Hector-Institut für Empirische Bildungsforschung

Dr. Hannah Deininger

Hannah Deininger ist Postdoktorandin am Hector-Institut für Empirische Bildungsforschung an der Universität Tübingen und betreibt dort Forschung an der Schnittstelle zwischen Psychologie und Informatik. 

Forschungsinteressen:

  • Individuelle Unterschiede im Lernverhalten und deren Ursachen sowie Auswirkungen auf den Lernerfolg
  • Modellierung von Lernprozessen in digitalen Lernumgebungen
  • Analyse multimodaler Log- und Verhaltensdaten zur Untersuchung von Lernenprozessen
  • Einsatz von Machine Learning und Explainable AI im Bereich Learning Analytics
  • Theoriebezug von Learning Analytics und konzeptuelle Fundierung datengetriebener Modelle

Studienfachberatung

Anfragen zur Studienfachberatung
Bachelor of Science Empirische Bildungsforschung und Pädagogische Psychologie
bitte ausschließlich per Mail an: 

bachelor-ebpp@hib.uni-tuebingen.de
 
 

Adresse & Kontakt

Universität Tübingen
Hector-Institut für Empirische Bildungsforschung, 
Europastraße 6
72070 Tübingen 
Raum 308

07071/29-76524
hannah.deiningerspam prevention@uni-tuebingen.de 

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Veröffentlichungen

  • Lavelle-Hill, R., Smith, G., Deininger, H., & Murayama, K. (2025). An explainable artificial intelligence handbook for psychologists: Methods, opportunities, and challenges. Psychological Methods.
  • Deininger, H., Parrisius, C., Lavelle-Hill, R., Meurers, D., Trautwein, U., Nagengast, B., & Kasneci, G. (2025, March). Who did what to succeed? individual differences in which learning behaviors are linked to achievement. In Proceedings of the 15th International Learning Analytics and Knowledge Conference (pp. 771-782).
  • Lee, M., Rudzewitz, B., Deininger, H., Eccles, J., Trautwein, U., & Fütterer, T. (2025). Tracing Engagement in Language Learning: A Multi-Source Approach to Performance and Predictors. PsychArchives. https://doi.org/10.23668/psycharchives.21233
  • Deininger, H., Pieronczyk, I., Parrisius, C., Plumley, R. D., Meurers, D., Kasneci, G., Nagengast, B., Trautwein, U., Greene, J. A., & Bernacki, M. L. (2025). Using theory-informed learning analytics to understand how homework behavior predicts achievement. Journal of Educational Psychology, 117(1), 12–37. https://doi.org/10.1037/edu0000906
  • Bühler, B., Bozkir, E., Goldberg, P., Deininger, H., D'Mello, S., Gerjets, P., ... & Kasneci, E. (2024). Temporal dynamics of meta-awareness of mind wandering during lecture viewing: Implications for learning and automated assessment using machine learning. Journal of Educational Psychology.
  • Bühler, B., Bozkir, E., Deininger, H., Goldberg, P., Gerjets, P., Trautwein, U., & Kasneci, E. (2024, November). Detecting Aware and Unaware Mind Wandering During Lecture Viewing: A Multimodal Machine Learning Approach Using Eye Tracking, Facial Videos and Physiological Data. In Proceedings of the 26th International Conference on Multimodal Interaction (pp. 244-253).
  • Bühler, B., Bozkir, E., Deininger, H., Gerjets, P., Trautwein, U., & Kasneci, E. (2024). On task and in sync: Examining the relationship between gaze synchrony and self-reported attention during video lecture learning. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 8(ETRA), 1-18.
  • Deininger, H., Lavelle-Hill, R., Parrisius, C., Pieronczyk, I., Colling, L., Meurers, D., Trautwein, U., Nagengast, B., & Kasneci, G. (2023). Can You Solve This on the First Try?–Understanding Exercise Field Performance in an Intelligent Tutoring System. In International Conference on Artificial Intelligence in Education (pp. 565-576). Cham: Springer Nature Switzerland.
  • Rabold, J., Deininger, H., Siebers, M., & Schmid, U. (2020). Enriching visual with verbal explanations for relational concepts–combining LIME with Aleph. In Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: International Workshops of ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part I (pp. 180-192). Springer International Publishing.
  • Finzel, B., Deininger, H., & Schmid, U. (2018, May). From beliefs to intention: Mentoring as an approach to motivate female high school students to enrol in computer science studies. In Proceedings of the 4th Conference on Gender & IT (pp. 251-260).

Curriculum Vitae

Seit 11/2021
Wissenschaftliche Mitarbeiterin

Hector-Institut für empirische Bildungsforschung

07/2025
Promotion

in Informatik

01/2023 - 02/2023
Forschungsaufenthalt

Bei Prof. Matt Bernacki und Prof. Jeff Greene

Seit 04/2022
Mitglied LEAD

LEAD Graduate School and Research Network

10/2019 - 10/2021
M.Sc. Psychologie

Universität Ulm

04/2017 - 09/2019
M.Sc. Computing in the Humanities (Fachrichtung: Angewandte Informatik)

Otto-Friedrich-Universität Bamberg

10/2013 - 03/2017
B.Sc. Psychologie

Otto-Friedrich-Universität Bamberg