Current Projects
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BIOfid
BIOfid (FID Biodiversity Research) aims to make both historical and contemporary biodiversity literature available to researchers in modern, machine-readable formats across Germany. The Johann Christian Senckenberg University Library leads the project in collaboration with the Senckenberg Society for Nature Research and the Text Technology Working Group at the Goethe University Frankfurt. Scope and Objectives In…
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CORE
https://core.uni-mainz.de About CORE Approximately three million students at more than 420 institutions of higher education in Germany use the Internet daily to obtain information to complete assignments and prepare for exams. Studies reveal that students lack the skills to properly search, filter, evaluate, and integrate information gained from the highly diverse and overabundant online content. The need to understand, evaluate and consequently strengthen the skills…
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NegLaB
Negation is a fundamental property of human language that is tightly intertwined with human cognitive capacity. Negation allows speakers and hearers to reason about what is not the case, a unique property of human language. Thus, negation not only expresses a clearly defined and well-circumscribed grammatical function, it also interacts with various aspects of grammar…
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New Data Spaces – SPP 2431
The New Data Spaces for the Social Sciences programme aims to drive a surge in innovation by improving, enhancing and combining existing panel data infrastructures and emerging data sources to develop new data spaces for social science research. It integrates and consolidates skills, knowledge and expertise from different fields of empirical social research and computer…
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SATEK
This DFG-funded project (project number: 531750631) develops new methods for the thematic classification of very large text corpora in the digital humanities and social sciences. Focusing on the German Reference Corpus (DeReKo), the world’s largest collection of German-language texts, it addresses the lack of reliable topic-based metadata for heterogeneous and rapidly growing corpora. By combining…
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ViCom
ViCom investigates the special features and linguistic significance of visual communication. This comprises sign languages as fully developed natural languages which exclusively rely on the visual channel for communication, but also visual means that enhance spoken language such as gestures. It aims at disclosing the specific characteristics of the visual modality as a communication channel…
Semiautomated Thematic Text Classification as a Basis for Corpus Linguistic Value-Added Services.
2024 – .
Funded by DFG (531750631).
Description
The goal of the DFG-funded project “Semiautomated Thematic Text
Classification as a Basis for Corpus Linguistic Value-Added Services”
aims to develop a deep-learning-based system for topic classification
using the Wikipedia category system and data from the Wikidata
project in order to develop and test topic models for the automatic
classification of texts, including those from the Leibniz Institute
for the German Language (IDS) in Mannheim, on the basis of this
classification system. The project is being carried out in collaboration
with the IDS and the Saxon Academy of Sciences in Leipzig. The
research focus is on state-of-the-art AI methods, in particular
generative AI methods.
BibTeX
@project{pr-semi-automated_thematic_text_classification,
name = {Semiautomated Thematic Text Classification as a Basis for Corpus Linguistic Value-Added Services},
abstract = {The goal of the DFG-funded project “Semiautomated Thematic Text
Classification as a Basis for Corpus Linguistic Value-Added Services”
aims to develop a deep-learning-based system for topic classification
using the Wikipedia category system and data from the Wikidata
project in order to develop and test topic models for the automatic
classification of texts, including those from the Leibniz Institute
for the German Language (IDS) in Mannheim, on the basis of this
classification system. The project is being carried out in collaboration
with the IDS and the Saxon Academy of Sciences in Leipzig. The
research focus is on state-of-the-art AI methods, in particular
generative AI methods.},
year = {2024},
keywords = {current_project},
funded_by = {DFG (531750631)},
funded_by_url = {https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/531750631}
}ENTAILab - Research Infrastructure and Innovation Lab.
2024 – .
Funded by DFG (539634240).
The DFG Infrastructure Priority Program New Data Spaces for the
Social Sciences (InfPP) was established in order to meet the challenges
of traditional survey research and to make use of newly available
data sources. The ENTAILab as the central feature of the InfPP
offers infrastructure services, excellent research opportunities
and will promote the dissemination of results into existing and
emerging research and data provision programs. There are clear
upscaling and synergy effects of ENTAILab for the projects within
the InfPP, leading to opportunities and successful realizations
that - partly due to high costs for individual projects and a
lack of infrastructural equipment - would otherwise not exist.
By providing the infrastructure for a range of projects at the
same time, e.g. the connection to existing data, samples and panels,
server capacities, code and tools, expert counseling, and research
overviews, we make use of synergies and create added value, while
at the same time conducting cross-cutting research on these infrastructures.
The measures combined in ENTAILab represent the central and unifying
element for the research and development and transfer activities
of the priority program. ENTAILab will unlock and sustainably
use emerging opportunities of the new data spaces and to meet
the requirements of the InfPP in general.
