1. Das Projekt EisenzeitDigital (EZD)

• EisenzeitDigital: Interdisziplinäres e-Learning Projekt im Bereich der Digital Humanities (DH)
• gefördert mit Mitteln von Lehre@LMU, einem Programm zur Stärkung von Konzepten im Bereich des e-Learnings, das seinerseits gefördert wird mit Mitteln des "Qualitätspakts Lehre" von Bund und Ländern
• Beteiligt (in der Reihenfolge des "Beitritts"): Vor- und Frühgeschichtliche Archäologie (Dr. Caroline von Nicolai) + IT-Gruppe Geisteswissenschaften (ITG; Dr. Stephan Lücke) + Institut für Statistik (Prof. Helmut Küchenhoff)
• Kernanliegen: Vermittlung von Kenntnissen im Umgang mit GIS-Programmen, Datenbanken und statistischen Methoden
• Vermittlung der Kenntnisse anhand eines konkreten Beispiels: Eisenzeitliche Funde in Bayern
• Vorgehen: Jeder Kursteilnehmer übernimmt einen bayerischen Landkreis und recherchiert die dort bislang nachgewiesenen eisenzeitlichen Funde. Die Funde werden in einer persönlichen MySQL-Datenbank gesammelt. Anschließend erfolgt die Kartierung mit Hilfe des Programms QGIS. Gegen Ende des Seminars werden Möglichkeiten der statistischen Datenanalyse mit MySQL präsentiert.
• Ein Folgekurs im Sommersemester 2020 wird vertieft in die statistische Datenanalyse einführen. Dort wird dann auch mit dem weit verbreiteten Statistikprogramm R gearbeitet werden.
• Der aktuelle Kurs ist zweigeteilt: Im ersten Teil erläutern die Dozenten Funktionsweise und Umgang von bzw. mit einer MySQL-Datenbank sowie mit dem GIS-Programm QGIS. Im zweiten Teil präsentieren die Teilnehmer die Ergebnisse ihrer Recherchen in Form eines online-Beitrags, in den auch geeignete Kartierungen eingebunden sein müssen. S. dazu auch den Beitrag "Das Lehre@LMU-Projekt Statistik@EisenzeitDigital"

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2. DH-Lehre

• Im Unterricht kommen zwei e-Learning-Portale zum Einsatz: Die Plattform DH-Lehre und das DHVLab
• Als zentrale Lehr- und Publikationsplattform kommt das Portal DH-Lehre zum Einsatz
• Hier werden die Lehrinhalte in Form von online-Beiträgen zur Verfügung gestellt, und hier müssen die Kursteilnehmer die Ergebnisse ihrer Recherchen präsentieren
• Hier ein Beispiel aus einem früheren Kurs: Eisenzeit im Landkreis Rosenheim (Nicole Mittermair)
• DH-Lehre ist im Kern eine WordPress-Installation. WordPress ist eine weit verbreitete Blogging-Software, die hier auf die speziellen Bedürfnisse der Lehre in den Digital Humanities angepasst wurde.
• DH-Lehre enthält eine Reihe von sog. Plugins, die eigens von Mitarbeitern der IT-Gruppe Geisteswissenschaften entwickelt wurden.
• Mittelfristig soll DH-Lehre in das DHVLab integriert werden, derzeit ist jedoch noch eine gesonderte Registrierung erforderlich.
• Als Blogging-Software auch geeignet für wissenschaftlichen Diskurs (Kommentarfunktion)

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3. DHVLab

• Das DHVLab ist modular aufgebaut und stellt unter anderem einen virtuellen Desktop sowie einen Datenbankserver zur Verfügung
• Beim virtuellen Desktop handelt es sich um einen zentral auf einem Server installierten PC, der dezentral und plattformunabhängig von einem beliebigen Rechner aus unter Verwendung eines Browsers genutzt werden kann. Bei dem installierten Betriebssystem handelt es sich um eine Linux-Distribution
• Das Datenbankmodul des DHVLab besteht aus einer MySQL-Installation. MySQL ist ein sog. Datenbankmanagementsystem (DBMS), das den Betrieb und die Verwaltung einer großen Anzahl von einzelnen Datenbanken erlaubt. MySQL-Datenbanken gehören zur Kategorie der relationalen Datenbanken, was bedeutet, dass die Daten darin in Tabellenform abgelegt werden (im Unterschied etwa zu sog. Graphdatenbanken, die eine Netzstruktur aufweisen; Beispiel: Neo4J)
• Jeder Kursteilnehmer erhält mit der Registrierung auf dem DHVLab eine eigene MySQL-Datenbank, auf die nur er selbst und die Dozenten/Administratoren Zugriff haben.
• Das Datenbankmodul des DHVLab ist ebenso wie der virtuelle Desktop über einen Browser erreichbar.

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4. Referate

4.1. Allgemeine Hinweise

• Jeder Teilnehmer bearbeitet einen bayerischen Landkreis
• 96 Landkreise und kreisfreie Städte in Bayern
• 33 davon in den früheren EZD-Veranstaltungen bearbeitet -> 63 noch verfügbar
• Im Fokus dieses Semester: Regierungsbezirk Schwaben
• In den vergangenen zwei EZD-Veranstaltungen bearbeitete bayerische Landkreise:

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• Noch offen:

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• Datenquellen:
  • Bayerischer Denkmalatlas online
  • Literatur-Recherche
  • Daten aus Fender 2017 (in Kurs-Datenbank)
• Die Referate werden gegen Ende des Kurses gehalten
• Bitte beachten Sie auch die allgemeinen Anmerkungen zu den Referaten unter der Adresse https://www.dh-lehre.gwi.uni-muenchen.de/?p=64183#subchapter:referate
• Die Aufteilung der Referate sowie weitere Erläuterungen zum Vorgehen im Detail sind  unter folgender Adresse dokumentiert: https://www.dh-lehre.gwi.uni-muenchen.de/?p=158362#subchapter:aufteilung. 

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5. MySQL-Datenbank

• MySQL
• Web-Adresse: https://dhvlab.gwi.uni-muenchen.de/sql/index.php?db=lab_ezdii&table=&server=1
• Kursdatenbank: lab_ezdii
• Zusätzlich: Teilnehmereigene Datenbank labuser_[Anmeldename]
• Jeder Teilnehmer hat Lesezugriff auf lab_ezdii und Vollzugriff auf die teilnehmereigene DB
• Der Zugriff auf die Datenbank erfolgt zunächst über die o.a. Webschnittstelle

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6. QGIS

• Open-Source GIS-Client
• Version Installiert im Virtuellen Desktop des DHVLab
• Als Datenquelle wird im Kurs die jeweilige MySQL-Datenbank des Kursteilnehmers im DHVLab verwendet.

6.1. Laden einer OSM-Hintergrundkarte

Plugins -> Manage and install Plugins -> Suche nach "QuickMapServices" -> "Install"

Anschließend: "Web" -> "QuickMapServices" -> OSM Standard

6.2. Herstellung einer Verbindung zum Datenbankserver

Layer -> Data Source Manager (Ctrl-L) -> Source Type: Database -> Encoding: utf-8 -> Type: MySQL -> "New" -> Type: MySQL -> Name: EZD2 -> Host: dhvlab.gwi.uni-muenchen.de -> Database: lab_ezdii -> Port: 3306 -> "Basic": Username: [DHVLab-Login] -> Password: [Passwort] (NICHT "store" anhaken!)-> "Convert to configuration" -> "Test configuration"