Generative KI für Datenaufbereitung, Datenmigration und die Pflege von Interfaces

Abstract

Der hybride Halbtagesworkshop untersucht, wie Coding Agents Datenaufbereitung, Migration und die Pflege von Forschungsinterfaces unterstützen können. Fallstudien aus Archivdaten, OCR-to-TEI-Verarbeitung und statischer Publikation zeigen, wie maschinenlesbares Projektwissen Daten und Software verbindet. Anschließend bereiten die Teilnehmenden eine kleine Probe des eigenen Materials vor, formulieren Abnahmekriterien und prüfen die daraus erzeugte Transformation.

Lernziele

• Aufgaben für deterministische Skripte und Aufgaben für Modellverarbeitung unterscheiden.
• Das für eine wartbare Transformation benötigte Projektwissen beschreiben.
• Einen klar abgegrenzten Auftrag mit Abnahmekriterien formulieren.
• Daten- und Interfaceänderungen anhand des Ausgangsmaterials prüfen.

Ablauf

1. EinordnungGenerative KI in langlebigen Forschungsinfrastrukturen
2. FallstudienDatenmigration, OCR-to-TEI und statische Interfaces
3. MethodeDokumentierte Transformationen mit Skripten und Prüfungen
4. Hands-onEine klar abgegrenzte Aufgabe auf eigenem Material