Description
BibTeX
@project{spp-2431-entailab,
name = {ENTAILab - Research Infrastructure and Innovation Lab},
abstract = {The DFG Infrastructure Priority Program New Data Spaces for the
Social Sciences (InfPP) was established in order to meet the challenges
of traditional survey research and to make use of newly available
data sources. The ENTAILab as the central feature of the InfPP
offers infrastructure services, excellent research opportunities
and will promote the dissemination of results into existing and
emerging research and data provision programs. There are clear
upscaling and synergy effects of ENTAILab for the projects within
the InfPP, leading to opportunities and successful realizations
that - partly due to high costs for individual projects and a
lack of infrastructural equipment - would otherwise not exist.
By providing the infrastructure for a range of projects at the
same time, e.g. the connection to existing data, samples and panels,
server capacities, code and tools, expert counseling, and research
overviews, we make use of synergies and create added value, while
at the same time conducting cross-cutting research on these infrastructures.
The measures combined in ENTAILab represent the central and unifying
element for the research and development and transfer activities
of the priority program. ENTAILab will unlock and sustainably
use emerging opportunities of the new data spaces and to meet
the requirements of the InfPP in general.},
year = {2024},
keywords = {current_project},
funded_by = {DFG (539634240)},
funded_by_url = {https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/539634240},
url = {https://www.new-data-spaces.de/de-de/Start/Infrastructure-Priority-Programme/ENTAILab},
logo = {/wp-content/uploads/2024/01/logo-NewDataSpaces-long.png}
}FACES: Feasibility, Acceptance, and Data Quality of New Multimodal Surveys.
2024 – .
Funded by DFG (539621548).
The FACES project aims to create a multimodal data space for survey
research that can expand and replace face-to-face interviews in
the future through the use of virtual reality (VR) and artificial
intelligence (AI). This multi-interface system for online surveys
is designed to offer a high degree of variability in terms of
avatars, situational parameters, interfaces and AI technologies
for the automatic processing of speech and behavioural data.
Description
BibTeX
@project{spp-2431-faces,
name = {FACES: Feasibility, Acceptance, and Data Quality of New Multimodal Surveys},
abstract = {The FACES project aims to create a multimodal data space for survey
research that can expand and replace face-to-face interviews in
the future through the use of virtual reality (VR) and artificial
intelligence (AI). This multi-interface system for online surveys
is designed to offer a high degree of variability in terms of
avatars, situational parameters, interfaces and AI technologies
for the automatic processing of speech and behavioural data.},
year = {2024},
keywords = {current_project, new-data-spaces,faces},
funded_by = {DFG (539621548)},
funded_by_url = {https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/539621548},
url = {https://www.lifbi.de/en-us/Start/Research/Projects/FACES},
logo = {/wp-content/uploads/2025/07/new-data-spaces_Logo_kurz_v3-1.png}
}Negation in Language and Beyond (NegLaB).
2024 – .
Funded by DFG (SFB 1629).
Negation is a fundamental and unique property of human language
since it allows us to reason about what is not the case. It does
not only express a clearly defined grammatical function, it also
interacts with various aspects of grammar and cognition. The acquisition
and processing of negation encompass linguistic as well as non-linguistic
cognitive procedures. Hence, negation constitutes an ideal testing
ground to differentiate cognitive mechanisms that are grammatical
in nature from those that are shared with other cognitive domains,
such as memory, attention, decision making and cognitive control.
We intend to explore how the expression of negation is cross-linguistically
associated with grammatical and non-linguistic cognitive operations
and also whether the operations observed in negative utterances
are part of negation itself or, rather, arises as an effect of
the grammatical system and cognitive functions. While the semantics
of negation is generally analyzed as a unique propositional operator,
its morphosyntactic expression is much more varied and often involves
more than one morphological exponent. Hence, there is a tension
between a rich morphosyntax and a more straightforward semantics.
The semantics of negation leads one to expect negation to be expressed
by a single morpheme positioned at the beginning of the clause
(Neg-Only Hypothesis). The rich and variable morphosyntax leads
us to expect that negation requires a number of conditions in
the semantics (Neg-Plus Hypothesis). We aim to solve this puzzle
covering several empirical domains. More grammatical effects than
semantics would lead us to expect are visible in the interaction
between negative utterances and the cognitive processing and semantic
evaluation of alternative propositions. This is reflected in acquisition,
since children produce negative utterances relatively early, but
all the aspects of negation take a rather long time to be acquired.
Downstream effects of this can be seen in adult processing as
the comprehension of negative sentences is costlier than for positive
sentences. This is supposedly due to the inhibition of the corresponding
positive sentence that is necessary for the interpretation of
negative statements. Our exploration into the way negation and
other grammatical categories or non-linguistic cognitive functions
interact will lead us to identify how negation functions in natural
language and how it favors or hinders other (extra-)grammatical
components or processes. Why do some of them need to occur together
with negation (e.g., negative polarity items) and why are others
incompatible with it (as some types of imperatives)? Our general
aim is to develop a theoretical perspective on the way negation
manifests itself in natural language, how it is acquired and processed,
and why it varies so much across languages. Thereby, we will gain
a better understanding of the connections between linguistic competence
and general cognition.
