedenen Domänen in der Wirtschaft. zum Beispiel auch eingesetzt um die Grundidee ist das Insulin Wissens Grafen also ganz verschiedene heterogener Arten von Daten zusammengefasst sind also einerseits die Die Rohdaten aber auch Metadaten aber auch Vokabular oder die Struktur der Daten in einem einheitlichen diesen Subjekt Prädikat Objekt Formalismus beschrieben werden kann. Ja und was hat er Sitz mit armen Forschungsdaten zutun Am und Am Dort haben wir eigentlich in der Ausgangslage Adam die Wissenschaften im Wandel Forschungsdaten spielende zentrale Roller aber wir haben eben gerade diese D Zentralität und Heterogenität in jeder Hinsicht also im Bezug.
Die Daten in Bezug auf Formate Datenstrukturen Metadaten Lizenzen Nutzungsbedingungen Anwendung Identifikation Systeme Wermut ganz viele Akteure werden sehr viel heterogene T Deshalb würde ich sagen ist das für uns im Bereich Forschungsdaten Management R enorm wichtig und wir sollten dem Rechnung tragen und versus.
also dort am Forschungs Datenmanagement so zu etablieren das war einerseits diese Edo Genitiv bewahren und unterstützen auf der anderen Seite wollen wir natürlich das alles um die auch zusammenpasst und dass wir am Ende am Forschungsdaten finden suchen können austauschen können wiederverwenden können und am Meine Idee ist dass wir das im Prinzip mit Sonar syndiziert.
Nicht von Metadaten oder auch von Daten zwischen verschiedenen Forschungsdaten Infrastruktur an Am unterstützen können sollten da sie es Maso bis in vereinfacht dargestellt dass man verschiedene Daten Portale oder Forschungsdaten Infrastrukturen hat an die dann mit Nanda Daten austauschen und erwog man Aggregationen Ebenen hat wo zum Beispiel nationales forschungs dar.
Portugal dann aus vielen anderen regionalen auch Domänen spezifischen Vielleicht Organisations spezifischen Daten Portalen und Daten Infrastruktur an Binger zusammenführt und dann unter einer einheitlichen Oberfläche durchsuchbar macht Am Wie kann war Sowas realisieren.
Am Ich denke dass es eigentlich ganz einfach es am und dass es auch andere uns schon vor Alexander zitiert haben Adidas in sehr mühevollen Irrungen und Wirrungen in den letzten Jahrzehnten R in anderen Domain realisiert haben und wir müssen uns einfach nur Abschaum Wir haben das andere Erreger lizenziert und als kristallisiert sich um bis heraus dass wir diese Daten. Strukturen am Ebensee Mandelas vernetzen müssen Meta Daten austauschen müssen Nagib ganze Reihe von Metadaten Standards einer zum Beispiel der im Bereich H Open Government Der Etat etabliert es und auf standardisierte System CAD Data Katalog a.
de wo Kabila Ray Amen und auf diese Weise können wir Daten Infrastrukturen eigentlich sehr gut miteinander vernetzen und im Bereich Open Data funktioniert das schon mit tausenden Daten Portalen die Metadaten sind natürlich nicht ausreichend Rahmen und öffnen sondern wir sollten auch ein gemeinsames Verständnis der Daten entwickeln. Also auch tiefer in die Daten Reihen schauen und daß es was ja mit dem gemeinsamen Verständnis dass wir A auf Domänen Vokabular Mapping sicherstellen dass beim die Daten interpretierbar machen und beschreiben was die Bedeutung der Daten ist da und die müssen natürlich auch dann weiterentwickelt werden diese Vokabular Mapping Metadaten Standards Armen und .
Am da kannte man kann man auch im of the Aguilera Weise vorgehen und wir sehen auf auf Armen schon haben eigentlich im Internet das es Communitys gibt die sich da selbst organisieren die der Mechanismen gefunden haben zum Beispiel geht am a oder Guitar Pfarrer zu verwenden um solche Vokabular sehr dynamisch auch weiterzuentwickeln ohne dass man sich als . Jahrelang erst mal hinsetzt umso Metadaten Standards entwickeln soll erst mal mit dem am einfachen Lösungen startet die eben schon von anderen Communitys entwickelt worden und die dann sukzessive an auf die weiter auf die Anforderungen der Fach Communitys zu schneidet.
