Entwicklung und Erprobung von professionsorientierten Lernumgebungen zur Wissensvernetzung in der Algebra
A. Dellori, L. Wessel, Beiträge zum Mathematikunterricht 2022 (2022) 665–668.

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

Pre-service Teachers' Professional Development: Relating Abstract Algebra and School Algebra
A. Dellori, L. Wessel, in: S.S. Karunakaran, A. Higgins (Eds.), Proceedings of the 24th Annual Conference on Research in Undergraduate Mathematics Education, MA, Boston, 2022, p. 1177.

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

Facilitators’ Orientations Towards Learning Goals, Perceived Challenges, and Teaching Resources for a PD Course on Conditional Probability
R. Nieszporek, B. Griese, 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, Rosario, Argentina, 2022.

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.