Metadaten

3.10. Metadaten#

In diesem Kapitel wird Ihnen zuerst das Metadatenschema für QUADRIGA-OERs vorgestellt. Anschließend wird präsentiert, wie dieses in der Datei metadata.yml konkret umgesetzt wird. Zum Abschluss werden die tatsächlichen Metadaten der vorliegenden OER präsentiert sowie die verschiedenen Exportformate erläutert.

3.10.1. Das QUADRIGA Metadatenschema#

Das QUADRIGA Metadatenschema wurde speziell für Open Educational Resources (OERs) entwickelt, die im Rahmen des QUADRIGA-Projekts erstellt werden und umfasst spezifische Felder zur Beschreibung von Lernzielen, Kompetenzen und didaktischen Elementen. Dazu kombiniert es verschiedene Metadatenstandards wie Dublin Core Elements 1.1, Dublin Core Terms, schema.org, LRMI und MoDALIA (siehe auch DALIA). Hierzu werden Mappings unter Verwendung von skos:mappingRelation definiert.

3.10.2. Struktur und Felder der metadata.yml#

Für die Definition der Metadaten im Jupyter Book wurde YAML gewählt, da es durch OER-Autor:innen einfach geschrieben und gleichzeitig gut automatisch verarbeitet werden kann.

Die Metadaten können theoretisch auch in anderen YAML-Dateien als eigenständiges YAML-Dokument eingebettet werden, jedoch setzen die Skripte zur automatischen Generierung von Formaten wie CFF, BibTeX und anderen die Speicherung der Metadaten in der Datei metadata.yml im Wurzelverzeichnis des Jupyter Book voraus.

Eine Metadatenbeschreibung nach dem QUADRIGA Metadatenschema wird als valide betrachtet, wenn sie mindestens alle Pflichtfelder beinhaltet und technisch korrekt umgesetzt wurde. Das Metadatenschema ist in JSON-Schema implementiert und zu finden in auf GitHub (https://github.com/quadriga-dk/quadriga-schema) und als HTML-Darstellung. Die .json-Dateien der Schemadefinition (bspw. schema.json der Version 1.0.0) sind ebenfalls auf der GitHub Page publiziert und können darüber eingebunden werden.

Im Abschnitt Felder werden alle optionalen sowie verpflichtenden Felder präsentiert. Dabei wird jeweils angegeben, ob sie verpflichtend sind sowie welche Datentypen als Wert zugelassen sind.

Struktur#

Eine minimal kleine valide Metadatenbeschreibung sieht strukturell wie folgt aus:

schema-version:
version:
title:
description:
table-of-contents:
discipline:
time-required:
research-object-type:
identifier:
url:
date-modified:
date-issued:
target-group:
authors:
    - given-names:
      family-names:
chapters:
    - title:
      description:
      learning-objectives:
          - learning-objective:
            competency:
            focus:
            data-flow:
            blooms-category:
      learning-goal:
context-of-creation:

Eine minimale Metadatendatei als Startpunkt finden Sie ebenfalls im Repositorium zum QUADRIGA-Metadaten-Schema.

Felder#

Im Folgenden werden die wichtigsten Felder des QUADRIGA-Metadatenschemas beschrieben. Pflichtfelder sind mit ⭐ gekennzeichnet. Nutzen Sie auch die interaktive Darstellung des Schemas.

schema-version⭐#

Versionsnummer des QUADRIGA-Metadatenschemas. Es gibt ein kontrolliertes Vokabular möglicher Versionen (aktuell: “1.0.0”). Wird das QUADRIGA-Metadatenschema verändert/erweitert, so wird eine neue Version definiert. Vorherige, veröffentlichte Versionen bleiben bestehen, können jedoch ggf. als “deprecated” markiert werden.

version⭐#

Version des Buchs im SemVer-Format. Eine Versionsänderung korrespondiert auch immer mit einer Änderung von date-modified⭐.

title⭐#

Titel der OER.

description⭐#

Beschreibung der OER als Freitext.

table-of-contents⭐#

Inhaltsverzeichnis der OER als Freitext.

discipline⭐#

Nennung der Disziplinen, die bei der Erstellung der OER im Fokus standen. Mögliche Disziplinen sind in einem kontrollierten Vokabular definiert.

time-required⭐#

Angedachte Bearbeitungsdauer für Lernende im ISO 8601 Duration-Format (siehe Wikipedia-Artikel zu ISO8601).