Er fährt er der Prinzipien spielen eine wichtige Rolle ich bin bisschen manchmal kritisch bei fair Data weil diese Prinzipien sind so allgemein und Abstract gehalten das glaube ich jeder von uns jeder Wissenschaftler die sehr leicht unterschreiben kann es wichtige S Wie Converse realisieren und da ist es aus meiner Sicht ganz wichtig daß man sich möglichst schnell auch offen Park Grundprinzipien einigt haben. Zum Beispiel Vokabular radikal Protokoll und nicht in großen langen Diskussionsprozess Ich erinnere Neben manchmal als Beispiel des Web Twente man Asli Sagen einmal bei der Erfindung des Webs nicht gleich die zwei wichtigen Standards mitgeliefert hatte dass das Hatti Protokoll zum Austausch der Dokumente und hatte im L zur Repräsentation der Dokumente. Dann ergab es heute noch kein Web sondern die beiden Standards waren essentiell und ich glaube dass es genau dasselbe was wir hier brauchen wir brauchen Protokoll zum Austausch der Daten und der Metadaten und wir brauchen eine eine Form zu Repräsentationen zur Beschreibung der Semantik der Daten und Röhre die Hammer wie gesagt Auch schon vorliegen und es ganz wichtig dass wir dann nicht auch malen. Lang Diskussionsprozess starten und uns im Grade von existieren in den satirischen Dinge abschaffen und habe ich hier mal einen Überblick über wo das aber schon auch gelöst wurde also Google hat zum Beispiel dieses Klima dort organisatorische mit anderen Suchmaschinen Betreibern etabliert aber die mittlerweile dreißig Prozent der Webseiten unterstützender sind Vokal. Das wird auf Gitarre entwickelt also am Die erste Version war ganz einfach Der Vorteil von Vokabular ist dass sich die sukzessive weiterentwickeln kann dass es eher bei uns in der natürlichen Sprache genauso wie der Staaten mit einem Vokabular wirken immer mehr neue Wörter hinzufügen um genau ist die Idee auch bei diesen Vokabular Das im des im Unterschied zu anderen Datenmodell. Ich oft schon ahmen sehr viel Aufwand betreiben der abgeschlossene ahmen oder fixes Datenmodell entwickeln und hier habe ich sehr viel Flexibilität nach hat sie den letzten drei vier Jahren enorm weiterentwickelt Adam. Und im inzwischen sind also im Web dreißig Prozent der Webseiten mit den Daten auch Anno Tierart und am wärmsten gemeinsames Verständnis dieser Web Daten ICOMOS Daten Am Teile davon kann man vielleicht sogar auch erwerbenden ebenso im Bereich Digitale Bibliotheken da gibts Jo Piana Data Model was genutzt wird von Europol Anna oder auch der deutschen digital. Bibliotheks und Wood Tausende Gedächtnis Institution in Europa in Deutschland lag ich alleine zwei Punkt null null null Tonnen an Mehta Daten zu den Objekten austauschen und arm. und das eigentlich auch gezeigt haben dass mit zum Vokabular und einem Standard zum Austausch der Daten David O Alpi M elf verwendet was bis in indisches vielleicht zu dem die Keith aber müssen spezielle auf die Bibliotheks a Community oder Memory Institutions zugeschnitten. und ähnlich kann man das fortsetzen also in den Leber Lebenswissenschaften zum Beispiel gibt 's Open facts wo sich Pharmaunternehmen zusammengeschlossen haben haben in der Industrie den International oder industrielle Day das Beys ahmen oder eben im Bereich offene Verwaltungs Daten Open Data mit Dick Cavett und am dem Daten Portalen dort am auch und.
