Hüsing S, Schulte C, Sparmann S, Bolte M. Using Worked Examples for Engaging in Epistemic Programming Projects. In: Proceedings of the 55th ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 1. ACM; 2024. doi:10.1145/3626252.3630961

Hüsing S, Schulte C, Winkelnkemper F. Epistemic Programming. In: Computer Science Education. Bloomsbury Academic; 2023. doi:10.5040/9781350296947.ch-022

Sparmann S, Hüsing S, Schulte C. JuGaze: A Cell-based Eye Tracking and Logging Tool for Jupyter Notebooks. In: Proceedings of the 23rd Koli Calling International Conference on Computing Education Research. ACM; 2023. doi:10.1145/3631802.3631824

PODWORNY S, Hüsing S, SCHULTE C. A PLACE FOR A DATA SCIENCE PROJECT IN SCHOOL: BETWEEN STATISTICS AND EPISTEMIC PROGRAMMING. STATISTICS EDUCATION RESEARCH JOURNAL. 2022;21(2). doi:10.52041/serj.v21i2.46

Podworny S, Fleischer Y, Hüsing S. Grade 6 Students’ Perception and Use of Data-Based Decision Trees. In: Bridging the Gap: Empowering and Educating Today’s Learners in Statistics. Proceedings of the Eleventh International Conference on Teaching Statistics. International Association for Statistical Education; 2022. doi:10.52041/iase.icots11.t2h3

Hüsing S, Podworny S. Computational Essays as an Approach for Reproducible Data Analysis in lower Secondary School. In: Proceedings of the IASE 2021 Satellite Conference. International Association for Statistical Education; 2022. doi:10.52041/iase.zwwoh

Fleischer Y, Hüsing S, Biehler R, Podworny S, Schulte C. Jupyter Notebooks for Teaching, Learning, and Doing Data Science. In: Peters SA, Zapata-Cardona L, Bonafini F, Fan A, eds. Bridging the Gap: Empowering and Educating Today’s Learners in Statistics. Proceedings of the Eleventh International Conference on Teaching Statistics. International Association for Statistical Education; 2022. doi:10.52041/iase.icots11.t10e3

Podworny S, Fleischer Y, Hüsing S, et al. Using data cards for teaching data based decision trees in middle school. In: Seppälä O, Petersen A, eds. Koli Calling ’21: 21st Koli Calling International Conference on Computing Education Research, Joensuu, Finland, November 18 - 21, 2021. ACM; 2021:39:1-39:3. doi:10.1145/3488042.3489966

Hüsing S. Epistemic Programming - An insight-driven programming concept for Data Science. In: Seppälä O, Petersen A, eds. Koli Calling ’21: 21st Koli Calling International Conference on Computing Education Research, Joensuu, Finland, November 18 - 21, 2021. ACM; 2021:42:1-42:3. doi:10.1145/3488042.3490510

Bovermann K, Fleischer Y, Hüsing S, Opitz C. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Informatikunterricht der Sek. I mit Jupyter Notebooks und Python am Beispiel von Entscheidungsbäumen und künstlichen neuronalen Netzen. In: Humbert L, ed. 19. GI-Fachtagung Informatik und Schule, INFOS 2021, Wuppertal, Germany, September 8-10, 2021. Vol P-313. LNI. Gesellschaft für Informatik, Bonn; 2021:319. doi:10.18420/infos2021‑w283

Höper L, Hüsing S, Malatyali H, Schulte C, Budde L. Methodik für Datenprojekte im Informatikunterricht. LOG IN. 2021;41(1):31-38.

Podworny S, Höper L, Fleischer Y, Hüsing S, Schulte C. Data Science ab Klasse 5–Konkrete Unterrichtsvorschläge für künstliche Intelligenz unplugged und Datenbewusstsein. INFOS 2021–19 GI-Fachtagung Informatik und Schule. Published online 2021.

Höper L, Podworny S, Hüsing S, et al. Zur neuen Bedeutung von Daten in Data Science und künstlicher Intelligenz. INFOS 2021–19 GI-Fachtagung Informatik und Schule. Published online 2021.

Hüsing S, Weiser N, Biehler R. Faszination 3D-Film: Entwicklung einer 3D-Konstruktion. mathematik lehren. 2021;2021(228):23–27.

Hüsing S, Weiser N, Biehler R. Faszination 3D-Film: Entwicklung einer 3D-Konstruktion. mathematik lehren. 2021;2021(228):23–27.