Im März 2021 fand am Universitätsarchiv der Freien Universität Berlin ein Co-Design Workshop zur Entwicklung eines neuen Frontends statt. Initiiert wurde der Workshop dadurch, dass am Universitätsarchiv der Freien Universität über mehrere Jahre Datenmaterial zu sämtlichen Hochschullehrer*innen und Kanzler der Freien Universität Berlin, die seit der Gründung 1948 bis einschließlich 2011 an der Hochschule tätig waren, aufbereitet wurde und dadurch eine gut strukturierte Datenbank existiert: Der Index Professorum. Bei den Daten eingeschlossen sind dabei zusätzlich Gastprofessor*innen und das Personal der Medizin von 1948 bis 2003 bzw. im Falle des Universitätsklinikums Rudolf Virchow bis zum 31.3.1995. Insgesamt beläuft sich der Stand auf 4.183 Personen und sollte damit vollständig sein. Ziel des Co-Design Workshops war es nun, zentrale Aspekte zur nutzendenzentrierten Weiterentwicklung des geplanten Online Angebotes Index Professorum des Universitätsarchivs direkt von potenziellen Nutzenden solcher Daten einzuholen.
Weniger anzeigenOn-demand streaming is on the rise, also in academic teaching. Libraries of all kinds are therefore expanding access to streaming content for their patrons. Despite this development, knowledge about the actual trends, strategies and needs related to the sustainable accessibility and use of streaming content in higher education is still limited. To address and fill the knowledge gap Ithaka S+R1 in 2021 started its project “Making Streaming Media Sustainable for Academic Libraries”. The project’s objective was to collect and connect data about the use of video content and streaming resources and thereby aimed at contributing to a more comprehensive understanding of the potential of streaming media. Freie Universität Berlin’s university library participated in the project alongside the libraries of 23 US-American and Canadian universities and colleges. This reports shows insights from nine interviews with faculty at Freie Universität Berlin.
Weniger anzeigenLarge scale ideation has developed as a promising new way of obtaining large numbers of highly diverse ideas for a given challenge. However, due to the scale of these challenges, algorithmic support based on a computational understanding of the ideas is a crucial component in these systems. One promising solution is the use of knowledge graphs to provide meaning. A significant obstacle lies in word-sense disambiguation, which cannot be solved by automatic approaches. In previous work, we introduce \textit{Interactive Concept Validation} (ICV) as an approach that enables ideators to disambiguate terms used in their ideas. To test the impact of different ways of representing concepts (should we show images of concepts, or only explanatory texts), we conducted experiments comparing three representations. The results show that while the impact on ideation metrics was marginal, time/click effort was lowest in the images only condition, while data quality was highest in the both condition.
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