Denker wie kann das die Perspektive Star Abschaum und anwenden auf voraus Datenmanagement und da ganz schnell Schritt nach vorn machen und relativ schnell auch an die also eine Basis schaffen Führer für natürlich viele weitere neue Entwicklung jeder notwendig sind. Für das nahm er an einem Beispiel ein bisschen illustrieren wieso was aussehen kann aber wir brauchen ein gemeinsames Verständnis der Daten. Und all das kann dadurch passieren dass wir im insoweit Carbo Lahr bestimmte Konzepte und Attribute definieren an zum Beispiel Krankheit und Attribute Krankheiten Jam sondern Eis sie die zehn Codes und bestimmt Auftretens Häufigkeit R Die Hamsun Thoma also Krankheiten sind mit Symptomen verknüpft und uns auch wiederum diese Codes und verschiedener Typen von Symptom.
Und es gibt dann A Behandlungsmöglichkeiten Asor A Medizin quasi die als Behandlung für die Symptome genutzt werden kann oder auch für die Krankheiten die auch wiederum Klassifikationen Namen haben daß es also eine Art Vokabular Orden und jetzt kann ich wenn ich konkrete Daten habe diese Daten auf dieses Vokabular Meppen an dass er immer was .
Hier Amadeus gestellt Cup vielleicht verschiedener Excel Tabellen oder als sie es V oder relationale Daten und kann dann so und Map hängen auf dieser Vokabular herstellen und dadurch ein gemeinsames Verständnis der Daten etablieren Adam und Eva helfen diese Daten austauschbar wiederverwendbaren nutzbar zu machen so dass er also nicht nur von . Forschungen Gruppe genutzten interpretiert werden kann sondern übergreifen von einer Community oder sogar interdisziplinären das ist klar bewusst ganz interessant wird weil die neuen Erkenntnisse glaube ich dadurch zu Stande kommen daß wir aus verschiedenen Abkommen Unity 's a Daten auch austauschen und und nutzbar machen.
Ja und wir können auch am im Prinzip schon existierender Am Anwendung nutzen wie zum Beispiel Vokal was wir bei Fraunhofer vor vielen Jahren gestattet haben was einer Open open source Software AG An Umgebung es um erwerben iterative Avoca polarer zu entwickeln ganz wichtig ist natürlich dass diese wo. Lara auch von den Fach Communitys Stück für Stück weiterentwickelt werden können und da das glaube ich mich dies und Ansatz zu haben und das ermöglicht das Vokal da sich dort kleine Beiträge machen kann ähnlich und insofern gibt Versions Kontrollsystemen und Die Version des Vokabulars verwalten kann und dadurch diesen Prozess der Zusammenarbeit auf nach relativ agile Weise unterstützt. Im Software Engineering Aber wird Es geht mittlerweile derart Der Standard der genutzt wird um große Software Entwicklungsprojekte zu verwalten und das kann man hier am Prinzip auch als Basis nutzen.
Dann neuer Möglichkeiten auch zur Exploration sowie Salih Sirup Ahrens für Domain spezifische Anwendungen zu nutzen. Ra vielleicht überspringt mal den Teil und es kommt zur Amen sieht kein das Essener sofort Werk Die im Bereich am Open Data entwickelt worden und ich habe es sehr gefreut dass wir an der Leibniz Universität Hannover die Landesuniversität auf der einen Seite was traurig von SAR bewahren an einer Forschungsdaten Infrastruktur Radar mit dem für . Licht Amen onto Ilanz Universität hat sich aber für sie kein entschieden und in gewisser Weise glaube ich auch gut daß es auf verschiedene Ansätze Dar gibt haben und dass sie kann es eben einen ein Open Data Repository was gerade dieses Dekret Protokoll zum Beispiel unterstützt zum Austausch und zur Synchronisation uns gibt einer Vertiefung der von diesen Open Data. Deutsches zum Beispiel in an europäisches Daten Portal Wehrmann deutsches Goff Data d Armes die dann aus verschiedenen regionalen nationalen Daten Portalen A Daten aggregieren Metadaten aggregieren an das dann