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.

Data Science, Statistics, and Civic Statistics: Education for a Fast Changing World
J. Ridgway, P. Campos, R. Biehler, in: Statistics for Empowerment and Social Engagement, Springer International Publishing, Cham, 2022.

Mini-Aufgaben in mathematischen Übungsgruppen zur Analysis: Charakteristika von Aufgaben und Abstimmungsverhalten von Studierenden
T. Bauer, R. Biehler, E. Lankeit, in: R. Hochmuth, R. Biehler, M. Liebendörfer, N. Schaper (Eds.), Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse, Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, 2022, pp. 515–543.

Vorkurse und ihre Wirkungen im Übergang Schule – Hochschule
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. 293–363.

Enriching videos with interactive questions to enhance students’ cognitive activity: concept and implementation
M. Liebendörfer, A. Profeta, S. Krämer, S. Schlüter, S. Becher, R. Biehler, T. Mai, A. Schmitz, in: 2022.

Dokumentation der Erhebungsinstrumente des Projekts WiGeMath
M. Schürmann, C. Büdenbender-Kuklinski, E. Lankeit, M. Liebendörfer, R. Hochmuth, R. Biehler, N. Schaper, Dokumentation Der Erhebungsinstrumente Des Projekts WiGeMath, LibreCat University, 2022.

Einführung in das WiGeMath-Projekt: Wirkung und Gelingensbedingungen von Unterstützungsmaßnahmen für mathematikbezogenes Lernen in der Studieneingangsphase
R. Hochmuth, R. Biehler, N. Schaper, M. Liebendörfer, C. Büdenbender-Kuklinski, E. Lankeit, J. Ruge, M. Schürmann, in: H. Reinhard, R. Biehler, M. Liebendörfer, N. Schaper (Eds.), Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse, Springer, Berlin, Heidelberg, 2022, pp. 3–31.

Ein Rahmenmodell für hochschuldidaktische Maßnahmen in der Mathematik
M. Liebendörfer, R. Hochmuth, R. Biehler, N. Schaper, C. Büdenbender-Kuklinski, E. Lankeit, J. Ruge, M. Schürmann, in: R. Hochmuth, R. Biehler, M. Liebendörfer, N. Schaper (Eds.), Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse, Springer, Berlin, Heidelberg, 2022, pp. 33–65.

Jupyter Notebooks for Teaching, Learning, and Doing Data Science
Y. Fleischer, S. Hüsing, R. Biehler, S. Podworny, C. Schulte, 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.

Profession-Specific Curriculum Design in Mathematics Teacher Education: Connecting Disciplinary Practice to the Learning of Group Theory
L. Wessel, T. Leuders, in: R. Biehler, M. Liebendörfer, G. Gueudet, C. Rasmussen, C. Winslow (Eds.), Practice-Oriented Research in Tertiary Mathematics Education, Springer International Publishing, Cham, 2022, pp. 349–368.

Civic Statistics for Prospective Teachers: Developing Content and Pedagogical Content Knowledge Through Project Work
S. Podworny, D. Frischemeier, R. Biehler, in: Statistics for Empowerment and Social Engagement, Springer International Publishing, Cham, 2022.

Data Visualization Packages for Non-inferential Civic Statistics in High School Classrooms
D. Frischemeier, S. Podworny, R. Biehler, in: Statistics for Empowerment and Social Engagement, Springer International Publishing, Cham, 2022, pp. 199–236.

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

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

Evaluation von Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen
M. Schürmann, M. Liebendörfer, C. Büdenbender-Kuklinski, E. Lankeit, J. Ruge, N. Schaper, R. Biehler, R. Hochmuth, in: R. Hochmuth, R. Biehler, M. Liebendörfer, N. Schaper (Eds.), Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse, Springer, Berlin, Heidelberg, 2022, pp. 67–113.

Effects of drawing instructions and strategic knowledge on mathematical modeling performance: Mediated by the use of the drawing strategy
J. Schönherr, S. Schukajlow, J. Blomberg, C. Leopold, Applied Cognitive Psychology,  36 (2022) 402–417.

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

Tensor-based computation of metastable and coherent sets
F. Nüske, P. Gelß, S. Klus, C. Clementi, Physica D: Nonlinear Phenomena (2021).

Symmetric and antisymmetric kernels for machine learning problems in quantum physics and chemistry
S. Klus, P. Gelß, F. Nüske, F. Noé, Machine Learning: Science and Technology (2021).

