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DOI: 10.1007/978-3-662-64833-9

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

T. Bauer, R. Biehler, and E. Lankeit, “Mini-Aufgaben in mathematischen Übungsgruppen zur Analysis: Charakteristika von Aufgaben und Abstimmungsverhalten von Studierenden,” in Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse, R. Hochmuth, R. Biehler, M. Liebendörfer, and N. Schaper, Eds. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2022, pp. 515–543.
LibreCat: /record/42649
DOI: 10.1007/978-3-662-64833-9_19

E. Lankeit and R. Biehler, “Vorkurse und ihre Wirkungen im Übergang Schule – Hochschule,” in Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse, R. Hochmuth, R. Biehler, M. Liebendörfer, and N. Schaper, Eds. Berlin, Heidelberg: Springer, 2022, pp. 293–363.
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M. Liebendörfer et al., “Enriching videos with interactive questions to enhance students’ cognitive activity: concept and implementation,” presented at the Twelfth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERM), Bozen-Bolzano, Italy, 2022.
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DOI: 10.17170/KOBRA-202205176188

R. Hochmuth et al., “Einführung in das WiGeMath-Projekt: Wirkung und Gelingensbedingungen von Unterstützungsmaßnahmen für mathematikbezogenes Lernen in der Studieneingangsphase,” in Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse, H. Reinhard, R. Biehler, M. Liebendörfer, and N. Schaper, Eds. Berlin, Heidelberg: Springer, 2022, pp. 3–31.
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DOI: 10.1007/978-3-662-64833-9_1

M. Liebendörfer et al., “Ein Rahmenmodell für hochschuldidaktische Maßnahmen in der Mathematik,” in Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse, R. Hochmuth, R. Biehler, M. Liebendörfer, and N. Schaper, Eds. Berlin, Heidelberg: Springer, 2022, pp. 33–65.
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DOI: 10.1007/978-3-662-64833-9_2

Y. Fleischer, S. Hüsing, R. Biehler, S. Podworny, and C. Schulte, “Jupyter Notebooks for Teaching, Learning, and Doing Data Science,”10.52041/iase.icots11.t10e3__in Bridging the Gap: Empowering and Educating Today’s Learners in Statistics. Proceedings of the Eleventh International Conference on Teaching Statistics, 2022, doi:10.52041/iase.icots11.t10e3 .
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DOI: 10.52041/iase.icots11.t10e3

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M. Schürmann et al., “Evaluation von Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen,” in Unterstützungsmaßnahmen in mathematikbezogenen Studiengängen - Konzepte, Praxisbeispiele und Untersuchungsergebnisse, R. Hochmuth, R. Biehler, M. Liebendörfer, and N. Schaper, Eds. Berlin, Heidelberg: Springer, 2022, pp. 67–113.
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R. Hochmuth et al., “Fachwissen zur Arithmetik bei Grundschullehramtsstudierenden – Entwicklung im ersten Semester und Veränderungen durch eine Lehrinnovation,” in Lehrinnovationen in der Hochschulmathematik . Konzepte und Studien zur Hochschuldidaktik und Lehrerbildung Mathematik, R. Biehler, A. Eichler, R. Hochmuth, S. Rach, and N. Schaper, Eds. Berlin, Heidelberg: Springer Spektrum, 2021, pp. 611–644.
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DOI: 10.1007/978-3-662-62854-6_24

Y. Fleischmann, R. Biehler, A. Gold, and T. Mai, “Integration digitaler Lernmaterialien in die Präsenzlehre am Beispiel des Mathematikvorkurses für Ingenieure an der Universität Paderborn,” in Lehrinnovationen in der Hochschulmathematik . Konzepte und Studien zur Hochschuldidaktik und Lehrerbildung Mathematik, R. Biehler, A. Eichler, R. Hochmuth, S. Rach, and N. Schaper, Eds. Berlin, Heidelberg: Springer Spektrum, 2021, pp. 321–363.
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DOI: 10.1007/978-3-662-62854-6_15

A. Gold, Y. Fleischmann, T. Mai, R. Biehler, and L. Kempen, “Die Online-Lernmaterialien im Online-Mathematikvorkurs studiVEMINT: Konzeption und Ergebnisse von Nutzer- und Evaluationsstudien,” in Lehrinnovationen in der Hochschulmathematik . Konzepte und Studien zur Hochschuldidaktik und Lehrerbildung Mathematik, R. Biehler, A. Eichler, R. Hochmuth, S. Rach, and N. Schaper, Eds. Berlin, Heidelberg: Springer Spektrum, 2021, pp. 365–397.
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DOI: 10.1007/978-3-662-62854-6_16

R. Biehler, A. Eichler, R. Hochmuth, S. Rach, and N. Schaper, “Einführung: Lehrinnovationen in der Hochschulmathematik – praxisrelevant – didaktisch fundiert – forschungsbasiert,” in Lehrinnovationen in der Hochschulmathematik . Konzepte und Studien zur Hochschuldidaktik und Lehrerbildung Mathematik, R. Biehler, A. Eichler, R. Hochmuth, S. Rach, and N. Schaper, Eds. Berlin, Heidelberg: Springer Spektrum, 2021, pp. 1–6.
LibreCat: /record/35730
DOI: 10.1007/978-3-662-62854-6_1

R. Biehler, “Mathematikvorkurse als Brücke in das Studium–Einführung,” in Lehrinnovationen in der Hochschulmathematik . Konzepte und Studien zur Hochschuldidaktik und Lehrerbildung Mathematik, R. Biehler, A. Eichler, R. Hochmuth, S. Rach, and N. Schaper, Eds. Berlin, Heidelberg: Springer Spektrum, 2021, pp. 285–290.
LibreCat: /record/35720
DOI: 10.1007/978-3-662-62854-6_13

R. Biehler and Y. Fleischer, “Introducing students to machine learning with decision trees using CODAP and Jupyter Notebooks,”10.1111/test.12279__Teaching Statistics, vol. 43, pp. 3–2, 2021, doi:10.1111/test.12279 .
LibreCat: /record/35737
DOI: 10.1111/test.12279

R. Biehler, A. Eichler, R. Hochmuth, S. Rach, and N. Schaper, Eds., Lehrinnovationen in der Hochschulmathematik. Berlin, Heidelberg: Springer Spektrum, 2021.
LibreCat: /record/35734
DOI: 10.1007/978-3-662-62854-6