Description
BibTeX
@project{sfb-neglab,
name = {Negation in Language and Beyond (NegLaB)},
abstract = {Negation is a fundamental and unique property of human language
since it allows us to reason about what is not the case. It does
not only express a clearly defined grammatical function, it also
interacts with various aspects of grammar and cognition. The acquisition
and processing of negation encompass linguistic as well as non-linguistic
cognitive procedures. Hence, negation constitutes an ideal testing
ground to differentiate cognitive mechanisms that are grammatical
in nature from those that are shared with other cognitive domains,
such as memory, attention, decision making and cognitive control.
We intend to explore how the expression of negation is cross-linguistically
associated with grammatical and non-linguistic cognitive operations
and also whether the operations observed in negative utterances
are part of negation itself or, rather, arises as an effect of
the grammatical system and cognitive functions. While the semantics
of negation is generally analyzed as a unique propositional operator,
its morphosyntactic expression is much more varied and often involves
more than one morphological exponent. Hence, there is a tension
between a rich morphosyntax and a more straightforward semantics.
The semantics of negation leads one to expect negation to be expressed
by a single morpheme positioned at the beginning of the clause
(Neg-Only Hypothesis). The rich and variable morphosyntax leads
us to expect that negation requires a number of conditions in
the semantics (Neg-Plus Hypothesis). We aim to solve this puzzle
covering several empirical domains. More grammatical effects than
semantics would lead us to expect are visible in the interaction
between negative utterances and the cognitive processing and semantic
evaluation of alternative propositions. This is reflected in acquisition,
since children produce negative utterances relatively early, but
all the aspects of negation take a rather long time to be acquired.
Downstream effects of this can be seen in adult processing as
the comprehension of negative sentences is costlier than for positive
sentences. This is supposedly due to the inhibition of the corresponding
positive sentence that is necessary for the interpretation of
negative statements. Our exploration into the way negation and
other grammatical categories or non-linguistic cognitive functions
interact will lead us to identify how negation functions in natural
language and how it favors or hinders other (extra-)grammatical
components or processes. Why do some of them need to occur together
with negation (e.g., negative polarity items) and why are others
incompatible with it (as some types of imperatives)? Our general
aim is to develop a theoretical perspective on the way negation
manifests itself in natural language, how it is acquired and processed,
and why it varies so much across languages. Thereby, we will gain
a better understanding of the connections between linguistic competence
and general cognition.},
year = {2024},
keywords = {current_project, neglab},
funded_by = {DFG (SFB 1629)},
funded_by_url = {https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/509468465?language=en},
url = {https://www.neglab.de/},
logo = {wp-content/uploads/2025/12/logo-NegLaB.png}
}C08: Integration von Prozess- und Textdaten der Studierenden zur Messung der Interdependenz von domänenspezifischem und generischem kritischen Online Reasoning (DOM-COR und GEN-COR).
2023 – .
Funded by DFG (462702138).
Der Standardansatz zur Bewertung von Lernergebnissen sieht Bewertung
als einen Prozess an, bei dem aus den notwendigerweise begrenzten
Nachweisen zu den Aktivitäten von Lernenden Aussagen über ihr
Wissen und ihre Fähigkeiten gemacht werden können. Die Analyse
von Prozess- und Textdaten, die beim Lernen als zusammenhängende
Verhaltenssequenzen generiert werden, gilt demgegenüber als realitätsnähere
Alternative. Diese multimodalen Daten haben das Potenzial, ein
vollständigeres Bild von kritischen Online-Reasoning-Prozessen
(COR) von Studierenden wiederzugeben und können zugleich mit datenwissenschaftlichen
Methoden analysiert werden. Dabei stellt sich die Frage, inwieweit
datenwissenschaftliche Methoden mit Standardbewertungsansätzen
vergleichbar sind, um COR-Prozesse näher zu untersuchen. C08 verfolgt
drei Hauptziele: (1) Bereitstellung einer authentischen digitalen
Bewertungs- und Lernumgebung in der AZURE-Cloud, in der sich Studierende
so verhalten können, wie sie es auf ihren Computern tun; (2) Integration
der Aktivitäten von Studierenden anhand von multimodalen Text-
und Antwortprozess-Daten in einer Forschungsinfrastruktur namens
Multimodal Learning Data Science System (MLDS) – dies ermöglicht
die Analyse von Prozessdaten (z.B. Scrollen von Webseiten, Browsing-Historie,
Zeitaufwand) und Textdaten (z.B. genutzte Webseiten, geschriebener
Text) von Studierenden bei Bearbeitung von generischen (GEN) und
domänenspezifischen (DOM) COR-Aufgaben; (3) Analyse der multimodalen
