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    <schema:targetName>Sie kennen Ansätze zur Operationalisierung von Forschungsfragen für quantitaive Methoden-Settings.</schema:targetName>
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    <schema:targetName>Sie verfügen über Basiswissen über Korpora als geisteswissenschaftliche Forschungsobjekte und kennen Typen von Korpora.</schema:targetName>
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    <schema:targetName>Sie sind mit der Idee von Metadaten vertraut und kennen basale Metadatenschemata für Korpora und Korpus-Elemente.</schema:targetName>
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    <schema:targetName>Sie kennen unterschiedliche Realisierungsweisen und Formate von Text im Digitalen.</schema:targetName>
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    <schema:targetName>Sie können die Semantik der textangebenden html-Tags beschreiben und Tags zur Textextraktion auswählen.</schema:targetName>
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    <schema:targetName>Sie können die Komponenten aufzählen, die an einem HTTP-Request beteiligt sind, den Unterschied zwischen dem Aufbau eines HTTP-Requests und einer HTTP-Response erläutern sowie die Response codes 200, 404, 403 und 500 interpretieren.</schema:targetName>
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    <schema:targetName>Sie können verschiedene Methoden der Website-Abfrage aufzählen und Unterschiede identifizieren.</schema:targetName>
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    <schema:targetName>Sie können Vor- und Nachteile der Methoden erklären und ermitteln, in welchen Szenarien welche Methode geeignet ist.</schema:targetName>
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    <schema:targetName>Die Lernenden können mit Hilfe eines Jupyter Notebooks Python-Code zur Extraktion des Website-Texts ausführen.</schema:targetName>
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    <schema:targetName>Sie können die Textmaße (Wortlänge, Satzlänge etc.), die zur Berechnung der Textkomplexität dienen, aufzählen.</schema:targetName>
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    <schema:targetName>Sie kennen verschiedene Methoden zur Berechnung der Textkomplexität und können die Vor- und Nachteile der Methoden aufzeigen.</schema:targetName>
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    <schema:targetName>Sie können das Konzept eines Liniendiagramms erklären.</schema:targetName>
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    <schema:targetName>Sie können die Konzeption der Analyse beschreiben und andere Möglichkeiten des Korpus-Splitting entwerfen.</schema:targetName>
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    <schema:targetName>Sie können das Konzept eines Balkendiagramms erklären und das erstellte Diagramm interpretieren sowie die Gründe für Ihre Interpretation nennen.</schema:targetName>
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    <schema:targetName>Die methodischen Limitationen einer Digital Humanities-Fallstudie können benannt werden.</schema:targetName>
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  <schema:Book rdf:about="https://quadriga-dk.github.io/Text-Fallstudie-2/">
    <dc:type>Jupyter Book</dc:type>
    <dcterms:tableOfContents>- Präambel
- Fragestellung und Operationalisierung. Einführung in die Fallstudie
- Korpora als epistemische Objekte
- Texte als digitale Objekte. Einführung in HTML
- Scraping als Methode zum Korpusaufbau
- Korpusaufbau
- Korpusanalyse
- Reflexion
- Epilog</dcterms:tableOfContents>
    <dcterms:type>Jupyter Book</dcterms:type>
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    <schema:dateModified rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#date">2026-02-19</schema:dateModified>
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    <schema:description>Die vorliegende Fallstudie bereitet – in Form eines “Jupyter Books” – den Prozess und die Ergebnisse eines Forschungsprojekts aus den Digital Humanities didaktisch auf.</schema:description>
    <schema:funding>Die vorliegenden Open Educational Resources wurden durch das Datenkompetenzzentrum QUADRIGA erstellt.

Förderkennzeichen: 16DKZ2034</schema:funding>
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        <schema:teaches>Sie kennen Grundfragen der geisteswissenschaftlichen Forschung mit Korpora nach dem qualitativen Methodenparadigma und wissen um das Konzept der “Operationalisierung”.</schema:teaches>
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        <schema:name>Scraping als Methode zum Korpusaufbau</schema:name>
        <schema:teaches>Sie können HTTP-Abfragen konzeptionell erklären und unterschiedliche Methoden zur automatisierten Abfrage von Websites unterscheiden sowie Vor- und Nachteile benennen.</schema:teaches>
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        <schema:teaches>Die Lernenden können den Quellcode einer Website untersuchen, geeignete HTML-Tags zur Textextraktion ermitteln und entscheiden, welche Scraping-Methode für die Extraktion verwendet werden muss.</schema:teaches>
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