Open Science und Open Education
aus der Perspektive der Digital Humanities

Christof Schöch
Trier Center for Digital Humanities
Universität Trier

Open Education und Open Science im Dialog:
Synergien für die digitale Transformation der Hochschule
KNOER-Tagung 2025

17 Juni 2025

Einstieg

Ziele / Überblick

• 1 – Einstieg
• 2 – ‘Openness’ in den Digital Humanities
• 3 – Einheit von Open Science und Open Education in den DH
• 4 – Herausforderung der ‘Openness’ durch generative Sprachmodelle
• 5 – Fazit: Was tun?

• Was möchte ich mit dem heutigen Beitrag leisten?
• Erstens, zeigen dass in den Digital Humanities “Openness” nicht in erster Linie ein technisches Konzept ist
• Sondern vielmehr als Grundwert der Community fungiert.
• Zweitens, zeigen wie in den DH Open Science und Open Education als Einheit gedacht und praktiziert werden; also innerhalb dieser spezifischen Community die ansonsten eher getrennt operierenden OS und OE zusammenkommen;
  
• Drittens, ebenfalls aus der Perspektive der DH, möchte ich eine mögliche, konstruktive Rolle von OS und OE in der Debatte um die Rolle von KI für OER aufzeigen.
• Um diese Punkte zu kontextualisieren, werde ich zunächst aber auch ganz kurz das Feld der “Digital Humanities” charakterisieren.

‘Openness’ in den Digital Humanities

Was ist mit Digital Humanities gemeint?

• Grundidee
  • Forschungsfragen aus den Geisteswissenschaften
  • Methoden aus Informatik und Statistik
• Wechselwirkungen
  • Informatischer Blick auf Gegenstände
  • Geisteswiss. Blick auf Methoden
• Interdisziplinarität
  • Viele beteiligte Disziplinen
  • Unterschiedliche Mischungsverhältnisse

(Bildquelle: Sahle 2015).

Digital Humanities als Fach

• 34 Fachgesellschaften weltweit
  (ab 1973: Association for Literary and Linguistic Computing)
• 62 Fachzeitschriften
  (ab 1966: Computers and the Humanities)
• 100+ DH-Zentren
  (ab 1964: Literary and Linguistic Computing Centre, Cambridge)
• ~40 Professuren in Deutschland
  (ab 2008: Fotis Jannidis in Würzburg)
• 200+ Studiengänge

Quelle: Mapping DH.

Digital Humanities und Openness

Grounded in humanistic values but catalyzed by Internet values, the digital humanities seeks to push the humanities into new territory by promoting collaboration, openness, and experimentation. […] Openness operates on several levels in the digital humanities, describing a commitment to the open exchange of ideas, the development of open content and software, and transparency […]. The digital humanities community embraces openness because of both self-interest and ethical aspirations. (Spiro 2012)

• Schon 2012 hat die amerikanische Bibliothekarin Lisa Spiro “Openness” als einen der Kernwerte der Digital Humanities identifiziert. Zitat vorlesen
• Dazu nur zwei eindrückliche Beispiele:
• Erstens: die Zeitschriften-Landschaft
  • Ich weiß von 62 Zeitschriften, die dem Feld zuzurechnen sind
  • Davon sind 45 Diamond OA, 7 Gold OA, 5 hybrid und 2 closed access.
  • Das ist eine OA-Quote von 89%! Best practice, etablierter Standard.
• Und: der Catalogue of Digital Scholarly Editions
  • 868 digitale Editionen
  • Keine Information über Zugänglichkeit, weil das minimalen Informationswert hätte; 99% der Editionen sind frei zugänglich
  • Und es ist eine best practice, dass nicht nur die Webseite konsultiert, sondern auch die zugrunde liegenden Daten frei verfügbar sind
  • Und dass diese Daten in XML kodiert sind und zwar in einem Standard, der den Guidelines der Text Encoding Initiative folgt.

Quellen: Mapping DH und A Catalogue of Digital Scholarly Editions.

Erste Zwischenbilanz

 

Woher kommt die tiefe Verbundenheit der DH mit ‘Offenheit’?

• Rahmenbedingungen
  • Affinität mit Internet- und Hacker-Kultur
  • Digitalität und Open Science (Jäckel)
• Überzeugungen
  • Open Science: just science done right
  • Öffentlich finanziert => öffentlich zugänglich

Bildquelle: Melanie Immig und Jon Tennant, Zenodo, 2018, CC0.

Einheit von Open Science
und Open Education in den DH

Computational Literary Studies
Infrastructure

• DraCor-Dramenkorpus
  • XML-TEI sowie LOD und API
  • unterstützt Reproduzierbarkeit
• “Repetitive Research”-Paper
  • Theoretisches Paper zu Reproduzierbarkeit in den DH
  • Open Access (aber: Gold OA)
• Survey of Methods in CLS
  • Grid: frei wählbare Lektüre-Ordnung
  • Open Access und offene Formate
  • Offene Technologien: Gitlab, Zotero, Quarto

• Openness weit jenseits: “kostenloses PDF”
• Freie Formate und Tools; offene Prozesse;

Siehe: dracor.org, Schöch (2023), survey.clsinfra.io.

Weitere Beispiele

• The Programming Historian: OER als Diamond-OA Zeitschrift mit Open Peer Review
• Mining and Modeling Text: Forschungsprojekt zu LOD mit offenen Tutorials
• Journal of Computational Literary Studies: OA-Zeitschrift mit Open Data and Code policy
• Abgeleitete Textformate (Schöch u. a. 2020): Open Science-Strategie für urheberrechtlich geschützte Materialien
• Fedihum: Offene Wissenschaftskommunikation über Mastodon-Instanz des DHd-Verbands
• Geisteswiss. NFDI-Konsortien: Weiter Infrastrukturbegriff / FAIR-Principles
• uvm.

