Bauer, T., Biehler, R., &; Lankeit, E. (2022). Mini-Aufgaben in mathematischen Übungsgruppen zur Analysis: Charakteristika von Aufgaben und Abstimmungsverhalten von Studierenden. In R. Hochmuth, R. Biehler, M. Liebendörfer, &; N. Schaper (Eds.), Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse (pp. 515–543). Springer Berlin Heidelberg.https://doi.org/10.1007/978-3-662-64833-9_19 

Lankeit, E., &; Biehler, R. (2022). Vorkurse und ihre Wirkungen im Übergang Schule – Hochschule. In R. Hochmuth, R. Biehler, M. Liebendörfer, &; N. Schaper (Eds.), Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse (pp. 293–363). Springer.https://doi.org/10.1007/978-3-662-64833-9_12 

Liebendörfer, M., Profeta, A., Krämer, S., Schlüter, S., Becher, S., Biehler, R., Mai, T., &; Schmitz, A. (2022). Enriching videos with interactive questions to enhance students’ cognitive activity: concept and implementation. Twelfth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERM), Bozen-Bolzano, Italy.

Schürmann, M., Büdenbender-Kuklinski, C., Lankeit, E., Liebendörfer, M., Hochmuth, R., Biehler, R., &; Schaper, N. (2022). Dokumentation der Erhebungsinstrumente des Projekts WiGeMath. LibreCat University.https://doi.org/10.17170/KOBRA-202205176188 

Hochmuth, R., Biehler, R., Schaper, N., Liebendörfer, M., Büdenbender-Kuklinski, C., Lankeit, E., Ruge, J., &; Schürmann, M. (2022). Einführung in das WiGeMath-Projekt: Wirkung und Gelingensbedingungen von Unterstützungsmaßnahmen für mathematikbezogenes Lernen in der Studieneingangsphase. In H. Reinhard, R. Biehler, M. Liebendörfer, &; N. Schaper (Eds.), Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse (pp. 3–31). Springer.https://doi.org/10.1007/978-3-662-64833-9_1 

Liebendörfer, M., Hochmuth, R., Biehler, R., Schaper, N., Büdenbender-Kuklinski, C., Lankeit, E., Ruge, J., &; Schürmann, M. (2022). Ein Rahmenmodell für hochschuldidaktische Maßnahmen in der Mathematik. In R. Hochmuth, R. Biehler, M. Liebendörfer, &; N. Schaper (Eds.), Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse (pp. 33–65). Springer.https://doi.org/10.1007/978-3-662-64833-9_2 

Fleischer, Y., Hüsing, S., Biehler, R., Podworny, S., &; Schulte, C. (2022). Jupyter Notebooks for Teaching, Learning, and Doing Data Science. 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.https://doi.org/10.52041/iase.icots11.t10e3 

Wessel, L., &; Leuders, T. (2022). Profession-Specific Curriculum Design in Mathematics Teacher Education: Connecting Disciplinary Practice to the Learning of Group Theory. In R. Biehler, M. Liebendörfer, G. Gueudet, C. Rasmussen, &; C. Winslow (Eds.), Practice-Oriented Research in Tertiary Mathematics Education (pp. 349–368). Springer International Publishing.https://doi.org/10.1007/978-3-031-14175-1_17 

Podworny, S., Frischemeier, D., &; Biehler, R. (2022). Civic Statistics for Prospective Teachers: Developing Content and Pedagogical Content Knowledge Through Project Work. In Statistics for Empowerment and Social Engagement. Springer International Publishing.https://doi.org/10.1007/978-3-031-20748-8_15 

Frischemeier, D., Podworny, S., &; Biehler, R. (2022). Data Visualization Packages for Non-inferential Civic Statistics in High School Classrooms. In Statistics for Empowerment and Social Engagement (pp. 199–236). Springer International Publishing.https://doi.org/10.1007/978-3-031-20748-8_9 

Podworny, S., Fleischer, Y., Stroop, D., &; Biehler, R. (2022). An example of rich, real and multivariate survey data for use in school. Twelfth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERM), Bozen-Bolzano, Italy.

Kolbe, T., &; Wessel, L. (2022). Self-regulated learning in a mathematics course for engineers in the first semester: insights into students reported resource management and cognitive strategies. In M. Trigueros, B. Baerquero, R. Hochmuth, &; J. Peters (Eds.), Fourth conference of the International Network for Didactic Research in University Mathematics (pp. 632–641).

Schürmann, M., Liebendörfer, M., Büdenbender-Kuklinski, C., Lankeit, E., Ruge, J., Schaper, N., Biehler, R., &; Hochmuth, R. (2022). Evaluation von Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen. In R. Hochmuth, R. Biehler, M. Liebendörfer, &; N. Schaper (Eds.), Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse (pp. 67–113). Springer.https://doi.org/10.1007/978-3-662-64833-9_3 

Schönherr, J., Schukajlow, S., Blomberg, J., &; Leopold, C. (2022). Effects of drawing instructions and strategic knowledge on mathematical modeling performance: Mediated by the use of the drawing strategy. Applied Cognitive Psychology, , 36(2), 402–417.https://doi.org/10.1002/acp.3930 

Schönherr, J., Schukajlow, S., &; Leopold, C. (2022). Drawing instructions, strategic knowledge, strategy-based motivation, and students’ use of drawings. Proceedings of the 45th PME Conference, 3, 347–354.

Nüske, F., Gelß, P., Klus, S., &; Clementi, C. (2021). Tensor-based computation of metastable and coherent sets. Physica D: Nonlinear Phenomena, Article 133018.https://doi.org/10.1016/j.physd.2021.133018 

Klus, S., Gelß, P., Nüske, F., &; Noé, F. (2021). Symmetric and antisymmetric kernels for machine learning problems in quantum physics and chemistry. Machine Learning: Science and Technology, Article 045016.https://doi.org/10.1088/2632-2153/ac14ad 

Goelz, C., Mora, K., Stroehlein, J. K., Haase, F. K., Dellnitz, M., Reinsberger, C., &; Vieluf, S. (2021). Electrophysiological signatures of dedifferentiation differ between fit and less fit older adults. Cognitive Neurodynamics.https://doi.org/10.1007/s11571-020-09656-9 

Berkemeier, M. B., &; Peitz, S. (2021). Derivative-Free Multiobjective Trust Region Descent Method Using Radial  Basis Function Surrogate Models. Mathematical and Computational Applications, 26(2).https://doi.org/10.3390/mca26020031 

Nüske, F., Koltai, P., Boninsegna, L., &; Clementi, C. (2021). Spectral Properties of Effective Dynamics from Conditional Expectations. Entropy.https://doi.org/10.3390/e23020134