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[FSR19]Anna Filighera, Tim Steuer, Christoph Rensing:
Automatic Text Difficulty Estimation Using Embeddings and Neural Networks. In: Maren Scheffel, Julien Broisin, Viktoria Pammer-Schindler, Andri Ioannou, Jan Schneider: 14th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2019, p. 335-348, Springer, September 2019. ISBN 978-3-030-29735-0.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-29736-7_25.
[SR19]Tim Steuer, Christoph Rensing:
Themenübergreifende Diskursklassifikation auf Basis von Word Embeddings und Sequenzfeatures. In: Niels Pinkwart, Johannes Konert: Die 17. Fachtagung Bildungstechnologien, p. 45-56, Gesellschaft für Informatik, September 2019.
https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/24428.
[ASC19]Wael Alkhatib, Steffen Schnitzer, and Christoph Rensing:
Training-less Multi-label Text Classification Using Knowledge Bases and Word Embeddings. In: Christos Douligeris, Dimitris Karagiannis, Dimitris Apostolou: The 12th International Conference on Knowledge Science, Engineering and Management (KSEM 2019) , p. 97-104, Springer, May 2019. ISBN 978-3-030-29562-2.
https://DOI.org 978-3-030-29563-9_10.
[SRR+19]Steffen Schnitzer, Dominik Reis, Christoph Rensing, Wael Alkhatib, Ralf Steinmetz:
Preselection of Documents for Personalized Recommendations of Job Postings based on Word Embeddings. In: The 34th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing (SAC ’19), April 8–12, 2019, Limassol, Cyprus, p. 1683-1686, ACM, New York, NY, USA, April 2019. ISBN 978-1-4503-5933-7.
[ASSR19]Wael Alkhatib, Steffen Schnitzer, Tim Steuer, Christoph Rensing:
Unsupervised Query-based Document Recommendation Using Deep Learning. In: 20th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (accepted for publication), Springer, April 2019.
[AARS18]Wael Alkhatib, Eid Araache, Christoph Rensing, Steffen Schnitzer:
Ensuring Novelty and Transparency in Learning Resource-Rcommendation based on Deep Learning Techniques. In: in the proceeding of The 13th European Conference on Technology Enhanced Learning., p. 609-612, Springer, August 2018.
[Ren18]Christoph Rensing:
Informatik und Bildungstechnologie. In: Helmut Niegemann & Armin Weinberger: Lernen mit Bildungstechnologien - Praxisorientiertes Handbuch zum intelligenten Umgang mit digitalen Medien, p. 1-20, Springer, June 2018. ISBN 978-3-662-54373-3.
https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007/978-3-662-54373-3_49-1.
[RNR17]René Röpke, Svenja Neitzel, Christoph Rensing:
Verwendung pseudonymer Identitäten zur Unterstützung von Learning Analytics in offenen Lernumgebungen. In: Proceedings der Pre-Conference-Workshops der 15. e-Learning Fachtagung Informatik (DeLFI 2017), vol. 2092, CEUR Workshop Proceedings, May 2018.
http://ceur-ws.org/Vol-2092/paper1.pdf.
[Ren18-4]Christoph Rensing, Ralf Steinmetz:
Die Digitalisierung der Lehre und des Lernens als Forschungsgegenstand der TU Darmstadt. In: Felicitas Rädel und Almut Suppes: Festschrift Jörg Lange, no. Heft 120, p. 141-146, Institut für Stahlbau und Werkstoffmechanik der Technischen Universität Darmstadt, May 2018.
http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/7466/.
[ASNC18]Wael Alkhatib, Saba Sabrin, Svenja Neitzel, and Christoph Rensing:
Towards Ontology-based Training-less Multi-label Text Classifi cation. In: The proceeding of the 23rd International Conference on Applications of Natural Language to Information Systems, p. 389-396, Springer, April 2018. ISBN 978-3-319-91946-1.
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-91947-8_40.
[ASD+18]Wael Alkhatib, Steffen Schnitzer, Wei Ding, Peter Jiang, Yassin Alkhalili, Christoph Rensing:
Comparison of Feature Selection Techniques for Multi-label Text Classi fication against a New Semantic-based Method. In: (Accepted for publication) in the proceeding of the 19th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing, April 2018.