durchsuchbar machen Und das kann war sehr leicht auf für Forschungsdaten anwenden und wir wollen jetzt wir haben gesehen. Hier an an der schon am angewendet wird und genutzt wird an und wir waren das Air wird anderen auch zugänglich machen so ne Distributionen Arm von Zielgruppen Verfassungsstaat natürlich gibt in Parsch Beziehung zwischen Aspekte bei Foucault Daten die wir berücksichtigen müssen und Die waren wir unterstützen und A. Da ein Ja zu einem Paket Am entwickelt Leibniz Determination was es ermöglicht anderen Einrichtung A relativ leicht al eigener welche Daten Portalen aufzusetzen wurde dann im auch zum Beispiel die Integration von Deutz und Bada seit Triests verschiedene Vorschaufunktion für Forschungsdaten oder anders. Für dubia Notebooks die in A manchen Bereichen als er verbreitet sind und ich will man Pasquini Charts Am zeigen wie das aussieht Am Zur sie dass sie keinen Am Datenwort Hall außer sowie hatten Daten Katalog on kann darin suchen in im Katalog und einem nach verschiedenen A Typen klassifizieren A. Zum Klassifikation des Euro flexiblen Klassifikationsschema und ganz wichtig ist aber dass wir den Forschenden direkten Mehrwert bieten das die also wir sehen dass jetzt auch Karl bei uns ja an der Leibniz Universität sehr schwierig es aufwändig die Wissenschaftler davon zu überzeugen ihre Daten in seinem dritten Vorteil einzustellen Wir müssen den also zeigen was bringt das versieht.
Ferner nutzen ein direkter Nutzen ist dass die Daten über seine deutschen Beispiel zitiert bei Referenz hierbei werden In anderer S Am dass sie Vorschaufunktion haben da sie die Daten zum Beispiel im Artikel verlinken können und dass jemand der sich der in Artikel durchliest auf diesen Link Klick Danish Ast aufwändig und ein Video runterladen Moos oder den Original Anwendung öffnen. Sondern gleiche bei Summen A drei D Modell der Sitz für Ingenieure zum Beispiel sehr wichtig dann direkten Vorschau haben wo man ein zweidimensionaler oder drei dem Sonate Sicht auf die Daten aller bekommen können.
Man kann also auf Videos am integrieren ahmen die dann zum Beispiel bei uns im AV Portugal oder im anderen Videoportal abgelegt sind oder an andere Möglichkeit es auch das mit Jupiter Notebooks zu verknüpfen dass sich also am Daten die aus um Jupiter Notebook eröffnen ergebene Riad werden direkt auch in einem Sieg kann Repository dann.
Dann Ableger und daß es was diese Typen der Nordbukowina Prinzip haben auch was für Data Science Abend an Data Litoral sie jetzt oft genutzt wird relativ leicht erben bestimmte Datenverarbeitungsanlage Ab Prozesse beschreiben kann und die quasi in Sum Notiz Buch quasi aufschreiben kann aber die . Auch ausführbar sind um Hintergrund an im die Aden verarbeitet analysiert visualisiert werden und das kann ich auch dann direkt im am in so einem am Arm über ein Kommando quasi über einer Kommando Zahler dass sich das an auch direkt in den Armen in dem Dampfer Tal entsprechend aktualisieren wendischen neuer Ausführung oder. Ergebnis Dampf von meinem von der aus Form eines Notebooks habe.
Da es noch mal ne andere Vorschaufunktion und er das in natürliche auch was des ASCII kann es open source und wir haben damit begonnen aber dass es weder würden und zwar durch freuen wenn es auch noch mehr Mitstreiter gäbe A falls Sie auch planen sowas ähnliches einzusetzen dann A führen würden wir uns natürlich aus erfreut. Wenn wir noch weitere Beteiligte finden um diesen erleidet Data Manager in der Zukunft weiterzuentwickeln und noch breiter nutzbar zu machen leicht neuer Vorschaufunktion für neue Datenformate auch entsprechend zu ahmen hinterlegen.
Und wir arbeiten im daran dass es auch gleich dann seine Adolf Beschreibung generiert wird die entsprechende abgelegt wird.