Beispiele:

  • PT16H15M für 16 Stunden und 15 Minuten

  • P1DT10S für 1 Tag und 10 Sekunden

Typischerweise werden Angaben zur Bearbeitungsdauer in Stunden und Minuten angegeben.

research-object-type⭐#

Nennung des Datentyps, der vorrangig in der OER behandelt wird. Es können ein bis zwei Typen aus einem kontrollierten Vokabular ausgewählt werden.

identifier⭐#

Eindeutiger Identifier in Form einer DOI. Die DOI identifiziert das gesamte Buch.

url⭐#

URL der Website-Ansicht des Buchs.

git#

Git-Repositorium, in dem die OER-Inhalte zu finden sind.

has-predecessor#

Link zur Vorgänger-OER oder false. Verweis auf eine Vorgänger-OER, in der z.B. vorausgesetzte Inhalte erklärt werden.

has-successor#

Link zur Nachfolger-OER oder false. Verweis auf eine Nachfolger-OER, in der z.B. Inhalte aus der aktuellen OER weiterentwickelt werden.

date-modified⭐#

Datum der letzten (großen, inhaltlich umfangreichen) Änderung. Sollte immer mit einer Versionsänderung (version⭐) einhergehen. Verbesserungen von Grammatik und Orthographie verlangen nicht zwingend die Erstellung einer neuen Version. Dieses Datum muss jedoch aktualisiert werden, wenn eine neue Version auf Zenodo veröffentlicht wird (bspw. über die Release-Funktion auf GitHub).

date-issued⭐#

Datum der Erstveröffentlichung.

target-group⭐#

Zielgruppe des Buchs. Es können eine oder mehrere Zielgruppen aus einem kontrollierten Vokabular ausgewählt werden.

authors⭐#

Liste der Autor:innen der OER. Das Feld ist verpflichtend und es muss mindestens ein:e Autor:in in der Liste aufgeführt werden. Eine Autor:in wird entweder als einfache Zeichenkette oder strukturiert mit mindestens Vor- und Nachnamen angegeben, optional mit ORCID und weiteren Informationen.

Eine strukturierte Angabe der Informationen zu eine:r Autor:in wird empfohlen.

chapters⭐#

Liste der Kapitel des Buchs. Jedes Kapitel enthält einen Titel (title⭐ (in chapters)), eine Beschreibung (description⭐ (in chapters)), eine Liste von Lernzielen (learning-objectives⭐ (in chapters)) und ein Groblernziel (learning-goal⭐ (in chapters)). Optional können auch eine URL zum direkten Zugriff auf die Kapitelseite und eine Bearbeitungsdauer angegeben werden.

learning-objectives⭐ (in chapters)#

Eine Liste von Lernzielen. Jede Lernzieldefinition umfasst eine Formulierung des Lernziels (learning-objective), die adressierte Kompetenz (competency⭐ (in learning-objectives)), eine Einordnung im Datenfluss (data-flow⭐ (in learning-objectives)) und eine Kategorie aus der Bloomschen Taxonomie (blooms-category).

learning-goal⭐ (in chapters)#

Kurze Benennung des Groblernziels des Kapitels.

context-of-creation⭐#

Eine Beschreibung des Entstehungskontextes. Im konkreten Fall ein natürlichsprachlicher Verweis auf das QUADRIGA-Projekt.

keywords#

Liste von Schlag-/Stichwörtern, welche das Buch und dessen (Lern-)Inhalte beschreiben.

language#

Sprache der OER als ISO639-1 Sprachcode (zwei Buchstaben – bspw. de, en, …).

license#

Lizenz des Buchs und des Codes jeweils als URL oder als Kombination aus Lizenzname und URL. Mindestens die Informationen zur Lizenz des Inhalts (content) sind erforderlich, optional können auch Angaben zur Lizenz des Codes (code) gemacht werden.

prerequisites#

Liste von Voraussetzungen und deren jeweiliger Einordnung in der Bloomschen Taxonomie, welche Lernende für die erfolgreiche Bearbeitung des Buchs mitbringen sollten.

quality-assurance#

Eine Liste von Qualitätssicherungs-Ereignissen. Jedes Ereignis enthält eine Person, ein Datum und optional eine Beschreibung der durchgeführten Qualitätssicherungsmaßnahme.

