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    <schema:targetDescription>Competency: Orientierungswissen | Bloom's: 2 Verstehen | Data Flow: übergreifend</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Die drei zentralen Forschungsfragen zu Affektrhetoriken in audiovisuellen Diskursen können benannt und deren Relevanz erläutert werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: Orientierungswissen | Bloom's: 2 Verstehen | Data Flow: übergreifend</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Die eMAEX-Methode der empirischen Medienästhetik kann beschrieben und deren Anwendung in der Filmanalyse erklärt werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: Orientierungswissen | Bloom's: 1 Erinnern | Data Flow: übergreifend</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Die methodischen Grundlagen der tabellarischen Annotation können definiert und ihre Bedeutung für die filmanalytische Datenerhebung erläutert werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: 2.1 Erhebung | Bloom's: 3 Anwenden | Data Flow: 2 Erhebung und Aufbereitung</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Zeitbasierte Metadaten zu filmischem Bewegtbildmaterial können systematisch in tabellarischer Form erfasst und die Unterschiede zwischen den Segmentierungsformen in der Anwendung begründet werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: 2.1 Erhebung | Bloom's: 3 Anwenden | Data Flow: 2 Erhebung und Aufbereitung</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Filmanalytische Grundparameter (Einstellungsgrößen, Kamerabewegungen, Montage) können identifiziert und korrekt kategorisiert werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: 1.2 Qualitätssicherung | Bloom's: 3 Anwenden | Data Flow: 1 Planung</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Die Grenzen und Möglichkeiten tabellarischer Annotation für affektrhetorische Analysen können reflektiert werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: 3.2 Erschließung | Bloom's: 3 Anwenden | Data Flow: 3 Management</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Die zentralen Funktionen der Annotationstools Advene und ELAN können verstanden und für filmanalytische Zwecke angewendet werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: 2.1 Erhebung | Bloom's: 3 Anwenden | Data Flow: 2 Erhebung und Aufbereitung</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Ein filmanalytischer Datensatz kann in den Annotationstools erstellt werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: 3.2 Erschließung | Bloom's: 4 Analysieren | Data Flow: 3 Management</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Zwischen den verschiedenen Annotationstypen und Werten kann differenziert und ihr Einsatz für spezifische filmanalytische Fragestellungen begründen werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: 4.1 Datenanalyse | Bloom's: 4 Analysieren | Data Flow: 4 Analyse</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Die Unterschiede in der Datenqualität zwischen manueller tabellarischer und toolbasierter Annotation können analysiert und bewertet werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: Orientierungswissen | Bloom's: 2 Verstehen | Data Flow: übergreifend</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Die Grundprinzipien des Semantic Web können definiert und ihre Relevanz für filmwissenschaftliche Datenmodelle erläutert werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: Orientierungswissen | Bloom's: 2 Verstehen | Data Flow: übergreifend</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Der Unterschied zwischen Freitextannotation und ontologiebasierter Annotation kann anhand konkreter Beispiele erklärt werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: Orientierungswissen | Bloom's: 3 Anwenden | Data Flow: übergreifend</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Filmanalytische Grundbegriffe können in eine hierarchische Ontologiestruktur eingeordnet werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: 3.2 Erschließung | Bloom's: 5 Bewerten | Data Flow: 3 Management</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Die Notwendigkeit eines einheitlichen Datenframeworks für vergleichende Filmanalysen kann argumentativ begründet werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: Orientierungswissen | Bloom's: 2 Verstehen | Data Flow: übergreifend</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Die Struktur der AdA-Filmontologie kann beschrieben und ihre methodischen Grundlagen erläutert werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: 3.2 Erschließung | Bloom's: 3 Anwenden | Data Flow: 3 Management</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Die AdA-Filmontologie kann in Advene implementiert und für eigene Analysen konfiguriert werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: 2.1 Erhebung | Bloom's: 3 Anwenden | Data Flow: 2 Erhebung und Aufbereitung</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Ontologiebasierte Annotationen können zu einem gegebenen Video erstellt und methodisch begründet werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: 2.2 Validierung | Bloom's: 4 Analysieren | Data Flow: 2 Erhebung und Aufbereitung</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Entscheidungsprozesse können bei der Anwendung der Ontologie dokumentiert und verglichen werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: 2.2 Validierung | Bloom's: 5 Bewerten | Data Flow: 2 Erhebung und Aufbereitung</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Die Anpassungsmöglichkeiten der AdA-Filmontologie können für eigene Forschungskontexte evaluiert werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: