logd Themen und Termine

Online-Skript zu einzelnen Aspekten der Veranstatung: https://www.jbusse.de/lovs/index.html

2026-03-16: Kickoff

ORGA

Nutzung von KI:

• https://www.jbusse.de/pub/ki-leitlinie-jbusse.html

• insbesondere ist die Eigenständigkeitserklärung „unplugged“ Vertragsgrundlage.

Wie arbeiten wir?

• auch eine Lehr-, aber vorallem eine Lernveranstaltung

• seminaristisch: Anwesenheitspflicht, weil eine aktive Beteiligung erforderlich ist

• es gibt Phasen mit Laptop, Smartphote etc – und Phasen „unplugged“, ohne jedes digitale Gerät

• Ergebnissicherung in das persönliche Journal

Idee: Wir sind Experten, sitzen zusammen, tauschen uns zu einem bestimmten Thema aus.

Klausur:

• zugelassenes Hilfsmittel: das persönliche Journal

INHALT

Thema:

• Was sind Linked Open Government Data (LOGD)?

Methode Think-Pair-Share

• 10 Minuten alleine recherchieren – gerne auch mit KI

• 10 Minten Ergebnissicherung auf Flipchart

• 20 Minuten Flipcharts vorstellen: Diskussion der Ergebnisse

PAUSE

Reflexion. Gegeben sei eine Frage, z.B. „Was sind Linked Open Government Data?”. Dann stellen sich Fragen wie:

• Wer will das warum wissen?

• In welchen Wissensrepräsentationen halten wir die Ergebisse fest: Text, Diagramm, Mindmap, semantisches Netz etc.

• Welche Begriffe sind wichtig? Wie stehen die Begriffe in Relation zueinander?

  • Sammlung im Etherpad: https://moodle.haw-landshut.de/mod/etherpadlite/view.php?id=672313

2026-03-23

ER-Modell an der Tafel

2026-03-30

ER-Modell an der Tafel: Wdh, verfeinert

TBD: Bild online stellen

Wir klären die wichtigsten Grundbegriffe; Quelle u.A. https://www.jbusse.de/lovs/doc-open-data.html

typische Klausurfragen (siehe Begriffs-Sammlung: https://moodle.haw-landshut.de/mod/etherpadlite/view.php?id=672313 ) :

• open https://opendefinition.org/od/2.1/en/

• 5 star https://www.w3.org/TR/ld-glossary/#x5-star-linked-open-data

• FAIR https://www.go-fair.org/fair-principles/

• public domain

• linked data https://www.w3.org/TR/ld-glossary/#linked-data

• frei

• linked data principles https://www.w3.org/TR/ld-glossary/#linked-data-principles

• eindeutige Identifizierung

• RDF

• SKOS

• URI

• lizenzfrei : puplic domain; ist puplic domain eine Lizenz?

• linked data

• maschinenlesbar : ist pdf “maschinenlesbar”? Begünde!

2026-04-06: Ostermontag

2026-04-13

Wir lesen die Spec https://www.w3.org/TR/rdf12-concepts/ ; Auszug als pdf: https://moodle.haw-landshut.de/mod/resource/view.php?id=600328

2026-04-20

Fortsetzung Lektüre rdf 1.2

2026-04-27

Thema: DCAT

• https://www.w3.org/TR/vocab-dcat-3

• https://www.dcat-ap.de/

• https://docs.fitko.de/fit-standards/dcat_ap_de/

• https://www.jbusse.de/lovs/exkurs-ontologie-oo.html

Klausurfrage: Was ist der Unterschied zwischen dcat:Dataset, dcat:dataset und dcat:Distribution?7

• 5.1 DCAT scope https://www.w3.org/TR/vocab-dcat-3

• 6.6 Class: Dataset https://www.w3.org/TR/vocab-dcat-3/#Class:Dataset

• 6.8 Class: Distribution https://www.w3.org/TR/vocab-dcat-3/#Class:Distribution

• Zusammenfassung JB: https://www.jbusse.de/lovs/doc-open-data.html#was-ist-ein-datensatz