[SIBR17]Steffen Schnitzer, Nihal Islam, Christian Borg-Krebs, Christoph Rensing:
A Literature Review on the Design of Enterprise Crowdsourcing Platforms. no. KOM-TR-2017-02, December 2017.
https://www.kom.tu-darmstadt.de/research-results/publications/publications-details/?pub_id=SIBR17-1.
[RAZ+17]Christoph Rensing, Wael Alkhatib, Max Zollenkopf, Olaf Aschmann, Stephan Tittel:
Ein Assistent zur Konzeption von Lernaufträgen für das Lernen am Produktionsarbeitsplatz. In: Christoph Igel, Carsten Ullrich, Martin Wessner (Hrsg.): Proceedings der 15. e-Learning Fachtagung Informatik (DeLFI 2017), p. 15-26, September 2017.
https://www.gi.de/fileadmin/redaktion/2017_LNI/lni-p-273-komplett.pdf.
[NR17]Svenja Neitzel, Christoph Rensing:
Automatische Sammlung von Aktivitäten Lernender in offenen Lernumgebungen und deren Nutzung in einer Lerntagebuchanwendung. In: Christoph Igel, Carsten Ullrich, Martin Wessner (Hrsg.): Proceedings der 15. e-Learning Fachtagung Informatik (DeLFI 2017), p. 203-214, September 2017.
https://www.gi.de/fileadmin/redaktion/2017_LNI/lni-p-273-komplett.pdf.
[NRB17]Svenja Neitzel, Christoph Rensing, Henrik Bellhäuser:
Concept, Design and First Evaluation of a Mobile Learning Diary Application with Access to a Learning Record Store. In: Proceedings of the 7th Workshop on Awareness and Reflection in Technology Enhanced Learning co-located with the 12th European Conference on Technology Enhanced Learning (EC-TEL 2017), vol. 1997, CEUR Workshop Proceedings, September 2017. ISBN ISSN 1613-0073.
http://ceur-ws.org/Vol-1997/.
[BKRR17]Henrik Bellhäuser, Johannes Konert, René Röpke, Christoph Rensing:
Eine extravertierte und eine gewissenhafte Person in jeder Lerngruppe! Effekte der Verteilung von Persönlichkeitsmerkmalen auf Zufriedenheit und Lernergebnis. In: Christoph Igel, Carsten Ullrich, Martin Wessner (Hrsg.): Proceedings Die 15. Fachtagung E-Learning (DeLFI 2017), p. 309-320, September 2017.
https://www.gi.de/fileadmin/redaktion/2017_LNI/lni-p-273-komplett.pdf.
[AA17]Wael Alkhatib, Leon Alexander Herrmann, Christoph Rensing:
Onto.KOM Towards a Minimally Supervised Ontology Learning System based on Word Embeddings and Convolutional Neural Networks. In: Proceedings of the 9th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management, p. 17-26, August 2017. ISBN 978-989-758-272-1.
[BHSR17]Kathrin Borchert, Matthias Hirth, Steffen Schnitzer, Christoph Rensing:
Impact of Task Recommendation Systems in Crowdsourcing Platforms. In: Proceedings of Workshop on Responsible Recommendation (FATREC’17), August 2017.
https://doi.org/10.18122/B2CX1Q.
[SNR17]Steffen Schnitzer, Svenja Neitzel, Christoph Rensing:
From Task Classification Towards Similarity Measures for Recommendation in Crowdsourcing Systems. In: Presented at the 5th Conference on Human Computation and Crowdsourcing (HCOMP 2017), KOM TU-Darmstadt, July 2017.
https://arxiv.org/abs/1707.06562.
[ARJ17]Wael Alkhatib, Christoph Rensing, Johannes Silberbauer:
Multi-label Text Classification Using Semantic Features and Dimensionality Reduction with Autoencoders. In: Gracia J., Bond F., McCrae J., Buitelaar P., Chiarcos C., Hellmann S.: International Conference on Language, Data and Knowledge, vol. 10318, p. 380--394, Springer, Cham, June 2017. ISBN online:978-3-319-59888-8, print: 978-3-319-59887-1.

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