Csomós P, Farkas B, Kovács B. Error estimates for a splitting integrator for abstract semilinear boundary coupled systems. IMA Journal of Numerical Analysis. Published online 2022. doi:10.1093/imanum/drac079

Beschle CA, Kovács B. Stability and error estimates for non-linear Cahn–Hilliard-type equations on evolving surfaces. Numerische Mathematik. 2022;151(1):1-48. doi:10.1007/s00211-022-01280-5

Bohn J, Feischl M, Kovács B. FEM-BEM Coupling for the Maxwell–Landau–Lifshitz–Gilbert Equations via Convolution Quadrature: Weak Form and Numerical Approximation. Computational Methods in Applied Mathematics. 2022;23(1):19-48. doi:10.1515/cmam-2022-0145

Werth G. Neue Wege im mathematischen Unterricht - Auf den Spuren Mathilde Vaertings. In: Beiträge zum Mathematikunterricht. WTM; 2022. doi:https://doi.org/10.37626/GA9783959872089.0

Malik SN, Rezat S. Linguistic features of word problems that cause difficulties for learners across the curriculum: A literature review. In: Proceedings on the Twelfth Congress on the European Society for Research in Mathematics Education (CERME 12). ERME / Free University of Bozen-Bolzano; 2022.

Rezat S, Malik SN, Leifeld M. Scaffolding Close Reading of Mathematical Text in Pre-service Primary Teacher Education at the Tertiary Level: Design and Evaluation. International Journal of Science and Mathematics Education. 2022;20():215-236. doi:10.1007/s10763-022-10309-y

Dröse J, Griese B, Wessel L. Prospective teachers’ diagnostic judgments on students’ understanding of conditional probabilities. In: Twelfth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERM). ; 2022.

Dellori A, Wessel L. Entwicklung und Erprobung von professionsorientierten Lernumgebungen zur Wissensvernetzung in der Algebra. Beiträge zum Mathematikunterricht 2022. Published online 2022:665-668. doi:10.17877/DE290R-23598

Dellori A, Wessel L. Design principles for intertwining local and nonlocal mathematics - The case of relating registers and representations in abstract algebra. In: Trigueros M, Barquero B, Hochmuth R, Peters J, eds. Proceedings of INDRUM2022. ; 2022:572-573.

Dellori A, Wessel L. Pre-service Teachers’ Professional Development: Relating Abstract Algebra and School Algebra. In: Karunakaran SS, Higgins A, eds. Proceedings of the 24th Annual Conference on Research in Undergraduate Mathematics Education. MA; 2022:1177.

Wessel L, Dröse J. Schreiben will gelernt sein: Schreiblerngelegenheiten adaptiv gestalten. mathematik lehren. 2022;233:33-36.

Nieszporek R, Griese B, Biehler R. Facilitators’ Orientations Towards Learning Goals, Perceived Challenges, and Teaching Resources for a PD Course on Conditional Probability. In: Peters SA, Zapata-Cardona L, Bonafini F, Fan A, 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. doi:10.52041/iase.icots11.t4b2

Biehler R. Revisiting Fundamental Ideas for Statistics Education From the Perspective of Machine Learning and Its Applications. In: Peters SA, Zapata-Cardona L, Bonafini F, Fan A, 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. doi:10.52041/iase.icots11.t1a2

Biehler R, De Veaux R, Engel J, Kazak S, Frischemeier D. Editorial: Research on Data Science Education. Statistics Education Research Journal. 2022;21(2). doi:10.52041/serj.v21i2.606

Biehler R, Langlotz H, Zappe W. Alles normal?! Daten auf Normalverteilung prüfen–mit schulischen Mitteln. mathematik lehren. 2022;2022(232):41–45.

Biehler R, Griese B. Modellieren im Stochastikunterricht: Annahmen hinterfragen, Ergebnisse validieren. mathematik lehren. 2022;2022(232):2–6.

Fleischer Y, Biehler R, Schulte C. Teaching and Learning Data-Driven Machine Learning with Educationally Designed Jupyter Notebooks. Statistics Education Research Journal. 2022;21(2). doi:10.52041/serj.v21i2.61

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

Lankeit E, Biehler R. Mathematik-Vorkurse zur Vorbereitung auf das Studium – Zielsetzungen und didaktische Konzepte. In: Hochmuth R, Biehler R, Liebendörfer M, Schaper N, eds. Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse. Springer; 2022:117-141. doi:10.1007/978-3-662-64833-9_4

Liebendörfer M, Göller R, Gildehaus L, et al. The role of learning strategies for performance in mathematics courses for engineers. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology. 2022;53(5):1133-1152. doi:10.1080/0020739x.2021.2023772

Hochmuth R, Biehler R, Liebendörfer M, Schaper N, eds. Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse. Springer; 2022. doi:10.1007/978-3-662-64833-9

Ridgway J, Campos P, Biehler R. Data Science, Statistics, and Civic Statistics: Education for a Fast Changing World. In: Statistics for Empowerment and Social Engagement. Springer International Publishing; 2022. doi:10.1007/978-3-031-20748-8_22

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

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

Liebendörfer M, Profeta A, Krämer S, et al. Enriching videos with interactive questions to enhance students’ cognitive activity: concept and implementation. In: ; 2022.