Dieses Feld wird aktuell noch überarbeitet!

supplemented-by#

Liste von Verweisen und jeweils einer kurzen Beschreibung zu zusätzlichen, weiterführenden Inhalten o.ä., die in einem Kapitel verwendet werden. Jeder Eintrag enthält eine Beschreibung (description) und eine URL (url).

type-of-learning-resource#

Beschreibung der Materialart der OER. Aktuell ist nur “Jupyter Book” als Wert vorgesehen.

used-tools#

Liste von Tools, die bei der Erstellung des Buchs verwendet wurden. Diese können als einfache URI oder als strukturierte Angabe mit Namen und URL angegeben werden.

data-flow⭐ (in learning-objectives)#

Schritt im Datenfluss, dem die Kompetenz zugeordnet ist. Muss aus einem kontrollierten Vokabular ausgewählt werden: “Grundlagen”, “Planung”, “Erhebung und Aufbereitung”, “Management”, “Analyse” sowie “Publikation und Nachnutzung”.

competency⭐ (in learning-objectives)#

Im Lernziel adressierte Kompetenz nach dem QUADRIGA Datenkompetenzframework. Muss aus einem kontrollierten Vokabular ausgewählt werden.

blooms-category⭐ (in learning-objectives)#

Kategorie der Bloomschen Taxonomie, welcher das Lernziel zugeordnet ist. Aus der Kombination der Zuordnungen der Lernziele eines Kapitels lässt sich ein allgemeines Kompetenzniveau (“Basis”, “Fortgeschritten”, “Expert:in”) ableiten. Muss aus einem kontrollierten Vokabular ausgewählt werden.

semver#

Ein Bezeichner nach dem Semantic Versioning 2.0.0 Format. Wird bei der Versionierung des Schemas und der OER verwendet. Besteht aus Major-, Minor- und Patch-Version (z.B. “1.1.0”), optional gefolgt von Pre-Release-Identifikatoren und Build-Metadaten.

multilingual-text#

Natürlichsprachlicher Text wird standardmäßig auf Deutsch verfasst. Soll dies explizit gemacht werden und/oder sollen andere Sprachen verwendet werden, so kann hier statt einer Zeichenkette (string) ein Mapping (object) von ISO639-1 Sprachcodes und dem Text in der entsprechenden Sprache verwendet werden.

person#

Eine Person kann entweder als einfache Zeichenkette oder als Mapping, das mindestens Schlüssel für Vor- und Nachname (given-names, family-names) enthält modelliert werden.

Es wird empfohlen eine ORCID anzugeben. Zusätzlich können Rollen nach dem CRediT-System (Contributor Roles Taxonomy) für die Person angegeben werden.

title⭐ (in chapters)#

Kapitelüberschrift, die für dieses Kapitel verwendet wird. Kann als einfacher Text oder als mehrsprachiger Text angegeben werden.

description⭐ (in chapters)#

Beschreibung des Kapitelinhalts. Bietet eine Übersicht darüber, was in diesem Kapitel behandelt wird.

url (in chapters)#

URL zum direkten Zugriff auf die erste Seite der ‘Leseansicht’ (Website) des Kapitels.

time-required (in chapters)#

Angedachte Bearbeitungsdauer für Lernende, spezifisch für dieses Kapitel, im ISO 8601 Duration-Format.