Blinder Fleck: Lehrbücher / Monographien

• Lehrbücher
  • identitätsstiftend
  • oft nicht OA
• OA-Monographien als Herausforderung
  • Sichtbarkeit / Auffindbarkeit (BASE, DARIAH Teach)
  • Prestige
  • Kosten (bei OA mit Verlag)

Siehe: (Jannidis und Kohle 2017; Karsdorp, Kestemont, und Riddell 2021; Klinke 2025).

Zweite Zwischenbilanz

 

Woher kommt die enge Integration von OS und OE in den DH?

• ‘Offenheit’ als Wert und Überzeugung
  • OS und OE werden nicht separat übernommen
  • Sondern von Offenheit abgeleitet
  • Breite Anwendung: Lehre, Forschung, Infrastruktur, WissKomm, etc.
• Interdisziplinärer Arbeitskontext
  • Arbeitsteilung => Egalität => reduzierte Wertungsdifferenz Forschung / Lehre
  • Forschungsmethoden: importieren, adaptieren (OS) => vermitteln (OE)

Openness und generative Sprachmodelle: Herausforderungen

(1) Ersetzen generative LLMs unsere OERs?

• Vorteile
  • Interaktivität (‘Nachfragen’)
  • Individuelles Feedback (vgl. Stackoverflow)
  • Mehrsprachigkeit
• Probleme
  • Keine Referenzfunktion / Verlässlichkeit
  • Signifikante Lücken (bspw. SPARQL, Typst)
• Opportunity
  • OER auch zu neueren Themen erstellen
  • LLMs für mehrsprachige OER nutzen
  • OER zum kritischen Umgang mit genLLMs

(2) Offene Lizenzierung unter Druck

• Mögliche Entwicklung
  • Forschende und Lehrende verzichten lieber auf offene Lizenzen
  • Motivation: Kein LLM-Training ermöglichen
• Gegenargumente
  • Lizenzvereinbarungen der Verlage (Taylor & Francis und Microsoft)
  • Impact der eigenen Ressourcen durch Training
  • Ideal der Offenheit hochhalten!

(Siehe u.a. Helregel 2025), IHE.

(3) Viele genLLMs sind nicht ‘offen’!

• Herausforderungen
  • European Open Source AI Index zeigt: bekannte LLMs sind nicht offen
  • ‘Open Washing’: Offenheit wird redefiniert / untergraben
  • Gedanke: Offene LLMs haben weniger gute Performance
• Vorteile offener und lokaler Modelle
  • transparenter und reproduzierbarer (Versionierung)
  • bieten Rechtssicherheit und Privatsphäre (lokal)
  • keine Kosten für die API-Nutzung (aber: Hardware!)

Siehe: https://osai-index.eu/.

Beispiel: Ollama

• Frei verfügbare Software zur Nutzung von offenen LLMs
• Unterstützt Download und Interaktion mit LLMs
• Zahlreiche Modelle für Text, Bilder, Video sind verfügbar
• Ermöglicht interaktives Prompting und Skripting

Siehe: ollama.com.

Dritte Zwischenbilanz

 

Was ist die Antwort auf die generativen Sprachmodelle?

• OER zu Themen erstellen, bei denen LLMs schwach sind
• OER zur Nutzung von offenen LLMs erstellen und verbreiten
• Die Forderung nach mehr offenen LLMs mittragen

Fazit: Was tun?

Abgeleitete Handlungsoptionen

• Offenheit an sich als Prinzip / Wert erklären und fördern
• Integration von OS und OE: dort unterstützen, wo schon digital geforscht wird
• Mit OER in strategische Lücken gehen
  • unterrepräsentierte Themen
  • offene generative LLMs
• Sich für diese Themen mit den NFDI-Konsortien solidarisieren

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

(Bildquelle: sprachheld.de.)

References

Helregel, Nicole. 2025. „AI and Open Science: Implications and Library Practice Recommendations“. Library Trends 73 (3): 177–96. https://doi.org/10.1353/lib.2025.a961191.

Jannidis, Fotis, und Malte Kohle Hubertus und Rehbein, Hrsg. 2017. Digital Humanities: Eine Einführung.

Karsdorp, Folgert, Mike Kestemont, und Allen Riddell. 2021. Humanities Data Analysis. Case Studies with Python.

Klinke, Harald. 2025. Cultural Data Science. An Introduction to R.

Sahle, Patrick. 2015. „Digital Humanities? Gibt’s doch gar nicht!“ Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften. https://doi.org/10.17175/sb001_004.

Schöch, Christof. 2023. „Repetitive research: a conceptual space and terminology of replication, reproduction, revision, reanalysis, reinvestigation and reuse in digital humanities“. International Journal of Digital Humanities 5:373–403. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s42803-023-00073-y.

Schöch, Christof, Frédéric Döhl, Achim Rettinger, Evelyn Gius, Peer Trilcke, Peter Leinen, Fotis Jannidis, Maria Hinzmann, und Jörg Röpke. 2020. „Abgeleitete Textformate: Text und Data Mining mit urheberrechtlich geschützten Textbeständen“. Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften. https://www.zfdg.de/2020_006.

Spiro, Lisa. 2012. „’This Is Why We Fight’: Defining the Values of the Digital Humanities“. In Debates in the Digital Humanities, herausgegeben von Matt Gold. Univ. of Minnesota Press. https://dhdebates.gc.cuny.edu/projects/debates-in-the-digital-humanities.