Electrophysiological signatures of dedifferentiation differ between fit and less fit older adults
C. Goelz, K. Mora, J.K. Stroehlein, F.K. Haase, M. Dellnitz, C. Reinsberger, S. Vieluf, Cognitive Neurodynamics (2021).

Derivative-Free Multiobjective Trust Region Descent Method Using Radial  Basis Function Surrogate Models
M.B. Berkemeier, S. Peitz, Mathematical and Computational Applications 26 (2021).

Spectral Properties of Effective Dynamics from Conditional Expectations
F. Nüske, P. Koltai, L. Boninsegna, C. Clementi, Entropy (2021).

An efficient descent method for locally Lipschitz multiobjective optimization problems
B. Gebken, S. Peitz, Journal of Optimization Theory and Applications 188 (2021) 696–723.

Inverse multiobjective optimization: Inferring decision criteria from data
B. Gebken, S. Peitz, Journal of Global Optimization 80 (2021) 3–29.

The Computation and Analysis of Invariant Sets of Infinite-Dimensional Systems
R. Gerlach, The Computation and Analysis of Invariant Sets of Infinite-Dimensional Systems, 2021.

Asymptotic expansion of generalized Witten integrals for Hamiltonian circle actions
B. Delarue, P. Ramacher, Journal of Symplectic Geometry 19 (2021) 1281–1337.

Nowhere-zero 3-flows in toroidal graphs
J. Li, Y. Ma, Z. Miao, Y. Shi, W. Wang, C.-Q. Zhang, Journal of Combinatorial Theory, Series B 153 (2021) 61–80.

Decompositions of locally compact contraction groups, series and extensions
H. Glöckner, G.A. Willis, Journal of Algebra 570 (2021) 164–214.

Locally pro-p contraction groups are nilpotent
H. Glöckner, G.A. Willis, J. Reine Angew. Math. 781 (2021) 85–103.

Direct limits of regular Lie groups
H. Glöckner, Mathematische Nachrichten 294 (2021) 74–81.

Contraction groups and the big cell for endomorphisms of Lie groups over  local fields
H. Glöckner, ArXiv:2101.02981 (2021).

Superconvergence of galerkin variational integrators
S. Ober-Blöbaum, M. Vermeeren, in: IFAC-PapersOnLine (Ed.), 7th IIFAC Workshop on Lagrangian and Hamiltonian Methods for Nonlinear Control LHMNC, 2021, pp. 327–333.

Explicit multiobjective model predictive control for nonlinear systems  with symmetries
S. Ober-Blöbaum, S. Peitz, International Journal of Robust and Nonlinear Control 31(2) (2021) 380–403.

Turnpike features in optimal selection of species represented by quota models
W. Djema, L. Giraldi, S. Maslovskaya, O. Bernard, Automatica 132 (2021).

Resonances and weighted zeta functions for obstacle scattering via smooth models
P. Schütte, T. Weich, B. Delarue, (2021).

Rezension: Hendrik Kasten und Denis Vogel: Grundlagen der ebenen Geometrie – Eine zugängliche aber exakte Einführung in die ebene Geometrie
M. Hoffmann, Mathematische Semesterberichte 68 (2021) 295–297.

Einsatz von Schnittstellenaufgaben in Mathematikveranstaltungen – Praxisbeispiele aus der Universität Paderborn
M. Hoffmann, in: R. Biehler, A. Eichler, R. Hochmuth, S. Rach, N. Schaper (Eds.),  Lehrinnovationen in der Hochschulmathematik.  praxisrelevant – didaktisch fundiert – forschungsbasiert, Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, 2021, pp. 179–204.

Quantum-Classical Correspondence on Associated Vector Bundles Over Locally Symmetric Spaces
B. Küster, T. Weich, International Mathematics Research Notices 2021 (2021) 8225–8296.

Inklusive Praktiken im Mathematikunterricht. Empirische Analysen von Unterrichtsdiskursen in Einführungsphasen.
U. Häsel-Weide, M. Nührenbürger, Zeitschrift für Grundschulforschung (ZfG) (2021) 49–65.

Das Dezimalsystem verstehen – Bedeutung, Erkenntnisse, Anregungen
U. Häsel-Weide, C. Schöttler, Zeitschrift für Mathematikdidaktik in Forschung &; Praxis (ZMFP) (2021).

On 3-flow-critical graphs
J. Li, Y. Ma, Y. Shi, W. Wang, Y. Wu, European Journal of Combinatorics 100 (2021).

Spectral Asymptotics for Kinetic Brownian Motion on Surfaces of Constant Curvature
M. Kolb, T. Weich, L. Wolf, Annales Henri Poincaré  23 (2021) 1283–1296.