3.10.3. metadata.yml der vorliegenden OER#

  1# yaml-language-server: $schema=https://quadriga-dk.github.io/quadriga-schema/v1.0.0/schema.json
  2title: 'QUADRIGA-OER: erstellen und gestalten mit Jupyter Book. QUADRIGA Open Educational
  3  Resources: Anleitung'
  4authors:
  5- given-names: Hannes
  6  family-names: Schnaitter
  7  orcid: https://orcid.org/0000-0002-1602-6032
  8  affiliation: Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft
  9  credit:
 10  - Writing – original draft
 11  - Writing – review & editing
 12  - Software
 13- given-names: Evgenia
 14  family-names: Samoilova
 15  orcid: https://orcid.org/0000-0003-3858-901X
 16  affiliation: Universität Potsdam
 17  credit:
 18  - Writing – original draft
 19  - Writing – review & editing
 20- given-names: Lamia
 21  family-names: Islam
 22  affiliation: Universität Potsdam
 23  credit:
 24  - Software
 25keywords:
 26- Open Educational Resources
 27- de: Offene Bildungsressource
 28- en: Jupyter Book
 29- en: Data Literacy
 30  de: Datenkompetenz
 31- open-educational-resources
 32description: Dieses interaktive Lehrbuch führt in die Erstellung von Open Educational
 33  Resources (OER) nach den Empfehlungen und Vorgaben des Datenkompetenzzentrumgs QUADRIGA
 34  als <a href="https://jupyterbook.org">Jupyter Book</a> ein. Diese Empfehlungen und
 35  Vorgaben sind einerseits inhaltlicher und didaktischer andererseits technischer
 36  Natur. Diese OER richtet sich vorrangig an OER-Erstellende und kann zusammen mit
 37  dem <a href="https://github.com/quadriga-dk/Book_Template" target="_blank">Book_Template</a>
 38  für die Erstellung eigener OER genutzt werden. Einzelne (Unter-)Kapitel bieten zudem
 39  Erläuterungen zu Funktionalitäten für Lernende.
 40table-of-contents: '- Präambel
 41
 42  - Struktur und didaktisches Konzept
 43
 44  - Technologie
 45
 46  - Formatierungs- und Darstellungsmöglichkeiten
 47
 48  - Lernstandskontrolle (Assessment)
 49
 50  - Reflexion und Resümee
 51
 52  - Epilog'
 53discipline:
 54- übergreifend
 55research-object-type:
 56- übergreifend
 57target-group:
 58- Forschende (PostDoc)
 59- Forschende (Projektleitung)
 60- Promovierende
 61- Hochschullehrende
 62time-required: PT16H15M
 63language: de
 64contributors:
 65- family-names: Seltmann
 66  given-names: Melanie
 67  orcid: https://orcid.org/0000-0002-7588-4395
 68  affiliation: Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft
 69- family-names: Walter
 70  given-names: Paul
 71  orcid: https://orcid.org/0000-0002-9236-3268
 72  affiliation: Fachhochschule Potsdam
 73- family-names: Zhang
 74  given-names: Yue
 75  orcid: https://orcid.org/0009-0007-6432-1259
 76identifier: https://doi.org/10.5281/zenodo.14970672
 77git: https://github.com/quadriga-dk/QUADRIGA-OER-Manual
 78url: https://quadriga-dk.github.io/QUADRIGA-OER-Manual/
 79used-tools:
 80- name: Jupyter Book
 81  url: https://jupyterbook.org
 82chapters:
 83- title: Struktur und didaktisches Konzept
 84  url: https://quadriga-dk.github.io/QUADRIGA-OER-Manual/struktur_didaktisches_konzept/einleitung.html
 85  description: Dieses Kapitel stellt die Struktur des Templates und das zugrunde liegende
 86    didaktische Konzept vor.
 87  time-required: PT2H
 88  learning-goal: Sie kennen und verstehen das fallstudienbasierte didaktische Konzept
 89    von QUADRIGA für die Gestaltung von OER.
 90  learning-objectives:
 91  - learning-objective: Der forschungsgeleitete Ansatz der QUADRIGA OERs kann erläutert
 92      und der Beitrag von Fallstudien zur Datenkompetenzvermittlung erklärt werden.
 93    competency: Orientierungswissen
 94    data-flow: übergreifend
 95    blooms-category: 2 Verstehen
 96  - learning-objective: Die hierarchische Struktur der Lernziele in QUADRIGA OERs
 97      kann beschrieben und der Zusammenhang zwischen Fallstudienstruktur, Datenlebenszyklus
 98      und Lernzielen erläutert werden.
 99    competency: Orientierungswissen
100    data-flow: übergreifend
101    blooms-category: 2 Verstehen
102  - learning-objective: Die zentralen didaktischen Komponenten einer QUADRIGA OER
103      können identifiziert und deren Funktion im Lernprozess erklärt werden.
104    competency: Orientierungswissen
105    data-flow: übergreifend
106    blooms-category: 2 Verstehen
107- title: Technologie
108  url: https://quadriga-dk.github.io/QUADRIGA-OER-Manual/technologie/einleitung.html