Daten, um latente Beziehungen zwischen den von Studierenden bearbeiteten
oder geschriebenen Textdaten und ihren Verhaltensdaten bei der
Lösung von COR-Aufgaben aufzudecken. Die digitale Bewertungs-
und Lernumgebung von C08 wird die Erfassung von Lernverhalten
bei COR-Aufgaben der A-Projekte in realen Internetszenarien und
vergleichbaren Simulationen erlauben. C08 wird Text- und Prozessdaten
in seiner MLDS-Forschungsinfrastruktur erfassen, ihre Rolle und
Interaktion bei der Bearbeitung von COR-Aufgaben untersuchen und
klären, inwiefern sie mit dem Fachwissen und persönlichen Eigenschaften
der Studierenden zusammenhängen. C08 prüft die Bedeutung von datenwissenschaftlichen
Methoden im Bildungsbereich. Es identifiziert den Mehrwert und
die Grenzen datenwissenschaftlicher Methoden für die Verarbeitung
multimodaler Text- und Prozessdaten, die in GEN- und DOM-COR-Bewertungen
generiert werden, um neue Erkenntnisse und Methoden für die erziehungswissenschaftliche
Forschung beizutragen. C08 wird mit allen Projekten in der Forschungsgruppe
(FOR) zusammenarbeiten, um einen neuartigen Big-Data-Datensatz
für die GEN- und DOM-COR-Studien zu erstellen und auszuwerten,
und zwar mittels einer für diese Analysen zu entwickelnden neuartigen
Infrastruktur. C08 bringt datenwissenschaftliche Expertise in
die FOR ein und erfordert die Expertise der Bildungswissenschaftler*innen,
um seine Methoden anzupassen und zu kalibrieren.
Description
BibTeX
@project{core-c08-integration,
name = {C08: Integration von Prozess- und Textdaten der Studierenden zur Messung der Interdependenz von domänenspezifischem und generischem kritischen Online Reasoning (DOM-COR und GEN-COR)},
abstract = {Der Standardansatz zur Bewertung von Lernergebnissen sieht Bewertung
als einen Prozess an, bei dem aus den notwendigerweise begrenzten
Nachweisen zu den Aktivitäten von Lernenden Aussagen über ihr
Wissen und ihre Fähigkeiten gemacht werden können. Die Analyse
von Prozess- und Textdaten, die beim Lernen als zusammenhängende
Verhaltenssequenzen generiert werden, gilt demgegenüber als realitätsnähere
Alternative. Diese multimodalen Daten haben das Potenzial, ein
vollständigeres Bild von kritischen Online-Reasoning-Prozessen
(COR) von Studierenden wiederzugeben und können zugleich mit datenwissenschaftlichen
Methoden analysiert werden. Dabei stellt sich die Frage, inwieweit
datenwissenschaftliche Methoden mit Standardbewertungsansätzen
vergleichbar sind, um COR-Prozesse näher zu untersuchen. C08 verfolgt
drei Hauptziele: (1) Bereitstellung einer authentischen digitalen
Bewertungs- und Lernumgebung in der AZURE-Cloud, in der sich Studierende
so verhalten können, wie sie es auf ihren Computern tun; (2) Integration
der Aktivitäten von Studierenden anhand von multimodalen Text-
und Antwortprozess-Daten in einer Forschungsinfrastruktur namens
Multimodal Learning Data Science System (MLDS) – dies ermöglicht
die Analyse von Prozessdaten (z.B. Scrollen von Webseiten, Browsing-Historie,
Zeitaufwand) und Textdaten (z.B. genutzte Webseiten, geschriebener
Text) von Studierenden bei Bearbeitung von generischen (GEN) und
domänenspezifischen (DOM) COR-Aufgaben; (3) Analyse der multimodalen
Daten, um latente Beziehungen zwischen den von Studierenden bearbeiteten
oder geschriebenen Textdaten und ihren Verhaltensdaten bei der
Lösung von COR-Aufgaben aufzudecken. Die digitale Bewertungs-
und Lernumgebung von C08 wird die Erfassung von Lernverhalten
bei COR-Aufgaben der A-Projekte in realen Internetszenarien und
vergleichbaren Simulationen erlauben. C08 wird Text- und Prozessdaten
in seiner MLDS-Forschungsinfrastruktur erfassen, ihre Rolle und
Interaktion bei der Bearbeitung von COR-Aufgaben untersuchen und
klären, inwiefern sie mit dem Fachwissen und persönlichen Eigenschaften
der Studierenden zusammenhängen. C08 prüft die Bedeutung von datenwissenschaftlichen
Methoden im Bildungsbereich. Es identifiziert den Mehrwert und
die Grenzen datenwissenschaftlicher Methoden für die Verarbeitung
multimodaler Text- und Prozessdaten, die in GEN- und DOM-COR-Bewertungen
generiert werden, um neue Erkenntnisse und Methoden für die erziehungswissenschaftliche
Forschung beizutragen. C08 wird mit allen Projekten in der Forschungsgruppe
(FOR) zusammenarbeiten, um einen neuartigen Big-Data-Datensatz
für die GEN- und DOM-COR-Studien zu erstellen und auszuwerten,
und zwar mittels einer für diese Analysen zu entwickelnden neuartigen
Infrastruktur. C08 bringt datenwissenschaftliche Expertise in
die FOR ein und erfordert die Expertise der Bildungswissenschaftler*innen,
um seine Methoden anzupassen und zu kalibrieren.},
year = {2023},
keywords = {current_project},
funded_by = {DFG (462702138)},
funded_by_url = {https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/520631675},
url = {https://de.core.uni-mainz.de/c08/},
logo = {/wp-content/uploads/2024/11/CORE_Logo_neu.png}
}B05: Modellierung der Informationslandschaft (IL) zur Bewertung und Analyse von domänenspezifischem und generischem Critical Online Reasoning (DOM-COR und GEN-COR).
