Weiterentwicklung von Doku-Met QDA und Implementierung einer KI-Anwendung für die Software

Description

Als Unterstützung in der Methodenausbildung entwickelte die UniBw M in den letzten vier Jahren zusammen mit der Dagdasolutions GmbH & Co. KG die Forschungs-, Lehr- und Lernsoftware Doku-Met QDA, die das Interpretieren mit der Dokumentarischen Methode unterstützt und mit der mittlerweile diese spezifische Form des Methodenwissens vermittelt und trainiert werden kann. Auftragsgegenstand ist die Weiterentwicklung und die Implementierung einer KI-Anwendung für Doku-Met QDA. Lot 1: Der Auftragnehmer ist als Softwareentwickler für die Programmierung der Software DokuMet QDA zuständig: - Cluster 1: Weiterentwicklungen von DokuMet QDA: Der Auftragnehmer muss mit der UniBw M in DokuMet QDA eine Videoanalyse implementieren, mit der verbale und non-verbale Inhalte transkribiert und interpretiert werden können und ermöglichen, Social-Media-Daten in Doku-Met QDA zu importieren und zu analysieren. Die bestehende Möglichkeit, soziodemografische Informationen zu den Teilnehmern an Interviews und Gruppendiskussionen zu hinterlegen soll optimiert und diese Informationen durch Verknüpfung mit den Interpretationsergebnissen trianguliert werden können. Eine erweiterte quantitative Auswertung der Daten soll durch die Anbindung an SPSS bzw. R bzw. Statistica möglich sein. Die Software soll so erweitert werden, dass neben der Dokumentarischen Methode auch andere qualitative Methodologien benutzergeführt eingesetzt werden können. DokuMet QDA soll um eine projektübergreifende Volltextsuche erweitert werden. Der Auftragnehmer soll die Usability durch den verstärkten alternativen Einsatz von Drag-Drop-Operationen verbessern. Zudem soll der Datenaustausch mit anderer QDA-Software im REFI-Format ermöglicht werden (REFI = Rotterdam Exchange Format Initiative). Generell soll eine grundlegende Barrierefreiheit der Software gewährleistet werden. DokuMet QDA soll auch auf den Linux-Plattformen Ubuntu und Debian installierbar und ausführbar werden. Für diese beiden Linux-Distributionen sollen zukünftig ebenfalls Installationspakete erstellt werden. Auch soll eine Kollaboration via Terminalserver ermöglicht werden. Hierbei soll der/die Benutzer:in sowohl entsprechend einer Einzelplatzlösung arbeiten können, aber auch in Interaktion mit anderen DokuMet-Benutzer:innen auf dem Terminalserver treten können. Der Auftragnehmer muss eine browserbasierte Version programmieren. - Cluster 2: Möglichkeiten zur Text- und Sinnerkennung in Doku-Met QDA Im Rahmen des Forschungsprojektes sollen Möglichkeiten zur Text- und Sinnerkennung in DokuMet QDA über die Einbindung der angebotenen Dienste von spezialisierten Anbietern eruiert werden. Für diese Anbieter müssen dann Schnittstellen für die Einbindung in DokuMet QDA definiert werden. Auf Basis dieser Informationen kann dann eine genaue Spezifikation für einen zentralen Webservice erarbeitet werden, der Anfragen der DokuMet-Clients an die ausgewählten Anbieter sendet und die Ergebnisse der Anfragen wieder entgegennimmt. Entsprechend der Spezifikation wird dann der Webservice implementiert sowie der Aufruf zum Webservice an den notwendigen Stellen in den DokuMet-Client integriert. Anfragen und die von den Anbietern gelieferten Ergebnisse werden in einer zentralen Datenbank abgelegt. Für diese Datenbank muss ein eigenes neues Datenmodell entworfen und die Zugriffsmöglichkeit des DokuMet-Clients auf diese zentrale Datenbank geschaffen werden. Es müssen standardisierte Anfragen für alle Anbieter definiert werden. Ggf. muss die Datenbank ergänzt oder eine andere Schnittstelle implementiert werden. Die Anfragen sollen dann in iterativen Durchläufen getestet und optimiert werden. Die zurückgelieferten Ergebnisse sollen im DokuMet-Client für den bereits implementierten Aspekt- und Typenbildungsprozess verfügbar gemacht werden. Hierfür muss ein Konzept für Verarbeitung der angelieferten Informationen erstellt werden und deren Auswahl und Darstellung in den DokuMet-Client an den hierfür relevanten Stellen eingesetzt werden. Schließlich soll der Typengenerator in den Prozess eingebunden und realisiert werden. In einer abschließenden Validierungsphase sollen vielfältige Forschungsdurchläufe mit weiteren Datensätzen erprobt werden.