109  description: Es werden die verschiedenen Bestandteile des Templates sowie die Technologien,
110    welche genutzt werden, vorgestellt. Besonderes Augenmerk liegt auf dem Zusammenspiel
111    der einzelnen Elemente.
112  time-required: PT5H
113  learning-goal: Sie kennen die verschiedenen technologischen Bestandteile von QUADRIGA
114    OER und ihr Zusammenspiel.
115  learning-objectives:
116  - learning-objective: Die Bestandteile der Entwicklungsumgebung (Git, Python, Jupyter
117      Book, Editor) können identifiziert und deren Funktionen im OER-Entwicklungsprozess
118      erläutert werden.
119    competency: Orientierungswissen
120    data-flow: übergreifend
121    blooms-category: 2 Verstehen
122  - learning-objective: Der Unterschied zwischen Jupyter Book und Jupyter Notebook
123      kann erklärt und deren jeweilige Rolle im Entwicklungsworkflow beschrieben werden.
124    competency: Orientierungswissen
125    data-flow: übergreifend
126    blooms-category: 2 Verstehen
127  - learning-objective: Die automatische Website-Erstellung über GitHub Actions kann
128      erklärt und der Vorteil gegenüber manueller lokaler Entwicklung bewertet werden.
129    competency: Orientierungswissen
130    data-flow: übergreifend
131    blooms-category: 2 Verstehen
132  - learning-objective: Die Installation und Einrichtung einer lokalen Entwicklungsumgebung
133      mit Python/Anaconda kann durchgeführt und Virtual Environments für projektspezifische
134      Anforderungen erstellt werden.
135    competency: Orientierungswissen
136    data-flow: übergreifend
137    blooms-category: 3 Anwenden
138  - learning-objective: Der Unterschied zwischen Texteditoren und Textprozessoren
139      für die Code-Entwicklung kann erklärt und geeignete Editoren wie VS Code für
140      die OER-Entwicklung ausgewählt werden.
141    competency: Orientierungswissen
142    data-flow: übergreifend
143    blooms-category: 2 Verstehen
144- title: Formatierungs- und Darstellungsmöglichkeiten
145  url: https://quadriga-dk.github.io/QUADRIGA-OER-Manual/formatierung/einleitung.html
146  time-required: PT5H
147  description: Spezifische Ausführungen und Anleitungen zu Markdown- und Jupyter-Noteboook-Dateien
148    und Formatierungsmöglichkeiten. Empfehlungen für deren einheitliche Nutzung in
149    QUADRIGA OERs.
150  learning-goal: Sie können Inhalte nach den Empfehlungen von QUADRIGA schreiben und
151    formatieren.
152  learning-objectives:
153  - learning-objective: Kenntnis, Auswahl und Nutzung verschiedener möglicher Dateiformate
154      und Programmiersprachen
155    competency: Orientierungswissen
156    data-flow: übergreifend
157    blooms-category: 3 Anwenden
158  - learning-objective: Kenntnis, Auswahl und Nutzung spezifischer Auszeichungs- und
159      Formatierungsoptionen
160    competency: Orientierungswissen
161    data-flow: übergreifend
162    blooms-category: 3 Anwenden
163- title: Lernstandskontrolle (Assessment)
164  url: https://quadriga-dk.github.io/QUADRIGA-OER-Manual/assessment/einleitung.html
165  description: Assessment-Konzept und dessen konkrete Ausgestaltung in Jupyter Books,
166    die den QUADRIGA-Empfehlungen folgen
167  learning-goal: Sie verstehen das Assessmentkonzept QUADRIGAs und können dieses nach
168    den Vorgaben und Empfehlungen implementieren
169  time-required: PT3H
170  learning-objectives:
171  - learning-objective: Verständnis des Assessmentkonzepts von QUADRIGA.
172    competency: Orientierungswissen
173    data-flow: übergreifend
174    blooms-category: 2 Verstehen
175  - learning-objective: Auswahl und Implementierung spezifischer Assessment-Formate
176    competency: Orientierungswissen
177    data-flow: übergreifend
178    blooms-category: 3 Anwenden
179date-issued: '2026-03-11'
180date-modified: '2026-03-11'
181version: 0.1.1
182context-of-creation: 'Die vorliegenden Open Educational Resources wurden durch das
183  Datenkompetenzzentrum QUADRIGA erstellt.
184
185
186  Förderkennzeichen: 16DKZ2034'
187quality-assurance:
188  date: '2026-11-14'
189  description: https://doi.org/10.5281/zenodo.18953896
190learning-resource-type: Jupyter Book
191schema-version: 1.0.0
192license:
193  code: https://opensource.org/licenses/AGPL-3.0
194  content:
195    url: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
196    name: CC BY-SA 4.0

