Lankeit E, Biehler R. “I only know the absolute value function”–About students’ concept images and example spaces concerning continuity and differentiability. In: Hausberger T, Bosch M, Chelloughi F, eds. Proceedings of the Third Conference of the International Network for Didactic Research in University Mathematics (INDRUM 2020, 12-19 September 2020). University of Carthage and INDRUM; 2020.

Kempen L, Krämer S, Biehler R. Investigating high school graduates’ personal meaning of the notion of “mathematical proof.” In: Hausberger T, Bosch M, Chelloughi F, eds. Proceedings of the Third Conference of the International Network for Didactic Research in University Mathematics (INDRUM 2020, 12-19 September 2020). University of Carthage and INDRUM; 2020:358-367.

Lankeit E, Bauer T, Biehler R. Votingfragen in den Übungen zur Analysis – Wirkung verschiedener Einsatzszenarien. In: Siller H-S, Weigel W, Wörler JF, eds. Beiträge zum Mathematikunterricht 2020. WTM-Verlag; 2020:1361-1364. doi:10.17877/DE290R-21396

Schürmann M, Gildehaus L, Liebendörfer M, et al. Mathematics learning support centres in Germany—an overview. Teaching Mathematics and its Applications: An International Journal of the IMA. 2020;40(2):99-113. doi:10.1093/teamat/hraa007

Liebendörfer M, Göller R, Gildehaus L, et al. The role of learning strategies for performance in mathematics courses for engineers. In: Hausberger T, Bosch M, Chelloughi F, eds. Proceedings of the Third Conference of the International Network for Didactic Research in University Mathematics (INDRUM 2020, 12-19 September 2020). University of Carthage and INDRUM; 2020.

Biehler R, Liebendörfer M, Schmitz A, et al. studiVEMINTvideos – Mathematische Lernvideos zur Studienvorbereitung und Unterstützung im ersten Studienjahr. In: Siller H-S, Weigel W, Wörler JF, eds. Beiträge zum Mathematikunterricht 2020. WTM; 2020. doi:10.17877/DE290R-21234

Biehler R, Fleischer Y, Budde L, et al. Data science education in secondary schools: Teaching and learning decision trees with CODAP and Jupyter Notebooks as an example of integrating machine learning into statistics education. In: Arnold P, ed. New Skills in the Changing World of Statistics Education Proceedings of the Roundtable Conference of the International Association for Statistical Education (IASE). ISI/IASE; 2020.

Budde L, Frischemeier D, Biehler R, et al. Data Science Education in Secondary School: How to Develop Statistical Reasoning When Exploring Data Using CODAP. In: Arnold P, ed. New Skills in the Changing World of Statistics Education: Proceedings of the Roundtable Conference of the International Association for Statistical Education (IASE), July 2020. ISI/IASE; 2020.

Liebendörfer M, Göller R, Biehler R, et al. LimSt – Ein Fragebogen zur Erhebung von Lernstrategien im mathematikhaltigen Studium. Journal für Mathematik-Didaktik. Published online 2020. doi:10.1007/s13138-020-00167-y

Schürmann M, Liebendörfer M, Gildehaus L, et al. Chancen und Möglichkeiten eines Netzwerks von Mathematischen Lernzentren in Deutschland - Bericht zum digitalen Lernzentrumsworkshop am 22.10.2020. dghd-Newsletter. 2020;4/2020:24-26.

Schürmann M, Schaper N, Liebendörfer M, et al. Ein Kurzbericht aus dem Forschungsprojekt WiGeMath-Lernzentren als Unterstützungsmaßnahme für mathematikbezogenes Lernen in der Studieneingangsphase. dghd-Newsletter. 2020;01/2020:25-29.

McLachlan RI, Offen C, Tapley BK. Symplectic integration of PDEs using Clebsch variables. Journal of Computational Dynamics. 2019;6(1):111-130. doi:10.3934/jcd.2019005

Nüske F, Boninsegna L, Clementi C. Coarse-graining molecular systems by spectral matching. The Journal of Chemical Physics. 2019. doi:10.1063/1.5100131

Kuklinski C, Leis E, Liebendörfer M, Hochmuth R. Erklärung von Mathematikleistung im Ingenieursstudium. In: Beiträge Zum Mathematikunterricht 2019. ; 2019.

Sahai T, Ziessler A, Klus S, Dellnitz M. Continuous relaxations for the traveling salesman problem. Nonlinear Dynamics. 2019. doi:10.1007/s11071-019-05092-5

Peitz S, Klus S. Koopman operator-based model reduction for switched-system control of PDEs. Automatica. 2019;106:184-191. doi:10.1016/j.automatica.2019.05.016

Gebken B, Peitz S, Dellnitz M. On the hierarchical structure of Pareto critical sets. Journal of Global Optimization. 2019;73(4):891-913. doi:10.1007/s10898-019-00737-6

Hanke S, Peitz S, Wallscheid O, Böcker J, Dellnitz M. Finite-Control-Set Model Predictive Control for a Permanent Magnet Synchronous Motor Application with Online Least Squares System Identification. In: 2019 IEEE International Symposium on Predictive Control of Electrical Drives and Power Electronics (PRECEDE). ; 2019. doi:10.1109/precede.2019.8753313

Schumacher J. Rekonstruktion diagrammatischen Schließens am Beispiel der Subtraktion negativer Zahlen. In: Beiträge zum Mathematikunterricht 2019.

Schumacher J, Rezat S. A Hypothetical Learning Trajectory for the Learning of the Rules for Manipulating Integers. In: Jankvist UT, Van den Heuvel-Panhuizen M, Veldhuis M, eds. Proceedings of the Eleventh Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERM, February 6 – 10, 2019). Utrecht, the Netherlands: Freudenthal Group &; Freudenthal Institute, Utrecht University and ERME.