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Universität zu Köln
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• M. Bonnet, S. Hilger, & A. Schmitz (2025). Unterschiede, Chancen und Herausforderungen für Studierende und Lehrende in einem Maschinenbau-Studiengang im PBL-Setting. In: Prototyp Zukunft: Lösungen für transformative Lehre im Modus des Scholarship. TURN Conference 2023; Cologne, Germany, S. 113 - 125. https://doi.org/10.57684/COS-1314
• S. Hilger, & C. Büscher (2025). Integrating Data Literacy into Teacher Education: Fostering Reflection and Critical Thinking regarding AI. In: Birk, L., Loth, G., Jotzo, L., Binder, K., & Frischemeier, D. (Eds.) (2025). Statistics and Data Science Education in STEAM. Proceedings of the Satellite Conference of the International Association for Statistical Education (IASE), September/October 2025, Münster, Germany.
• S. Hilger, & C. Büscher (2025). Richness of reflective processes on algorithmic decision-making systems by prospective teachers. Proceedings of CERME14. https://hal.science/CERME14/hal-05199840v1
• S. Hilger, & A. Schmitz (2023). Integration of Engineering Application Examples in Mathematics Courses. IEEE Trans. on Educ. 67, 4, 526–533. https://doi.org/10.1109/TE.2023.3337428
• M. Bonnet, S. Hilger, & A. Schmitz (2023). Unterschiede, Chancen und Herausforderungen für Studierende und Lehrende in einem Maschinenbau-Studiengang im PBL-Setting. TURN Conference 2023, Köln. https://turn-conference.org/wp-content/uploads/2023/09/Bonnet_Hilger_Schmitz_2.pdf
• G. Greefrath, A. Schmitz, S. Hilger, L. Ostsieker, S. Schönbrodt, & H.-S. Siller (2023). Bericht des Arbeitskreises ISTRON-Gruppe - Realitätsbezüge im Mathematikunterricht. In: Beiträge zum Mathematikunterricht 2022: 56. Jahrestagung der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik. http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-23477
• S. Hilger, A. Schmitz, & L. Ostsieker (2022). A possible relationship between students’ mathematical views and their evaluation of application examples. In: INDRUM 2022 Proceedings: Fourth Conference of the International Network for Didactic Research in University Mathematics, Hannover. https://hal.science/hal-04432197/document
• S. Hilger, & A. Schmitz (2022). Authentic application examples in math lectures through peer teaching. In: SEFI 50th Annual Conference Proceedings; Barcelona, Spain. https://doi.org/10.5821/conference-9788412322262.1418
• S. Hilger, A. Schmitz, & L. Ostsieker (2022). Bewertung von Anwendungsbeispielen durch Ingenieurstudierende und mathematisches Weltbild. Beiträge uim Mathematikunterricht 2022, Tagungsband der Gesellschaft der Didaktik der Mathematik. https://doi.org/10.37626/GA9783959872089.0
• A. Schmitz, S. Hilger, & L. Ostsieker (2022). How do engineering students in mathematics lectures accept application examples? Proceedings of the Twelfth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERME12), Bozen, Italy. https://hal.science/hal-03754867/document
• K. Bata, S. Hilger, & A. Schmitz (2022). Studierendenperspektive auf die Einbindung von Online-Kursen in eine Veranstaltung im Blended-Learning-Format. In: Hochmuth, Reinhard; Becker, Tabea; Kempen, Leander (Hrsg.): Hybride Lehre in den Fächern und im Lehramt: Forschung als Impuls für eine fach- und studiengangbezogene Lehrentwicklung an Hochschulen, Forschung und Innovation in der Hochschulbildung (FIHB). https://cos.bibl.th-koeln.de/frontdoor/deliver/index/docId/982/file/FIHB_Band_15.pdf
• S. Becher, S. Krämer, S. Schlüter, R. Biehler, A. Schmitz, M. Liebendörfer, S. Hilger, L. Kempen, T. Mai, & A. Profeta (2021). Konzept- und Designentscheidungen bei der Erstellung und Integration von Lernvideos in mathematische Lehr-Lern-Szenarien. In K. Hein, C. Heil, S. Ruwisch & S. Prediger (Hrsg.): Beiträge zum Mathematikunterricht 2021. Münster: WTM.
• S. Hilger (2020). Decay of covariance for gradient models with non-convex potential. arXiv preprint arXiv:2007.10869.
• S. Hilger (2020). Scaling limit and strict convexity of free energy for gradient models with non-convex potential. arXiv preprint arXiv:2005.12973.
• S. Hilger (2016). Scaling limit and convergence of smoothed covariance for gradient models with non-convex potential. arXiv preprint arXiv:1603.04703.