Schürmann M, Büdenbender-Kuklinski C, Lankeit E, et al. Dokumentation Der Erhebungsinstrumente Des Projekts WiGeMath. LibreCat University; 2022. doi:10.17170/KOBRA-202205176188

Hochmuth R, Biehler R, Schaper N, et al. Einführung in das WiGeMath-Projekt: Wirkung und Gelingensbedingungen von Unterstützungsmaßnahmen für mathematikbezogenes Lernen in der Studieneingangsphase. In: Reinhard H, Biehler R, Liebendörfer M, Schaper N, eds. Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse. Springer; 2022:3-31. doi:10.1007/978-3-662-64833-9_1

Liebendörfer M, Hochmuth R, Biehler R, et al. Ein Rahmenmodell für hochschuldidaktische Maßnahmen in der Mathematik. In: Hochmuth R, Biehler R, Liebendörfer M, Schaper N, eds. Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse. Springer; 2022:33-65. doi:10.1007/978-3-662-64833-9_2

Fleischer Y, Hüsing S, Biehler R, Podworny S, Schulte C. Jupyter Notebooks for Teaching, Learning, and Doing Data Science. In: Peters SA, Zapata-Cardona L, Bonafini F, Fan A, 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. doi:10.52041/iase.icots11.t10e3

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

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

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

Podworny S, Fleischer Y, Stroop D, Biehler R. An example of rich, real and multivariate survey data for use in school. In: ; 2022.

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

Schürmann M, Liebendörfer M, Büdenbender-Kuklinski C, et al. Evaluation von Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen. In: Hochmuth R, Biehler R, Liebendörfer M, Schaper N, eds. Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse. Springer; 2022:67-113. doi:10.1007/978-3-662-64833-9_3

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

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

Nüske F, Gelß P, Klus S, Clementi C. Tensor-based computation of metastable and coherent sets. Physica D: Nonlinear Phenomena. Published online 2021. doi:10.1016/j.physd.2021.133018

Klus S, Gelß P, Nüske F, Noé F. Symmetric and antisymmetric kernels for machine learning problems in quantum physics and chemistry. Machine Learning: Science and Technology. Published online 2021. doi:10.1088/2632-2153/ac14ad

Goelz C, Mora K, Stroehlein JK, et al. Electrophysiological signatures of dedifferentiation differ between fit and less fit older adults. Cognitive Neurodynamics. 2021. doi:10.1007/s11571-020-09656-9

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

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

Gebken B, Peitz S. An efficient descent method for locally Lipschitz multiobjective optimization problems. Journal of Optimization Theory and Applications. 2021;188:696-723. doi:10.1007/s10957-020-01803-w

Gebken B, Peitz S. Inverse multiobjective optimization: Inferring decision criteria from data. Journal of Global Optimization. 2021;80:3-29. doi:10.1007/s10898-020-00983-z

Gerlach R. The Computation and Analysis of Invariant Sets of Infinite-Dimensional Systems.; 2021. doi:10.17619/UNIPB/1-1278

Delarue B, Ramacher P. Asymptotic expansion of generalized Witten integrals for Hamiltonian circle actions. Journal of Symplectic Geometry. 2021;19(6):1281-1337. doi:10.4310/JSG.2021.v19.n6.a1

Li J, Ma Y, Miao Z, Shi Y, Wang W, Zhang C-Q. Nowhere-zero 3-flows in toroidal graphs. Journal of Combinatorial Theory, Series B. 2021;153:61-80. doi:10.1016/j.jctb.2021.11.001

Glöckner H, Willis GA. Decompositions of locally compact contraction groups, series and extensions. Journal of Algebra. 2021;570:164-214. doi:https://doi.org/10.1016/j.jalgebra.2020.11.007

Glöckner H, Willis GA. Locally pro-p contraction groups are nilpotent. J Reine Angew Math. 2021;781:85–103. doi:10.1515/crelle-2021-0050

Glöckner H. Direct limits of regular Lie groups. Mathematische Nachrichten. 2021;294(1):74–81. doi:10.1002/mana.201900073