2023 – .
Funded by DFG (462702138).
Die Rolle linguistischer Indikatoren für die Lesbarkeit von Texten
oder die Glaubwürdigkeit von Webquellen wurde bereits intensiv
erforscht. Die Antragssteller konnten anhand eines Korpus kurzer
Offline-Texte zudem zeigen, dass linguistische Merkmale Vorhersagen
über die Ergebnisse von Studierenden in domänenspezifischen Wissenstests
erlauben. Inwieweit solche Zusammenhänge für Testaufgaben in komplexen
offenen Informationslandschaften generalisierbar sind, ist ein
wichtiges Desiderat. Daher fokussiert B05 auf die Modellierung
linguistischer Merkmale der online Informationslandschaft (IL),
in der sich Studierende zur Lösung von Aufgaben zum Critical Online-Reasoning
(COR) bewegen. B05 zielt auf die Entwicklung eines theoretisch
fundierten linguistischen Merkmalsmodells ab, das auf den Texten
basiert, die Studierende als Komponenten der online IL bei der
Lösung von COR-Aufgaben nutzen bzw. produzieren. Das Modell soll
Vorhersagen über COR-Prozesse und COR-Leistungen erlauben. Dabei
fokussiert B05 auf drei Forschungsfragen: (i) Inwieweit unterscheiden
sich die linguistischen Merkmale beim generischen vs. domänenspezifischen
COR (GEN-COR/DOM-COR) sowie innerhalb der Domänen Wirtschaft,
Medizin, Soziologie und Physik? (ii) Wie unterscheiden sich diese
Merkmale bezüglich der drei kognitiven COR-Facetten: Online-Informationsbeschaffung,
kritische Informationsbewertung sowie evidenzbasiertes Argumentieren
und Synthetisieren von Informationen. (iii) Auf welchen Ebenen
wirken diese Merkmale: auf der Ebene einzelner Texte, multipler
Texte, Domänen, Genres, der IL oder der zugrundeliegenden Sprache
(z.B. Deutsch)? B05 geht von der qualitativen Auswahl linguistischer
Merkmale zum Evidenzstatus, zur Informationsquelle und zur Textorganisation
aus. Der quantitative Teil operationalisiert diese Merkmale mittels
eines erweiterten maschinellen Lernmodells und testet ihre Vorhersagekraft
und Spezifität bezüglich der drei Forschungsfragen. Die Verknüpfung
von qualitativen und quantitativen Analysen erfolgt über einen
computationellen hermeneutischen Zirkel, in dem der quantitative
Teil statistische Auswertungen und Vorhersagen generiert, deren
Interpretierbarkeit auf qualitativen linguistischen Analysen fußt.
B05 stellt für die Forschungsgruppe (FOR) maschinelle Lernmodelle
bereit, die die linguistischen Merkmale multipler Texte als Teil
der IL automatisch analysieren und auf einer linguistischen Theorie
zu COR basieren, die die Ebene feinkörniger linguistischer Informationseinheiten
adressiert. Die A-Projekte stellen Texte und Informationen über
die COR-Testergebnisse von Studierenden zur Verfügung und erhalten
linguistische Analysen von B05. Als die detailliertesten Informationseinheiten
in der FOR sind linguistische Merkmale für die anderen B-Projekte
bezüglich Medien- und Inhaltseigenschaften (B04) und narrative
Strukturen (B06) relevant. Das Multimodal Learning Data Science
System von C08 ist zentral für die Integration aller Text- und
Leistungsdaten in B05.