3.10.4. JSON-Schema#

Das JSON-Schema ist definiert im Repositorium quadriga-schema. Auf Basis dieses Repositoriums wird eine interaktive Darstellung sowie der Einstieg für die Nutzung in anderen Schemas oder in Verifikationstools (schema.json hier im Versionsalias latest) generiert. Für die Verwendung in Werkzeugen sollte immer eine bestimmte Version festgelegt werden – bspw. https://quadriga-dk.github.io/quadriga-schema/v1.0.0/schema.json

3.10.5. Metadaten-Exportformate#

Die in metadata.yml erfassten Metadaten werden automatisch in verschiedene standardisierte Formate exportiert, um die Auffindbarkeit, Nachnutzbarkeit und Interoperabilität der OER zu gewährleisten. Die Transformation erfolgt durch Python-Skripte im Verzeichnis quadriga/metadata/ und wird im Build-Prozess automatisch ausgeführt.

Generierte Formate#

JSON-LD (metadata.jsonld)#

JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) ist ein Format für strukturierte, verlinkte Daten im Web. Die exportierten Metadaten folgen dem Schema.org-Vokabular und werden als maschinenlesbare Linked Data bereitgestellt.

Im Publikationsprozess werden per GitHub Action die JSON-LD-Daten in die Startseite des Buchs sowie die Kapitel-Startseiten integriert.

RDF/XML (metadata.rdf)#

RDF (Resource Description Framework) in XML-Serialisierung ermöglicht die Verarbeitung der Metadaten durch Semantic-Web-Anwendungen und Triple Stores.

Ein <link>-Tag zu den RDF-Daten wird über die GitHub Action in die Startseite des Buchs integriert.

BibTeX (references.bib)#

BibTeX-Format für die Referenzen, auf welche sich im Buch berufen wird.

CITATION.cff#

GitHub-Standard für Software- und Datensatz-Zitation im CITATION.cff-Format (Citation File Format).

Zenodo JSON (.zenodo.json)#

Metadaten im Zenodo-Format für die Archivierung und DOI-Vergabe über die Zenodo-Plattform. Diese Metadaten liefern die Grundlage für die Metadaten in Zenodo.

Das Format ist definiert in legacyrecord.json.

Metadaten-Verarbeitungspipeline#

Die Verarbeitung der Metadaten erfolgt in folgenden Schritten:

  1. Quelldateien: metadata.yml mit QUADRIGA-Schema (siehe schema-version⭐) sowie _config.yml und _toc.yml Im ersten Schritt werden ggf. Informationen (bspw. Titel des Buchs, Inhaltsverzeichnis, …) in metadata.yml auf Basis der Jupyter Book Konfigurationsdateien aktualisiert.

  2. Generierung: Python-Skripte in quadriga/metadata/ transformieren die YAML-Daten:

    • create_jsonld.py → metadata.jsonld

    • create_rdfxml.py → metadata.rdf

    • create_bibtex.py → references.bib

    • update_citation_cff.py → CITATION.cff

    • create_zenodo_json.py → .zenodo.json

  3. Build: Jupyter Book erstellt die HTML-Ausgabe in _build/html/

  4. Injektion: inject_metadata.py bettet JSON-LD in HTML-Seiten ein und fügt RDF-Links hinzu

  5. Bereitstellung: Relevante Metadatendateien werden in das Build-Verzeichnis kopiert

Die Skripte nutzen gemeinsame Hilfsfunktionen aus utils.py für YAML-Verarbeitung, Keyword-Extraktion und Formatierung.