Challengetyp: konzeptionell

Die FSU Jena verzeichnet heute geringere Studierendenzahlen als noch vor einigen Jahren. Die Ursachen hierfür sind vielf?ltig und werden in verschiedenen Struktureinheiten analysiert. Für diese Analyse ist es u.a. von besonderer Bedeutung zu wissen, wieso – d.h. vor welchen Hintergründen und aus welchem Gründen – sich Studienanf?nger/innen für ein Studium an der FSU Jena entscheiden.

In der Vergangenheit wurden diese Entscheidungsgründe über sog. Erstsemesterbefragungen erhoben. Die letzte Erstsemesterbefragung fand im Wintersemester 2019/2020 statt ohne umfangreiche Auswertung, sodass davon ausgegangen wird, dass sich die Entscheidungsgründe grunds?tzlich ver?ndert haben und auch das Befragungsdesign der tats?chlichen Komplexit?t einer heutigen Studienentscheidung nicht mehr gerecht wird. Es wird unterstellt, dass ein differenziertes Zusammenspiel aus Fach-, Standort- und Sozialfaktoren zur Studienentscheidung führt; dieses Zusammenspiel unterscheidet sich erheblich entlang von Fachkulturen, Zulassungsbeschr?nkungen, Studienabschlüssen usw. – und zudem zwischen nationalen und internationalen Studierenden. Auch die Relevanz der für eine Entscheidung wichtigen Ansprache- und 欧洲杯投注地址_明升体育-竞彩足球比分推荐wege – vom Schulbesuch und Hochschulinformationstag bis zu Plakat- und Social-Media-Ansprache – dürfte sich im Vergleich zur Erhebung vor der Corona-Pandemie inzwischen verschoben haben. Vor dem Hintergrund dieser Komplexit?t wird als Challenge eine Neukonzeption einer Erhebung der Hintergründe einer Studienaufnahme an der FSU Jena vorgeschlagen.

Challengetyp: kreativ

Die Universit?t Jena verzeichnet heute geringere Studierendenzahlen als noch vor einigen Jahren. Die Ursachen hierfür sind vielf?ltig und werden in verschiedenen Struktureinheiten analysiert. Für diese Analysen und zur Ableitung geeigneter Marketingaktivit?ten ist es von besonderer Bedeutung zu wissen, woher die Studierenden an der Universit?t Jena kommen und dies nicht nur tabellarisch und graphisch, sondern auch kartographisch darzustellen. Diese Karten und damit die Sichtbarmachung der Herkunftsregionen der Studierenden auf einen Blick k?nnen insbesondere in den universit?ren Gremien eine wichtige Entscheidungsgrundlage sein. Zus?tzlich gibt es einen fortlaufenden Bedarf an interessant und ansprechend gestalteten Materialien für Zwecke der internen und externen ?ffentlichkeitsarbeit.

Im Rahmen der Challenge sollen entsprechende Visualisierungen erarbeitet werden, die auch nach dem Projekt nachhaltig für die Universit?t nachgenutzt und weiterentwickelt werden k?nnen.

Challengetyp: konzeptionell

Für die Vernetzung von Kulturdaten sind die Orte und Institutionen wichtig, mit denen diese Daten verbunden sind. Doch manchmal liegt darin nur eine Adresse vor, manchmal nur ein Geb?udename. Mit zentralen, offenen Datendiensten wie OpenStreetMap und Wikidata kann man solche Informationen miteinander verknüpfen und anreichern. Doch wie k?nnen effektive Prozesse zur Datenanalyse und -anreicherung aussehen, um fehlende Daten zu erg?nzen oder falsche Angaben zu erkennen und zu korrigieren?

Am Beispiel von kulturhistorisch bedeutsamen Geb?uden und Denkm?lern in Jena wollen wir Workflows zur Arbeit mit OpenStreetmap und Wikidata entwickeln. Welche Bauwerke sind in welchem System vorhanden, wo fehlen Identifier, wo ganze Datens?tze? Welche Werkzeuge erlauben es, die Daten zu pflegen? Geht das auch mobil – etwa bei einem Spaziergang durch die Stadt? Wie nutzt man die Query-Services sowie lesende und schreibende APIs dieser so wichtigen OpenData-Infrastrukturen?

Challengetyp: konzeptionell/klassisch

Das Projekt zielt darauf ab, die Zug?nglichkeit historischer Universit?tsprogramme aus dem 16.-18. Jahrhundert zu verbessern. Mit einer Sammlung von ca. 15.000 Originaldokumenten aus Bibliotheken und Archiven der Thüringer Universit?ten beabsichtigen die Historischen Sammlungen der ThULB Jena und das Universit?tsarchiv Jena, diese bisher wenig erforschten Universit?tsprogramme als wichtige Quelle zu erschlie?en.

Das Hauptproblem liegt in der Identifizierung dieser Programme, da sie in Bibliothekskatalogen unzureichend erfasst sind. Die Textanf?nge, die formelhaft mit Begriffen wie "Rector et Senatus", "Rector Academiae", oder ?hnlichem beginnen, k?nnten helfen, diese Programme zu identifizieren. Durch die Kombination dieser Anf?nge mit weiteren Parametern wie Erscheinungsdatum und -ort sollen automatisierte Methoden entwickelt werden, um die Programme in Katalogen zu identifizieren und als eigenst?ndige Textgattung zu definieren. Dabei soll insbesondere auch festgestellt werden, inwieweit Methoden des maschinellen Lernens ("KI") hierbei helfen k?nnen.

Challengetyp: klassisch/ kreativ

Die Stadt Jena hat das ?Luxusproblem“, dass jedes Kind im Kindergartenalter garantiert einen Kindergartenplatz erhalten kann. Bis zum Jahr 2030 l?uft das wegen rückgehender Geburten auf eine ?berkapazit?t von rund 1000 Kindergartenpl?tzen hinaus. Aus diesem Grund wurde von der Integrativen Sozialplanung ein Prozess zu Bewertung von Kindertagest?tten angesto?en. Damit werden die Kinderg?rten bezüglich verschiedener Indikatoren bewertet und in ein Ranking gebracht.

Aufgabe ist die Weiterentwicklung des Kindergartenerreichbarkeitstool der Stadt Jena. Das ist eine R-Flexdashboard Entwicklung mit Shiny Komponenten. Durch das Dashboard soll es m?glich werden verschiedene Szenarien durchzuspielen. Dies kann einerseits durch unterschiedliche Gewichtung der Indikatoren geschehen, anderseits durch einen (historischen) Zeitverlauf. Die einzelnen Szenarien sollten gespeichert werden k?nnen (z.B. in einer SQLite-Datenbank) und gegebenenfalls in übersichtlichen Fact-Sheet ausgedruckt werden k?nnen (z.B. im HTML-, PDF-Format). Fact-Sheet wie Dashboard sollten eine Grafik enthalten, in der die Ergebnisse visuell dargestellt werden. Auch eine Kartendarstellung k?nnte diese L?sung bieten.