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.