Orientierungswissen | Bloom's: 2 Verstehen | Data Flow: übergreifend</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Die Funktionsweise der AdA-Timeline kann beschrieben und ihre Bedeutung für die filmanalytische Datenexploration erläutert werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: 4.2 Visualisierung | Bloom's: 3 Anwenden | Data Flow: 4 Analyse</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Die AdA-Timeline kann zur Visualisierung komplexer Annotationsdaten konfiguriert und angepasst werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: 4.1 Datenanalyse | Bloom's: 4 Analysieren | Data Flow: 4 Analyse</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Temporale Verlaufsdynamiken affektiver Inszenierungsmuster können anhand der Visualisierung exploriert und identifiziert werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: 4.3 Interpretation | Bloom's: 4 Analysieren | Data Flow: 4 Analyse</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Temporale und multimodale Verlaufsdynamiken von Gestaltungsweisen (z.B. Musik, Montage, Farb- und Helligkeitsbeziehungen) können gezielt visualisiert und ihre affektrhetorische Funktion für politische Zielsetzungen in Online-Videos zur Klimakrise interpretiert werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: 2.3 Aufbereitung | Bloom's: 6 Erschaffen | Data Flow: 2 Erhebung und Aufbereitung</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Visualisierte Daten können für wissenschaftliche Präsentationen und Publikationen aufbereitet werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetDescription>Competency: Orientierungswissen | Bloom's: 1 Erinnern | Data Flow: übergreifend</schema:targetDescription>
    <schema:targetName>Der Übergang von tabellarischer Annotation zur Ontologie kann rekapituliert werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetName>Die Grenzen und Erweiterungsmöglichkeiten der AdA-Ontologie können reflektiert werden.</schema:targetName>
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    <schema:targetName>Die Rolle quantitativer Datenproduktion als Hilfsmittel qualitativer Empirie kann eingeordnet und kritisch hinterfragt werden.</schema:targetName>
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    <dcterms:tableOfContents>- Einstieg
- Einführung
- Tabellarische Annotation (optional)
- Annotieren mit Tools (optional)
- Einarbeiten in die Filmontologie
- Annotieren mit einer Filmontologie
- Datenvisualisierung
- Reflexion und Resümee
- Abschluss</dcterms:tableOfContents>
    <dcterms:type>Jupyter Book</dcterms:type>
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    <schema:dateModified rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#date">2026-04-14</schema:dateModified>
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    <schema:description>Diese OER vermittelt datengestützte Methoden der Filmanalyse mit digitalen Annotationswerkzeugen. Anhand eines Online-Videos zur Klimakrise werden audiovisuelle Inszenierungsmuster analysiert, um affektive Rhetoriken politischer Zielsetzungen zu erkennen und zu verstehen.</schema:description>
    <schema:funding>Die vorliegenden Open Educational Resources wurden durch das Datenkompetenzzentrum QUADRIGA erstellt.

Förderkennzeichen: 16DKZ2034</schema:funding>
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        <schema:description>Erläuterung und Vermittlung der theoretischen und methodischen Grundlagen datengestützter Filmanalyse sowie Kontextualisierung des Untersuchungsgegenstandes.</schema:description>
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        <schema:name>Einführung</schema:name>
        <schema:teaches>Die Grundlagen datengestützter Filmanalyse können erklärt und die zentralen Forschungsfragen der Fallstudie identifiziert werden.</schema:teaches>
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        <schema:description>Einführung in die tabellarische Annotation als Methode zur systematischen Erfassung filmanalytischer Daten mit Fokus auf Kategorisierung von Grundparametern zur Erstellung eines Einstellungsprotokolls.</schema:description>
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        <schema:description>Einführung in die toolbasierte Annotation audiovisuellen Materials mit digitalen Werkzeugen sowie praktische Anwendung der Tools zur Erhebung filmanalytischer Datensätze.</schema:description>
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        <schema:description>Praktische Überführung filmanalytischer Grundbegriffe in hierarchische Datenstrukturen nach Semantic Web-Prinzipien sowie Einführung in die ontologiebasierte Annotation am Beispiel der AdA-Ontologie.</schema:description>
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        <schema:description>Einführung in die ontologiebasierte Annotation audiovisuellen Materials mit der AdA-Filmontologie sowie praktische Implementierung und Anwendung der Ontologie in Advene zur systematischen Erhebung filmanalytischer Daten.</schema:description>
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        <schema:description>Einführung in die Visualisierung filmanalytischer Annotationsdaten mit der AdA-Timeline sowie praktische Konfiguration und Anpassung der Visualisierung zur Exploration, Analyse und Interpretation temporaler Verlaufsdynamiken affektiver Inszenierungsmuster.</schema:description>
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        <schema:description>Zusammenfassung und kritische Reflexion des methodischen Übergangs von tabellarischer Annotation zur ontologiebasierten Filmanalyse sowie Einordnung quantitativer Datenproduktion als Hilfsmittel qualitativer Empirie.</schema:description>
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