A digitális szövegelemzés mestere (MA)

A digitális szöveg mindenütt jelen van a mai társadalomban. A modern számítástechnika izgalmas alkalmazásokat tesz lehetővé a kutatásban és az iparban egyaránt. Ebben a digitális szövegelemzés mesterképzésében minden olyan kritikus és számítási készségre tesz szert, amely manapság elvárható a digitális szövegelemzés szakértőitől.

A tanterv egyedülálló abban, hogy hangsúlyt fektet a nyelv és a szöveg humán tudományok szemszögéből való adatigényes megközelítésére. A semmiből kiindulva a modulok a szövegtechnológiák széles skáláját fedik le, az alábbiaktól kezdve:

• mesterséges intelligenciából (gépi tanulás)
• adattudomány (statisztika) felett
• természetes nyelvi feldolgozáshoz (számítógépes nyelvészet)

Ez az ambiciózus program arra törekszik, hogy felkészítse a rendkívül önálló, kultúratudatos szövegelemző szakértők következő generációját, akik kiválóan alkalmazhatók a tudományos és az ipar különböző kutatási kontextusaiban, beleértve a kulturális szektort is.

Minőségbiztosítás

A( University of Antwerp -on biztosítjuk programjaink minőségét. Minden program hatéves minőségbiztosítási cikluson megy keresztül.

A 6. évben végzett szakértői értékelés zárja ezt a ciklust. A tanulmányi program önreflexiót folytat belső és külső szakértőkkel, valamint független hallgatóval.

2018. november 14-én és 15-én a szakértői értékelő csoport meglátogatta a nyelvtudományi mestert, és úgy döntött, hogy megerősíti a programba vetett bizalmát.

A szakértői értékelés legfontosabb következtetései

Az oktatók kritikusan viszonyulnak a program és a felsőoktatási piaci pozíció folyamatos javításához. A tanulmányi program arra ösztönzi a hallgatókat, hogy amennyire csak lehetséges, kövessék érdeklődésüket. Ezért a szakértői értékelés pillanatában három szakosodási lehetőséget kínáltak a nyelvtudományi mesterképzésben: (1) Használt nyelv (2) Számítógépes pszicholingvisztika és (3) Digitális szövegelemzés. Ez utóbbi lehetőségnél hidat építenek a nyelvészet és az irodalomtudomány között.

A digitalizálásnak ez a fontos új fejlesztése nagy figyelmet kap a programban, részben az irodalom- és nyelvtudományi digitalizáció vezető szakértőinek járó oktatóknak köszönhetően.

A szakértői csoport arra a következtetésre jutott, hogy a mesterdolgozatok jó szinten vannak. A nyelvtudomány minden mesterszakos hallgatója szakmai vagy kutatói gyakorlaton vehet részt. A Master of Linguistics különösen figyelemre méltó erős kutatási irányultságáról, ami fontos a doktoranduszok toborzásához.

Az Oktatási Bizottság tovább erősíti a program nemzetközivé tételét azáltal, hogy strukturális nemzetközi partnerségeket alakít ki, és felszámolja a csere akadályait, például az adminisztratív formalitások terhét és a külföldön végzett kurzusok egyenértékűségének megszerzését. Az Oktatási Bizottság a blended tanulást is megvalósítja. Bár a hallgatók formálisan képviseltetik magukat a tanácsokban és bizottságokban, a tanulmányi program elkötelezett a hallgatók részvételének és kommunikációjának további erősítése mellett. A szakértői értékelési csoport tanácsára az oktatási bizottság kritikusan mérlegeli, hogy a holland nyelvű Master taal-en letterkunde szakirányai hogyan kapcsolódnak a Master Linguistics szakirányi lehetőségeihez. Megvizsgálja, hogy mennyire értelmes és hasznos, hogy továbbra is egymás mellett kínálják a mesterképzéseket és a hasonló lehetőségeket. A tanulók számának növekedésére tekintettel az oktatási bizottság fontolóra veszi egy angol nyelvű program létrehozását.

Mi az a digitális szövegelemzés?

A nulláról indulva a tanterv a szövegtechnológiák széles skáláját fedi le.

• Természetes nyelvi feldolgozás: A számítógépes nyelvészetből származó technológiák manapság kulcsfontosságúak a digitális szövegelemzésben. Ez a modul átfogó bevezetést kínál a természetes nyelvi feldolgozás modern csővezetékeibe. Közösen dolgozunk a szöveges adatok gyakorlati alkalmazásain, valamint a számos, a területen továbbra is nyitott kihívásra megoldáson.
• Adattudomány: A munkaadók a tudományos körökben és az iparban egyre inkább elvárják az adatkutatóktól, hogy képesek legyenek gyorsan releváns betekintést nyerni a nagy dokumentumgyűjteményekből. Ebben a modulban a feltáró adatelemzésre és a gyakorlati adatvizualizációra összpontosítunk, amely kihívást jelentő, valós adatkészleteket foglal magában.
• Gépi tanulás: A mélytanulás kiemelkedő szerepet játszik ebben a programban, mint a kortárs mesterséges intelligencia kulcsfontosságú összetevője. A neurális hálózatokra fókuszáló modulokat a gépi tanulás során bevezetett alternatív módszerek széleskörű és mélyreható felmérése egészíti ki.

Kiképzőtábor

Ennek a tantervnek egyedi jellemzője az első félév elején kötelező programozási kezdőtábor. Ez a 3 hetes kurzus semmilyen feltételezést nem tesz a hallgatók kódolási jártasságáról, és egy értelmes bevezetést nyújt a modern számítógépes programozásba és a számítástechnika tágabb tudományos ökoszisztémájába.

Gyakorlatilag

Mindenekelőtt ez a mesterképzés gyakorlatorientált oktatási programot kínál, például egy projektalapú mesterszakon, valamint egy külső szakmai gyakorlaton keresztül a tudományos életben vagy az iparban érdekelt felek egyikével. Ezeken felül a hallgatók az irodalomtudományi és nyelvészeti tanszékek választható moduljainak széles skálájából választhatnak.

Az University of Antwerp rendkívül jó eredményeket ért el a Young University Rankings-ban: az 5. helyet szerezte meg a Times Higher Education Millennials 2020-ban, a 7. helyet a Times Higher Education 250 alatt 50 2022-ben, és a 20. helyet a QS 50-ben 50 alatt 2021. Globális szinten. , az egyetem a 131. helyen áll a Times Higher Education 2023-ban és a 280. a QS World Ranking 2023-ban.

Kérjük, olvassa el bővebben honlapunkon:

Ennek a mesternek a fókusza egy kutatómesterére hasonlít, és ambiciózus, jól képzett hallgatókat biztosít, akik tökéletesen fel vannak szerelve a PhD pályára, például a számítástechnikai bölcsészettudományok vagy a kapcsolódó területeken. Sok diák a (tech) iparban fog kutatóként/adattudósként pályára lépni, ahol mindenféle szöveges adat, például ügyféladatok elemzésén fog dolgozni, valószínűleg gépi fordítás, párbeszédrendszerek vagy ajánlómotorok kontextusában.

Végül pedig azt várjuk, hogy sok diákunk találjon lehetőséget a kulturális vagy GLAM szektorban (galériák, könyvtárak, archívumok, múzeumok), ahol a számítástechnika és a kultúra iránti szenvedélyt ötvöző alkalmazottak nagyon keresettek.