Digitalno zgodovinopisje: Podporna orodja za organizacijo zgodovinopisnega projekta

Četrto usposabljanje v okviru projekta Digitalno zgodovinopisje z naslovom Podporna orodja za organizacijo zgodovinopisnega projekta nam bo predstavilo računalniške pripomočke za urejanje virov in izdelavo transkripcij ter umetno inteligenco.

Usposabljanje je namenjeno vsem, ki jih zanima pridobitev praktičnih veščin za delo z ustnimi in pisnimi viri, ki jih potrebuje zgodovinar. Spoznali boste uporabo orodja Zotero, temeljna načela data managementa v zgodovinopisju s poudarkom na FAIR načelih, iskanje  podatkov prek trajnih identifikatorjev (DOI), uporabo umetne inteligence pri zgodovinskem raziskovanju  in različne aplikacije za enostavnejši zapis intervjujev.

Vsebina:
1. Poznavanje osnov upravljanja s podatki (na praktičnih primerih razložena t.i. »FAIR« načela v data managementu: iskanje (»findable)« podatkov z iskalnimi in trajnimi identifikatorji (DOI) in metapodatki;  dostopnost (»accessible«) podatkov (npr. prek repozitorija podatkov (CURIS); interoperabilnost  (»interoperable«) podatkov; uporabnost (»reusable«) podatkov (npr. z licencami Creative Commons, natančneje CCBY).
2. Predstavitev orodja Zotero in njegova uporaba s praktičnim prikazom. Zotero je pripomoček, ki ga sestavljajo trije deli. Osrednji del je program, ki se ga naloži na računalnik (Windows, Mac, iOS, Linux). Z njim uporabnik ustvarja svojo bazo virov in literature. V to bazo lahko vključuje podatke o knjigah, člankih, različnih objavah na spletu in podatke o arhivskem gradivu. Program je sposoben v bazo vključiti tudi povzetke člankov in podobnih objav. Vsakemu zapisu lahko dodajate metapodatke in beležke. Del sistema Zotero je vtičnik za brskalnik, ki omogoča, da lahko vsebine, ki jih najdemo na spletu, neposredno vnesemo v svojo bazo. Tretji element je vtičnik za programe za pisanje besedil /Word. Vtičnik omogoča ustvarjanje sprotnih in končnih opomb na raznovrstne načine, ki so značilni za posamezne stroke. Poleg tega vtičnik naredi tudi seznam uporabljenih virov in literature.
3. Predstavljeni bodo načini pridobivanja zvočnih (lahko tudi video) posnetkov in njihov pomen za raziskovanje. Sledili bodo primeri možnih načinov transkripcij z različnimi programi in predstavljene temeljne značilnosti problemov transkribiranja zvočnih posnetkov. Predstavljena bodo orodja WORD, Google docs, One note in spletna stran notebooklm.google com
4. Predstavitev temeljnih konceptov umetne inteligence (umetna inteligenca, strojno učenje, nevronske mreže, osnovno delovanje generativnih modelov) skupaj s predstavitvijo etičnih vidikov uporabe generativne umetne inteligence (pristranskost, zanesljivost, avtorske pravice, vpliv na izobraževanje) ter seznanitev z njenimi pomanjkljivostmi in omejitvami. Prikazali bomo uporabo umetne inteligence na praktičnih primerih iz pedagoškega dela in zgodovinskega raziskovanja.

Izvajalci:
doc. dr. Matej Zapušek (podsklop umetna inteligenca)
izr. prof. dr. Bojan Balkovec ( podsklopa Zotero in orodja za transkripcijo)
doc. dr. Ana Cergol Paradiž (podsklop upravljanje s podatki)

Urnik:
6. oktober (ponedeljek), 18.50-21.15, doc. dr. Matej Zapušek, učilnica 011
7. oktober (torek), 18.00-21.15, doc. dr. Matej Zapušek, učilnica 04
8. oktober (sreda), 18.50-21.15, izr. prof. dr. Bojan Balkovec, učilnica 011
9. oktober (četrtek), 18.00-21.15 izr. prof. dr. Bojan Balkovec, učilnica 011
16. oktober (četrtek), 18.00-21.15 doc. dr. Ana Cergol Paradiž, učilnica 2-RIM

Način ocenjevanja: Pogoj za uspešno opravljeno mikrodokazilo je izdelava štirih kratkih individualnih projektnih nalog, in sicer  v okviru vsakega podsklopa (Upravljanje s podatki, Generativna umetna inteligenca, Zotero, orodja za transkripcijo). Vse štiri naloge morajo biti ocenjene kot pozitivne. Ocenjuje se z opravil/ne-opravil.

- V okviru vsakega podsklopa se uspešno izdela projektna naloga.
- Upravljanje s podatki (iz javno dostopnih baz podatkov se samostojno opravijo analiza in pripravi načrt za upravljanje s podatki.
- Za Zotero se samostojno pripravi krajši članek, ki se ga izdela z uporabo orodja Zotero.
- Pri orodjih za transkripcijo se uporabi dosegljive krajše govorne posnetke in se ustvari zapis govora z uporabo orodij predstavljenih na usposabljanju.
- S pomočjo generativni modelov umetne inteligence se ustvari krajšo projektno nalogo iz zgodovinopisja in analizira kakovost izdelka (priprava vsebin, refleksija, vrednotenje).

Rok za oddajo izdelkov:
21. 10. 2025, doc. dr. Matej Zapušek
4. 11. 2025, izr. prof. dr. Bojan Balkovec
6. 11. 2025, doc. dr. Ana Cergol Paradiž

Prijava na četrto usposabljanje: https://1ka.arnes.si/a/27fefcff

Več informacij: https://digizgo.splet.arnes.si/