Praxis, Anschauungsbeispiel

• https://www.govdata.de/suche?q=Parkhausbelegung+heidelberg

• https://www.bertelsmann-stiftung.de/de/unsere-projekte/smart-country/musterdatenkatalog

2026-05-04

Wiederholung und praktische Anwendung ausgewählter Programmiermuster aus https://www.jbusse.de/python-101/

Ggf Vorbereitung, zur Wiederholung sich erinnern?: https://www.jbusse.de/python-101/python-101-tut.html#ruckblick-auf-runde-1

Notebooks (Auswahl, Idee, ohne Gewähr, Liste kann sich ändern):

• https://www.jbusse.de/python-101/python-101-tut.html#woche-7

• https://www.jbusse.de/python-101/woche_07.html

• https://www.jbusse.de/semweb/demo_2026-03-31.html

2026-05-11

Wiederholung Python 101

• https://www.jbusse.de/python-101/woche_20.html

von 3-star nach 5-Star: Eine programmierte Lösung!

• pplan_minimal/von-3-star-nach-5-star

• Ergebnis: https://www.jbusse.de/logd/pplan_minimal/von-3-star-nach-5-star.html

2026-05-18

Veranstaltung ausschließlich per ZOOM; Zoom-Einwähldaten siehe Moodle-Gruppe.

Thema: SKOS

2026-05-25: Pfingstmontag, kein Unterricht

2026-06-01

Bericht aus dem Forschungstreffen https://www.dagstuhl.de/26234 (informativ, nicht prüfungsrelevant):

• Ontologische Commitments von Wissensrepräsentationen: https://www.jbusse.de/dagstuhl-26234/INTERN/ontocommit.html

• Ontologievisualisierung: https://www.jbusse.de/dagstuhl-26234/INTERN/ontologie-visualisierung.html

2026-06-08

Wiederholung SKOS:

• https://www.jbusse.de/dtt2023/e_skos.html

Ergebnisssicherung: Erkläre die folgenden 2 Abbildungen!

Anwendung im Feld LOGD:

• SKOS in https://www.dcat-ap.de/def/dcatde/3.0/spec/

Wichtig:

• 4 Advanced SKOS: When KOSs are not Simple Anymore: https://www.w3.org/TR/skos-primer/#secadvanced

milk
  <milk by source animal>
    cow milk
    goat milk
    buffalo milk

Praxisübung: Wir bauen in einem Jupyter Notebook einen SKOS-Thesaurus auf.

Ergebnis: SKOS Demo 2026-06-08

2026-06-15

Bericht aktuelles Projekt: https://www.jbusse.de/quarto-diataxis/

• user: XXX, pass: XXX

Was ist ein Datensatz?

• Wdh. WEMI, neu formuliert z.B. hier: https://www.jbusse.de/quarto-diataxis/wemi.html

• Grundsätzlich: Diskussion auf Ebene von Inhalten (Werk, Expression) oder Medien, Format, Codierung, Datei, Zugriff (Manifestation, Item)?

• https://www.jbusse.de/lovs/doc-open-data.html#ein-konkreter-standard-z-b-dcat

• Ein Datensatz – eine reine CSV-Datei – ohne zugehöriges Schema ist sinnfrei. Mit 4-Star und 5-Star kann das nicht passieren!

High Value Datasets

• https://dataeuropa.gitlab.io/data-provider-manual/hvd/

• https://www.govdata.de/informationen/hochwertige-datensaetze

2026-06-22

Schwerpunkt: Programmieren in Python in Bezug auf LOGD. Besprechung dieser Notebooks:

• https://www.jbusse.de/python-101/woche_20.html

• https://www.jbusse.de/python-101/woche_21.html

• https://www.jbusse.de/python-101/klausur_2026-02-10_1330_KLAUSUR.html

2026-06-29

Weiterführung Schwerpunkt Programmieren der vorangehenden Woche

• Notizen 2026-06-29

Kurzer Input:

• https://www.jbusse.de/semweb/json-ld-demo.html

Wir werden die KI fragen:

• “Python. Ich habe eine CSV-Datei. Wie bekomme ich JSON?”

• “Ich benötige JSON-LD”