The use of integrals for accumulation and mean values in basic electrical engineering courses
J. Kortmeyer, R. Biehler, in: T. Dreyfus, A.S. Gonzalez-Martin, E. Nardi, J. Monaghan, P.W. Thompson (Eds.), The Learning and Teaching of Calculus Across Disciplines – Proceedings of the Second Calculus Conference, MatRIC, 2023, pp. 121–124.

Stochastik: Leitidee Daten und Zufall
R. Biehler, J. Engel, D. Frischemeier, in: R. Bruder, A. Büchter, H. Gasteiger, B. Schmidt-Thieme, HG. Weigand (Eds.), Handbuch Der Mathematikdidaktik, Springer, Berlin, Heidelberg, 2023.

Impacts of Digitalization on Content and Goals of Statistics Education
R. Biehler, D. Frischemeier, R. Gould, M. Pfannkuch, in: B. Pepin, G. Gueudet, J. Choppin (Eds.), Handbook of Digital Resources in Mathematics Education, Springer International Publishing, Cham, 2023.

Von Glückstal (Ukraine) nach Frankfurt: Problemlösen, Algorithmen, Stochastik – Nachruf auf Arthur Engel
R. Biehler, K. Krüger, GDM-Mitteilungen (2023) 57–65.

Practice-Oriented Research in Tertiary Mathematics Education – An Introduction
R. Biehler, M. Liebendörfer, G. Gueudet, C. Rasmussen, C. Winsløw, in: Practice-Oriented Research in Tertiary Mathematics Education, Springer International Publishing, Cham, 2023.

Framing Goals of Mathematics Support Measures
M. Liebendörfer, C. Büdenbender-Kuklinski, E. Lankeit, M. Schürmann, R. Biehler, N. Schaper, in: Practice-Oriented Research in Tertiary Mathematics Education, Springer International Publishing, Cham, 2023, pp. 91–117.

Practice-Oriented Research in Tertiary Mathematics Education
R. Biehler, M. Liebendörfer, G. Gueudet, C. Rasmussen, C. Winsløw, eds., Practice-Oriented Research in Tertiary Mathematics Education, Springer International Publishing, Cham, 2023.

Lernvideos und ihre Erstellung - Das Projekt studiVEMINTvideos
R. Biehler, M. Liebendörfer, A. Schmitz, Mitteilungen der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik 114 (2023) 8–12.

Schnittstellenaufgaben in der Analysis I zur Verknüpfung von Schul- und Hochschulmathematik - Aufgabenbeispiele und Ergebnisse einer Evaluationsstudie.
M. Hoffmann, R. Biehler, in: S. Halverscheid, I. Kersten, B. Schmidt-Thieme (Eds.),  Bedarfsgerechte fachmathematische Lehramtsausbildung. Analyse, Zielsetzungen und Konzepte unter heterogenen Voraussetzungen , Springer Spektrum, Wiesbaden, 2022, pp. 351–368.

Fachwissen als Grundlage fachdidaktischer Urteilskompetenz – Beispiele für die Herstellung konzeptueller Bezüge zwischen fachwissenschaftlicher und fachdidaktischer Lehre im gymnasialen Lehramtsstudium
R. Biehler, M. Hoffmann, in: V. Isaev, A. Eichler, F. Loose (Eds.),  Professionsorientierte Fachwissenschaft. Kohärenzstiftende Lerngelegenheiten für das Lehramtsstudium Mathematik, Springer, Berlin, Heidelberg, 2022, pp. 49–72.

Facilitators’ Orientations Towards Learning Goals, Perceived Challenges, and Teaching Resources for a PD Course on Conditional Probability
R. Nieszporek, B. Griese, R. Biehler, in: S.A. Peters, L. Zapata-Cardona, F. Bonafini, A. Fan (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, Rosario, Argentina, 2022.

Revisiting Fundamental Ideas for Statistics Education From the Perspective of Machine Learning and Its Applications
R. Biehler, in: S.A. Peters, L. Zapata-Cardona, F. Bonafini, A. Fan (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.

Editorial: Research on Data Science Education
R. Biehler, R. De Veaux, J. Engel, S. Kazak, D. Frischemeier, Statistics Education Research Journal 21 (2022).

Alles normal?! Daten auf Normalverteilung prüfen–mit schulischen Mitteln
R. Biehler, H. Langlotz, W. Zappe, Mathematik Lehren 2022 (2022) 41–45.

Modellieren im Stochastikunterricht: Annahmen hinterfragen, Ergebnisse validieren
R. Biehler, B. Griese, Mathematik Lehren 2022 (2022) 2–6.

Teaching and Learning Data-Driven Machine Learning with Educationally Designed Jupyter Notebooks
Y. Fleischer, R. Biehler, C. Schulte, Statistics Education Research Journal 21 (2022).

Facilitators’ views on content goals, learning obstacles, and teaching resources in reference to conditional probability
B. Griese, R. Nieszporek, R. Biehler, in: 2022.

Mathematik-Vorkurse zur Vorbereitung auf das Studium – Zielsetzungen und didaktische Konzepte
E. Lankeit, R. Biehler, in: R. Hochmuth, R. Biehler, M. Liebendörfer, N. Schaper (Eds.), Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse, Springer, Berlin, Heidelberg, 2022, pp. 117–141.

The role of learning strategies for performance in mathematics courses for engineers
M. Liebendörfer, R. Göller, L. Gildehaus, J. Kortemeyer, R. Biehler, R. Hochmuth, L. Ostsieker, J. Rode, N. Schaper, International Journal of Mathematical Education in Science and Technology 53 (2022) 1133–1152.

Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse
R. Hochmuth, R. Biehler, M. Liebendörfer, N. Schaper, eds., Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse, Springer, Berlin, Heidelberg, 2022.