Description
BibTeX
@project{core-b05-modellierung,
name = {B05: Modellierung der Informationslandschaft (IL) zur Bewertung und Analyse von domänenspezifischem und generischem Critical Online Reasoning (DOM-COR und GEN-COR)},
abstract = {Die Rolle linguistischer Indikatoren für die Lesbarkeit von Texten
oder die Glaubwürdigkeit von Webquellen wurde bereits intensiv
erforscht. Die Antragssteller konnten anhand eines Korpus kurzer
Offline-Texte zudem zeigen, dass linguistische Merkmale Vorhersagen
über die Ergebnisse von Studierenden in domänenspezifischen Wissenstests
erlauben. Inwieweit solche Zusammenhänge für Testaufgaben in komplexen
offenen Informationslandschaften generalisierbar sind, ist ein
wichtiges Desiderat. Daher fokussiert B05 auf die Modellierung
linguistischer Merkmale der online Informationslandschaft (IL),
in der sich Studierende zur Lösung von Aufgaben zum Critical Online-Reasoning
(COR) bewegen. B05 zielt auf die Entwicklung eines theoretisch
fundierten linguistischen Merkmalsmodells ab, das auf den Texten
basiert, die Studierende als Komponenten der online IL bei der
Lösung von COR-Aufgaben nutzen bzw. produzieren. Das Modell soll
Vorhersagen über COR-Prozesse und COR-Leistungen erlauben. Dabei
fokussiert B05 auf drei Forschungsfragen: (i) Inwieweit unterscheiden
sich die linguistischen Merkmale beim generischen vs. domänenspezifischen
COR (GEN-COR/DOM-COR) sowie innerhalb der Domänen Wirtschaft,
Medizin, Soziologie und Physik? (ii) Wie unterscheiden sich diese
Merkmale bezüglich der drei kognitiven COR-Facetten: Online-Informationsbeschaffung,
kritische Informationsbewertung sowie evidenzbasiertes Argumentieren
und Synthetisieren von Informationen. (iii) Auf welchen Ebenen
wirken diese Merkmale: auf der Ebene einzelner Texte, multipler
Texte, Domänen, Genres, der IL oder der zugrundeliegenden Sprache
(z.B. Deutsch)? B05 geht von der qualitativen Auswahl linguistischer
Merkmale zum Evidenzstatus, zur Informationsquelle und zur Textorganisation
aus. Der quantitative Teil operationalisiert diese Merkmale mittels
eines erweiterten maschinellen Lernmodells und testet ihre Vorhersagekraft
und Spezifität bezüglich der drei Forschungsfragen. Die Verknüpfung
von qualitativen und quantitativen Analysen erfolgt über einen
computationellen hermeneutischen Zirkel, in dem der quantitative
Teil statistische Auswertungen und Vorhersagen generiert, deren
Interpretierbarkeit auf qualitativen linguistischen Analysen fußt.
B05 stellt für die Forschungsgruppe (FOR) maschinelle Lernmodelle
bereit, die die linguistischen Merkmale multipler Texte als Teil
der IL automatisch analysieren und auf einer linguistischen Theorie
zu COR basieren, die die Ebene feinkörniger linguistischer Informationseinheiten
adressiert. Die A-Projekte stellen Texte und Informationen über
die COR-Testergebnisse von Studierenden zur Verfügung und erhalten
linguistische Analysen von B05. Als die detailliertesten Informationseinheiten
in der FOR sind linguistische Merkmale für die anderen B-Projekte
bezüglich Medien- und Inhaltseigenschaften (B04) und narrative
Strukturen (B06) relevant. Das Multimodal Learning Data Science
System von C08 ist zentral für die Integration aller Text- und
Leistungsdaten in B05.},
year = {2023},
keywords = {current_project},
funded_by = {DFG (462702138)},
funded_by_url = {https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/520621868},
url = {https://de.core.uni-mainz.de/b05/},
logo = {/wp-content/uploads/2024/11/CORE_Logo_neu.png}
}New Data Spaces for the Social Sciences.
2023 – .
Funded by DFG (SPP 2431).
In order to more precisely research the major societal challenges
of the coming decades, including digitization, climate change,
and war- and pandemic-related societal changes, and to be able
to identify the need for political action on this basis, the social
sciences need innovative research data and methods.
Description
BibTeX
@project{spp-2431-new-data-spaces,
name = {New Data Spaces for the Social Sciences},
abstract = {In order to more precisely research the major societal challenges
of the coming decades, including digitization, climate change,
and war- and pandemic-related societal changes, and to be able
to identify the need for political action on this basis, the social
sciences need innovative research data and methods.},
year = {2023},
keywords = {current_project},
funded_by = {DFG (SPP 2431)},
funded_by_url = {https://www.dfg.de/de/aktuelles/neuigkeiten-themen/info-wissenschaft/2023/info-wissenschaft-23-20},
url = {https://www.new-data-spaces.de/en-us/},
logo = {/wp-content/uploads/2025/07/new-data-spaces_Logo_kurz_v3-1.png}
}Virtual Reality Sustained Multimodal Distributional Semantics for Gestures in Dialogue (GeMDiS).
2021 – .
Funded by DFG (SPP 2392).
