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  • Karumbaiah, S., Liu, P., Maksimova, A., De Vylder, L., Rummel, N., Aleven, V. (2023). Multimodal Analytics for Collaborative Teacher Reflection of Human-AI Hybrid Teaching: Design Opportunities and Constraints. In: Viberg, O., Jivet, I., Muñoz-Merino, P., Perifanou, M., Papathoma, T. (eds) Responsive and Sustainable Educational Futures. EC-TEL 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol 14200. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-42682-7_45

  • Heuer, H. (2023). Trust in AI via Understanding, Control & Co-Creation. Bremen-Cardiff Alliance, Bremen and Cardiff, UK.

  • Begenat, M. (2023, September). Nachgefragt – Wie ist in unsicheren, digitalen Zeiten zu kommunizieren? DUZ – Magazin für Wissenschaft und Gesellschaft, 45.

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  • Akyürek, S. Y., Kieslich, K., Došenović, P., Marcinkowski, F. & Laukötter, E. (März, 2022). Nachhaltigkeit und Künstliche Intelligenz. Wie nimmt die Bevölkerung den ökologischen Einfluss von Künstlicher Intelligenz wahr? Factsheet Nr. 6 des Meinungsmonitor Künstliche Intelligenz. Verfügbar unter https://www.cais-beta.de/wp-content/uploads/Factsheet-6-Nachhaltigkeit.pdf

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  • Goldmann, A. & Bieber, C. (2023). Wahlen sind auch nur ein Algorithmus, oder: Zur Politischen Regulierung von Künstlicher Intelligenz, in: Korte, Karl-Rudolf et al.: Regieren in der Transformationsgesellschaft. Impulse aus Sicht der Regierungsforschung, Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-41285-2_25

  • Schermeier, S., Deiglmayr, A., & Rummel, N. (2025). Small group collaboration in hybrid university learning: Comparing learners’ perceived socio-affective state in hybrid, face-to-face and remote collaboration. Computers in Human Behavior Reports, 8, Article 100656. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2025.100656

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  • Goldmann, Anne (2022): Technologischer Wandel trifft Politikfeldwandel: KI-Politik als Ausdifferenzierung von Digitalpolitik. der moderne staat – dms: Zeitschrift für Public Policy, Recht und Management, 15(2), 331-352. https://doi.org/10.3224/dms.v15i2.14

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  • Jarke, J., & Heuer, H. (2024). Reassembling the Black Box of Machine Learning: Of Monsters and the Reversibility of Foldings. In Algorithmic Regimes: Methods, Interactions, and Politics. Amsterdam University Press. https://doi.org/10.2307/jj.11895528.7

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  • Radtke, A., Osinski, M., Serova, K., Scheffel, M., Rummel, N. (2024). Learning Analytics in der Erziehungswissenschaft: Lerndatenbasierte Förderung von Selbstregulation in einem Statistikkurs [Learning Analytics in Educational Science: Learning Data-Based Support of Self-Regulation in a Statistics Course]. In P. Salden & J. Leschke (Eds.), Learning Analytics und Künstliche Intelligenz in Studium und Lehre [Learning Analytics and Artificial Intelligence in Learning and Teaching]. Doing Higher Education. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-42993-5_3

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  • Eilders, C., Gerads, M., Scherer, H., Scheper, J. (2022): Family, friends and taxi drivers in hybrid networks. Integrating the immediate social environment into the Spiral of Silence Theory. In: Studies in Communication Sciences, 22(1), 31–42. DOI: 10.24434/j.scoms.2022.01.3060

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  • Schmitt, J. B., Kohne, J., & Breuer, J. (2023). Digitalisierungsforschung. Wie wir die digitale Transformation wissenschaftlich erfassen können. easy_social_sciences, 68, S. 4-11. doi: 10.15464/easy.2023.01

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