(learning-outcomes)= # Lernziele ```{admonition} [Grundlagen korpusbasierter geisteswissenschaftlicher Forschung](research-question_intro) :class: lernziele 1. Die Entwicklung einer Digital Humanities-Fragestellung kann am Beispiel der Medienwellen-Forschung zur Spanischen Grippe nachvollzogen und erläutert werden. 2. Der Operationalisierungsprozess kann am Beispiel der Spanischen Grippe nachvollzogen und auf andere Forschungsfragen übertragen werden. ``` ```{admonition} [Ansätze des Korpusaufbaus und Erstellung basaler Metadaten](corpus-collection_intro) :class: lernziele 1. Korpora können als geisteswissenschaftliche Forschungsobjekte definiert und deren wesentliche Merkmale beschrieben werden. 2. Die vier Hauptformate digitaler Texte (Bilddigitalisate, Plain Text, XML/TEI, CSV) können anhand ihrer charakteristischen Eigenschaften unterschieden und deren Vor- und Nachteile für spezifische Anwendungsfälle analysiert werden. 3. Die grundlegenden Metadatenschemata (Dublin Core, TEI, MODS, METS) und deren charakteristische Elemente für Korpora und Einzeldokumente können beschrieben werden. 4. Der schrittweise Prozess des praktischen Korpusaufbaus (Konzeptentwicklung, Metadatenerstellung und Datensammlung) kann am Beispiel eines Zeitungskorpus beschrieben werden. ``` ```{admonition} [OCR-basierte Korpuserstellung und Qualitätsbewertung](ocr_intro) :class: lernziele 1. Der Prozess der Optical Character Recognition (OCR) für die Korpuserstellung kann beschrieben und Tools zur Durchführung der OCR aufgezählt werden. 2. Die notwendigen Schritte zur Verarbeitung ein- und mehrseitiger PDFs zu Text können aufgezählt und die Unterschiede zwischen Ursprungs- und Zielformat erklärt werden. 3. Die grundlegenden Metriken zur OCR-Qualitätsevaluation (Präzision, Recall, F1-Score) können erläutert und deren Bedeutung für die Bewertung von OCR-Systemen beschrieben werden. 4. Die Schritte zur Qualitätsmessung eines OCR-Outputs können aufgezählt und die Qualitätsmaße interpretiert werden. ``` ```{admonition} [OCR-Nachbearbeitung und Qualitätsverbesserung](post-correcting_intro) :class: lernziele 1. Verschiedene Verfahren der OCR-Nachbearbeitung können beschrieben und deren Einsatzzwecke unterschieden werden. 2. Regelbasierte Ansätze zur OCR-Nachkorrektur können beschrieben und deren Auswirkungen auf die OCR-Qualität anhand von Metriken erläutert werden. 3. Die grundlegenden Herausforderungen beim Einsatz von Large Language Models für die OCR-Nachbearbeitung können beschrieben werden. ``` ```{admonition} [Korpusverarbeitung mit Natural Language Processing](corpus-processing_intro) :class: lernziele 1. Die Grundkonzepte des Natural Language Processing können erklärt und die Funktionen von Tokenisierung und Lemmatisierung für die Textanalyse beschrieben werden. 2. Die notwendigen Schritte zur automatischen Annotation eines Texts können aufgezählt und Vorteile der Tokenisierung gegenüber einfacheren Methoden der Worttrennung genannt werden. ``` ```{admonition} [Frequenzanalysen semantischer Felder](corpus-analysis_intro) :class: lernziele 1. Das Konzept des semantischen Feldes kann erklärt, der Unterschied zwischen absoluten und relativen Häufigkeiten beschrieben und die Darstellungsmethoden des Liniendiagramms und der Key Word in Context (KWIC)-Anzeige interpretiert werden. 2. Die notwendigen Schritte zur Frequenzanalyse eines semantischen Felds können aufgezählt, Unterschiede in der Berechnung der Häufigkeiten benannt und die Ergebnisse reflektiert werden. 3. Die Darstellungsmethode Keywords in Context kann beschrieben, Wörter zur Anzeige ausgewählt und diese angezeigt werden. ``` ```{admonition} [Kritische Bewertung der Reichweite und Limitationen](reflection_reflection) :class: lernziele 1. Die methodischen Limitationen einer Digital Humanities-Fallstudie können benannt werden. ```