Ja jetzt habe ich noch einen Teil erbaut Führer waren Wissenschaftskommunikation Arosa fast ganz wie für Zeit habe ich noch fünf Minuten oder fünf Minuten aber Sie müssen wissen beeilen Amen Forschungsdaten sind aus meiner Sicht auch nur an ein Zwischenschritt und der nächste Schritt ist daß wir vielleicht auch Wissen in der Wissenschaft.
Allgemeiner noch am strukturierter semantischer repräsentieren Amen und dabei ich mal ganz kurz vielleicht auch zeigen was wir da Vorhaben aber wenn man sich so die Wissenschaftskommunikation anschaut hatte sich will letzten vier Hundert Jahre kaum verändert also wir haben Fax Dokumente am und am Wie kann aber .
das sich durch die Digitalisierung andere Domänen A wie zum Beispiel Telefonbücher sind komplett ausgestorben Straßenkarten gezeugte gar nicht mehr Versandhaus Kataloge An nutzt kein Mensch mehr ganzer Industrien A haben sich da komplett gewandelt nahm ganz komplett neuer Mechanismen des Informations und Wissensaustausch entwickelt und Ich.
Dass wir das auch am in den in den Wissenschaften am haben und war aus Forderungen haben Natürlich Reproduzierbarkeit Krise wo Daten wichtige Rolle spielen das Verdi Systematischer verwalten können aber wir haben auch ein großes Wachstum an Publikationen und mit den Text Publikationen die F Dokumenten wird es in naher Zukunft immer schwieriger Attac. Diese Reproduzierbarkeit die Vergleichbarkeit herzustellen a priori View wird immer aufwändiger weil sich wenn sich die letzten zehn Jahren hat sich die Anzahl der Publikationen Techniken Naturwissenschaftler doppelt entsprechend dem produziert sich auch die Qualität des Peer Reviews weiß immer weniger A guter Gutachter auch entsprechend gibt dafür. Und für die immer schwieriger wird auch den Überblick zu behalten in ihrer .
Und im Wesentlichen an dem Beispiel wenn man nach Crispin zum Beispiel sucht das Essen Genom Editing Methode findet man bei uns knapp zehn Punkt null null null Ergebnisse Das hängt damit zusammen dass wir nicht so sehr auf auf Bio Amen Lebenswissenschaften fokussierten Chris Peers um bis in die Ostsee Märsche Methode im Grenzbereich Avensis bei Google Scola suchen findet zwei. ein Tausend Ergebnisse und wenn sie dann kann es konkrete Fragen beantworten wollen Aber wie kann. Wie kann war am am die Methode vielleicht in Bezug auf Abend Genauigkeit Kosten einschätzen werden um auf Insekten angewendet haben oder wie konkret Sie das bei bei Schmetterlingen aus wenn ich diese Quispe oder an Werner dann Arme sie sich wirklich jahrelang Adam mit diesem Thema beschäftigen um dort ein. Zu gewinnen.
Wie kann war das lösen und erwarb im daran arbeiten diese Vision von Vannevar Bush auch umzusetzen da die auch schon vor Adam Rang neunzehn Hundert achtundvierzig glaube ich formal formulierter damals eher Esoterik Quasi und magischen Schreibtisch hab wo die Information die ein Wissenschaftler haben A muss auf Summen Teplá. Direkt aus dem Unterbau da generiert werden R Damals war das gab es sehr ermutigend heutzutage über die Sakristei sächlich möglich Java haben Tabletts wir können intuitiv damit interagieren und wir haben auch zu Tage Datennetze wo wir tatsächlich auf Fingerabdruck A Daten verfügbar machen können armen und daran werden wir arbeiten und wir müssen da aber die.
Konzepte in den Wissenschaften viel tiefer identifizierbar verknüpft war machen und das sind einerseits Natur über greifende All Konzepte wie Forschungs Probleme Definitionen Methoden aber dann auch in den Fachthemen ganz konkreter Armen Konzepte wie in der Mathematik Definition Theoreme Beweise oder in . Mia Substanzen Strukturen Reaktion die im Moment tief in den Dokumenten versteckt sind und dass sie sehr aufwendig Am Tatsächlich darauf Bezug zu nehmen oder die Art zu verknüpfen darüber zu diskutieren.