Both corpus-based linguistics and contemporary computational linguistics
rely on the use of often large, linguistic resources. The expansion
of the linguistic subject area to include visual means of communication
such as gesticulation has not yet been backed up with corresponding
corpora. This means that “multimodal linguistics” and dialogue
theory cannot participate in established distributional methods
of corpus linguistics and computational semantics. The main reason
for this is the difficulty of collecting multimodal data in an
appropriate way and at an appropriate scale. Using the latest
VR-based recording methods, the GeMDiS project aims to close this
data gap and to investigate visual communication by means of machine-based
methods and innovative use of neuronal and active learning for
small data using the systematic reference dimensions of associativity
and contiguity of the features of visual and non-visual communicative
signs.
Description
BibTeX
@project{vicom-gemdis,
name = {Virtual Reality Sustained Multimodal Distributional Semantics for Gestures in Dialogue (GeMDiS)},
abstract = {Both corpus-based linguistics and contemporary computational linguistics
rely on the use of often large, linguistic resources. The expansion
of the linguistic subject area to include visual means of communication
such as gesticulation has not yet been backed up with corresponding
corpora. This means that “multimodal linguistics” and dialogue
theory cannot participate in established distributional methods
of corpus linguistics and computational semantics. The main reason
for this is the difficulty of collecting multimodal data in an
appropriate way and at an appropriate scale. Using the latest
VR-based recording methods, the GeMDiS project aims to close this
data gap and to investigate visual communication by means of machine-based
methods and innovative use of neuronal and active learning for
small data using the systematic reference dimensions of associativity
and contiguity of the features of visual and non-visual communicative
signs.},
year = {2021},
keywords = {current_project},
funded_by = {DFG (SPP 2392)},
funded_by_url = {https://www.dfg.de/en/research_funding/announcements_proposals/2021/info_wissenschaft_21_45/index.html},
url = {https://vicom.info/projects/virtual-reality-sustained-multimodal-distributional-semantics-for-gestures-in-dialogue-gemdis/},
logo = {/wp-content/uploads/2024/01/ViComGeMDis.png}
}Specialised Information Service Biodiversity Research (BIOfid).
2017 – .
Funded by DFG (FID 326061700).
The specialised information service BIOfid (www.biofid.de) is
oriented towards the special needs of scientists researching biodiversity
topics at research institutions and in natural history collections.
Since 2017, BIOfid has been building an infrastructure that contributes
to the provision and mobilisation of research-relevant data in
a variety of ways in the context of current developments in biodiversity
research.
Description
BibTeX
@project{biofid,
name = {Specialised Information Service Biodiversity Research (BIOfid)},
abstract = {The specialised information service BIOfid (www.biofid.de) is
oriented towards the special needs of scientists researching biodiversity
topics at research institutions and in natural history collections.
Since 2017, BIOfid has been building an infrastructure that contributes
to the provision and mobilisation of research-relevant data in
a variety of ways in the context of current developments in biodiversity
research.},
year = {2017},
funded_by = {DFG (FID 326061700)},
funded_by_url = {https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/326061700},
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keywords = {current_project,biofid,biodiversity}
}Past Projects
LOEWE-Schwerpunkt "Minderheitenstudien: Sprache und Identität".
2020 – 2024.
Funded by LOEWE.
Der LOEWE-Schwerpunkt "Minderheiten: Sprache und Identität" erarbeitet
eine interdisziplinäre Untersuchung der Problematik von Identitätsbildung
bei Minderheiten. Dazu untersuchen wir drei Arten von Relationen:
die Relation zwischen Minderheiten "im eigenen Land" und Minderheiten
"im Ausland"; die Relation zwischen Selbstwahrnehmung und Fremdwahrnehmung
von Minderheiten (sowohl "im eigenen Land" als auch im "Ausland");
und die wechselseitige Relation der identitätsbedingenden Vorgaben
Sprache, Religion, Kultur und Ethnos, in Selbstsicht und Fremdsicht
"im eigenen Land" und "im Ausland".
Description
BibTeX
@project{loewe-minderheitenstudien,
name = {LOEWE-Schwerpunkt "Minderheitenstudien: Sprache und Identität"},
abstract = {Der LOEWE-Schwerpunkt "Minderheiten: Sprache und Identität" erarbeitet
eine interdisziplinäre Untersuchung der Problematik von Identitätsbildung
bei Minderheiten. Dazu untersuchen wir drei Arten von Relationen:
die Relation zwischen Minderheiten "im eigenen Land" und Minderheiten
"im Ausland"; die Relation zwischen Selbstwahrnehmung und Fremdwahrnehmung
von Minderheiten (sowohl "im eigenen Land" als auch im "Ausland");
und die wechselseitige Relation der identitätsbedingenden Vorgaben
Sprache, Religion, Kultur und Ethnos, in Selbstsicht und Fremdsicht
"im eigenen Land" und "im Ausland".},
year = {2020},
until = {2024},
keywords = {completed_project},
funded_by = {LOEWE},
funded_by_url = {https://proloewe.de/de/loewe-vorhaben/nach-themen/minderheitenstudien/},
url = {https://sprache-identitaet.uni-frankfurt.de/},
logo = {/wp-content/uploads/2024/02/logo-loewe-minderheitenstudien-blau.png}
}Berufspraktische Bildungsprozesse im Recht- und Lehramtsreferendariat sowie der Medizin unter Nutzung digitaler Medien (BRIDGE).
