Exogenous Shocks and Business Process Management
M. Röglinger, R. Plattfaut, V. Borghoff, G. Kerpedzhiev, J. Becker, D. Beverungen, J. vom Brocke, A. Van Looy, A. del-Río-Ortega, S. Rinderle-Ma, M. Rosemann, F.M. Santoro, P. Trkman, Business &; Information Systems Engineering 64 (2022) 669–687.
LibreCat: /record/35741
DOI: 10.1007/s12599-021-00740-w

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.
LibreCat: /record/35696
DOI: 10.52041/iase.icots11.t4b2

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.
LibreCat: /record/34919
DOI: 10.52041/iase.icots11.t1a2

Editorial: Research on Data Science Education
R. Biehler, R. De Veaux, J. Engel, S. Kazak, D. Frischemeier, Statistics Education Research Journal 21 (2022).
LibreCat: /record/34920
DOI: 10.52041/serj.v21i2.606

Alles normal?! Daten auf Normalverteilung prüfen–mit schulischen Mitteln
R. Biehler, H. Langlotz, W. Zappe, Mathematik Lehren 2022 (2022) 41–45.
LibreCat: /record/35718

Modellieren im Stochastikunterricht: Annahmen hinterfragen, Ergebnisse validieren
R. Biehler, B. Griese, Mathematik Lehren 2022 (2022) 2–6.
LibreCat: /record/35926

Teaching and Learning Data-Driven Machine Learning with Educationally Designed Jupyter Notebooks
Y. Fleischer, R. Biehler, C. Schulte, Statistics Education Research Journal 21 (2022).
LibreCat: /record/35672
DOI: 10.52041/serj.v21i2.61

Facilitators’ views on content goals, learning obstacles, and teaching resources in reference to conditional probability
B. Griese, R. Nieszporek, R. Biehler, in: 2022.
LibreCat: /record/39058

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.
LibreCat: /record/42653
DOI: 10.1007/978-3-662-64833-9_4

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.
LibreCat: /record/35685
DOI: 10.1080/0020739x.2021.2023772

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.
LibreCat: /record/42650
DOI: 10.1007/978-3-662-64833-9

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.
LibreCat: /record/43232
DOI: 10.1007/978-3-031-20748-8_22

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.
LibreCat: /record/42649
DOI: 10.1007/978-3-662-64833-9_19

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.
LibreCat: /record/42652
DOI: 10.1007/978-3-662-64833-9_12

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.
LibreCat: /record/39062

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.
LibreCat: /record/35698
DOI: 10.17170/KOBRA-202205176188

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.
LibreCat: /record/42651
DOI: 10.1007/978-3-662-64833-9_1

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.
LibreCat: /record/42654
DOI: 10.1007/978-3-662-64833-9_2

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.
LibreCat: /record/35674
DOI: 10.52041/iase.icots11.t10e3

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.
LibreCat: /record/46160
DOI: 10.1007/978-3-031-14175-1_17