Ich will mal einem Ballspiel illustrieren einer eine Publikation haben an einem Zuwachs bei Open Access Archiv R Das via . Information nicht nur die Metadaten wie zum Beispiel Autor und Titel aber auch am die Informationen Prinzip zum A Fortschritt oder Beitrag wissenschaftlichen Beitrag auf strukturierte Weise erfassen können zum Beispiel im Senat Formular und dann ein Wissens Grafen befüllen können A um damit dann am . Besser nach wissenschaftlichen Erkenntnissen suchen zu können was auf Vergleichbarkeit herzustellen und im Ergebnis könnte zum Beispiel so ne Frage Wie vergleichen sich verschiedene Genom Editing Maßnahmen oder Techniken Am Earl könnte zum Beispiel auf so eine tabellarische Übersicht automatisch generiert werden aus so ein bis ins Graf.
Anders war auch ein bisschen der Frage die zum Beispiel bei einer Konferenz diskutiert wurde sollten wir vielleicht auch wissenschaftliche Artikel als Publikationen als Forschungsdaten mit Seen an und wir an der T bearbeiten Jens daran das umzusetzen was ihn zum Pass Quintett von dem ersten ganz A Earl zeitigen Prototypen an.
Aber jetzt im nächsten Monaten und Jahren sukzessive zu einem Dienst weiterentwickeln wollen war wo es im Prinzip ermöglicht wird Open Research Knowledge Graf heißt der wo ich dann zu einem armen Artikel also den ich über eine deutsche und über Titel Autoren zum Beispiel identifizieren kann dann auf beschreibe in weichem Forschungsfeld zum Beispiel und . Aber ganz konkret im Prinzip solcher Triepel solche Aussagen über die Forschungsergebnisse in dem Artikel ahmen eintragen kann am zum Beispiel was sind die Ergebnisse seiner Art die erzielten wie wurden sie evaluiert wie beschreibt sich der Ansatz wie ist die Implementierung des Ansatzes realisiert worden dass sich das über solche Aussagen Amen Reprise. Ihre und dadurch dann im Prinzip schon Wissens Graf befördert und am die Forschung auf vergleichbare Macher. Und im Ergebnis dann eben hier zum Beispiel man an Mokka was wäre Machtkämpfe Sortieralgorithmen das wird relativ einfach ruhig dann sehr leicht weil sie vergleichen kann wie Vergleichen sich verschiedener Algorithmen für die Sortierung von von Daten Yards am und dass im Ergebnis im Führer a Wissenschaften allgemeines unser Ziel das . Zu unterstützen mit zum Wissens Graf und jetzt Letzter Am Aral kurzerhand ab und am .
Auch Open Wie können wir das Data Leadership Durch auf verknüpft mit Open Education und ich glaube daß es war auch diese digitalen Möglichkeiten noch stärker nutzen als Universitäten als Forschungseinrichtungen am an um Open Educational Resources verfügbar zu machen also Ähnlich früher sein Lehrmaterialien so aus als Chance.
Die Loks wo man frühen auflegen Konda Heutzutage Wir haben die zwanzig Wie haben wir zwar digitalisiert aber Sangamon tatsächlich so wie es früher war ja wir Erstellen Präsentationen bestehend aus Folien oft und legen die Armen als Peter F Dokumente dann hier zum Beispiel in unserem ab aber ich glaube wir müssen den Dar a dar.
weiterentwickeln aber ganz Nord die neuen Möglichkeiten nutzen wird natürlich auch schon gemacht wenn viele Videos auch Arabien produziert Lander gerade mit dem Elsa auch an der ILO Ha A schon einen eine sehr gute Go des Themas das unterstützt haben aber da muss man glaube ich auch noch weiter vorangehen und diese Möglichkeiten in der digitalen Welt wie maschinenlesbare.