2020 – 2023.
Funded by BMBF (01JD1906B).
Die Nutzung von Onlinemedien steigt in allen Bildungsbereichen
zunehmend an. Auch für den Berufseinstieg nutzen Lernende immer
häufiger online verfügbare Medien. Ob sich das Nutzungsverhalten
je nach Beruf unterscheidet und ob es berufsspezifische Unterschiede
gibt, ist bislang nicht erforscht. Hier setzt das Forschungsprojekt
der Johannes Gutenberg-Universität Mainz und der Johann Wolfgang
Goethe-Universität Frankfurt an. Die Wissenschaftlerinnen und
Wissenschaftler untersuchen, wie Berufseinsteigende der Medizin
im Praktischen Jahr, Lehramts- sowie Rechtsreferendarinnen und
-referendare online verfügbare Medien nutzen. Hierbei vergleicht
das interdisziplinäre Team die generelle mit der berufsspezifischen
Nutzung von Onlinemedien anhand einer repräsentativen Stichprobe
im Längsschnitt. Mithilfe von innovativen Ansätzen aus der Computerlinguistik
und aus dem Bereich der Learning Analytics werden Online-Trainings
entwickelt und die Lernprozesse der Probanden untersucht. Um die
Daten multiperspektivisch zu interpretieren, wird eng mit der
Praxis zusammengearbeitet. Das Team der Universität Mainz koordiniert
das Verbundprojekt und bringt die wirtschaftspädagogische und
rechtswissenschaftliche Perspektive sowie Expertise zur Kompetenzentwicklung
ein. Die repräsentative und methodenintegrative Studie liefert
wissenschaftliche Erkenntnisse zum Einfluss und zur digitalen
Förderbarkeit der berufsbezogenen Mediennutzung in der Berufspraxis.
Außerdem sind Ergebnisse zu erwarten, die zur Gestaltung der Verbindung
von formalen und non-formalen Lerngelegenheiten genutzt werden
können. Praxispartner, wie zum Beispiel Ausbildnerinnen und Ausbildner,
können die entwickelten adaptiven Trainingskonzepte praktisch
anwenden und nutzen.
Description
BibTeX
@project{bridge,
name = {Berufspraktische Bildungsprozesse im Recht- und Lehramtsreferendariat sowie der Medizin unter Nutzung digitaler Medien (BRIDGE)},
abstract = {Die Nutzung von Onlinemedien steigt in allen Bildungsbereichen
zunehmend an. Auch für den Berufseinstieg nutzen Lernende immer
häufiger online verfügbare Medien. Ob sich das Nutzungsverhalten
je nach Beruf unterscheidet und ob es berufsspezifische Unterschiede
gibt, ist bislang nicht erforscht. Hier setzt das Forschungsprojekt
der Johannes Gutenberg-Universität Mainz und der Johann Wolfgang
Goethe-Universität Frankfurt an. Die Wissenschaftlerinnen und
Wissenschaftler untersuchen, wie Berufseinsteigende der Medizin
im Praktischen Jahr, Lehramts- sowie Rechtsreferendarinnen und
-referendare online verfügbare Medien nutzen. Hierbei vergleicht
das interdisziplinäre Team die generelle mit der berufsspezifischen
Nutzung von Onlinemedien anhand einer repräsentativen Stichprobe
im Längsschnitt. Mithilfe von innovativen Ansätzen aus der Computerlinguistik
und aus dem Bereich der Learning Analytics werden Online-Trainings
entwickelt und die Lernprozesse der Probanden untersucht. Um die
Daten multiperspektivisch zu interpretieren, wird eng mit der
Praxis zusammengearbeitet. Das Team der Universität Mainz koordiniert
das Verbundprojekt und bringt die wirtschaftspädagogische und
rechtswissenschaftliche Perspektive sowie Expertise zur Kompetenzentwicklung
ein. Die repräsentative und methodenintegrative Studie liefert
wissenschaftliche Erkenntnisse zum Einfluss und zur digitalen
Förderbarkeit der berufsbezogenen Mediennutzung in der Berufspraxis.
Außerdem sind Ergebnisse zu erwarten, die zur Gestaltung der Verbindung
von formalen und non-formalen Lerngelegenheiten genutzt werden
können. Praxispartner, wie zum Beispiel Ausbildnerinnen und Ausbildner,
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funded_by_url = {https://www.empirische-bildungsforschung-bmbf.de/de/Themenfinder-1720.html/projekt/01JD1906A},
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}