Manche Repräsentation dynamische Inhalte Verknüpfungen mit Kontext Metadaten und die Zusammenarbeit noch stärker nutzen und da bin ich nur ganz kurz am Schluss wird noch ein Projekt vielleicht erwähnen an dem wir arbeiten an Ansicht Leid Vicky was man im EU Projekt entwickelt haben und jetzt weiter entwickeln.
Am wo es darum geht Collaborative an solchen dynamischen Lehr und Lern enthalten zur Arbeit meiner Typ ist es sehr aufwendig relativ einfachen einer Präsentation zu erstellen aber die zum Beispiel zu übersetzen In anderer Sprache werden hier das Problem auf das wir viele ausländische Studenten nahm nahm das schaffe ich schon nicht das in Deutsch und Englisch das Handeln zum Beispiel der . Freunde in Englisch der Anarchie deutsch Am dass es dann vielleicht auch noch mit dynamischen Inhalten zu verfügbar zu machen aber das ist sehr aufwändig ferner einzelner Lehrkraft nicht Labore Schaffens nur dadurch dass wir die Zusammenarbeit ermöglichen das verschiedener Dozenten Am zusammenarbeiten können an anderen Domänen zum Beispiel bei Wikipedia OpenStreetMap SS bei. Tablet Software hat sich gezeigt wie Krabben kraftvoll und wirksam das sein kann wenn wir so diese Zusammenarbeit ermöglichen und das etwas was wir haben jetzt Leitwerke unterstützen wollen und ich teile in ein VW zum Abschluss da sie eine Vorlesung die ich zum Beispiel halte jedes Semester an der Elo Ha Ha wo es genau um diese Mandelson Technologien geht.
Und ich hab dort die Lehrinhalte auch sehr in seiner Art Baumstruktur organisiert er sich ab vor Lesungen und ab in den Vorlesungen kleinere lernen Einheiten Jeder Einser Knoten es an einer SL ein Tier A die ich auch direkt im Browser abrufen kann ich kann auch den Link dann verteilen kann direkt auf diese frühe verweisen Ich sehe auch wer Mitglied. Der tat weil jeder kann auch daran A beitragen Es werden Versionen verwaltet also wenn jemand was editiert haben dann wird nicht meine Versionen kaputt gemacht sondern ich kann man sehen Adagio neue Welle von jemand anderem kann entscheiden ob ich die auch für mich übernehmen will oder nicht. und ich kann eben dann auch Kommentare hinterlassen Diskussionen L Fragen Aa ablegen selbst heißt Fragen genau zu diesem Land Inhalt Wohl Studenten an testen können ob sie den Landeshaushalt der auf dieser Folie es auch tatsächlich Alpha standen nahm und hier ist nochmals dieser Eddie Tierfutter Zonda gestellt und das ganze Web basiert funktionieren kann.
Direkt auch Videos und dynamische Inhalte integrieren und damit diese Lerninhalte Amen quasi auch am aller Möglichkeiten Interaktion in der Aktionsmöglichkeiten nutzen armen und Karl Baedeker seines Werts Norman interessante Erweiterung oder an neues Projekt das man schaut wie man zum Beispiel auch das ermöglichte sich direkt. Am Ende vielleicht und Jupiter Notebook direkt in meinen Meinem Lernmaterialien auch ablaufen lassen kann und dass noch dynamischer gestalten kann ich glaube daran an solchen Themen müssen in der Zukunft auch arbeiten wir waren dass sie an Niedersachsen auch im niedersächsischen Oya Portal mit verfügbar machen und da auch das Essener komplett der Open Source und Open knowledge. Fra strukturell wo wir uns freuen würden wenn es weitere interessierte gibt aber die daran mithelfen.
Ja damit aber bedanke ich mich für Ihre Aufmerksamkeit Orm und Am freut mich sehr dass ich ihn zum Parken Ideen vorstellen konnte und hoffe dass wir vielleicht an diesen Themen gemeinsamen A weiter arbeiten und .
Thematisch Forschungsdaten aber auch eben die Vernetzung von Lehrmaterialien und Wissen zu sondern Art Wissens Raum für Lehre und Forschung in der Zukunft gemeinsam starker vorantreiben vierundzwanzig.
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