Publikationen

2021 

  • Biehler, R., & Fleischer, Y. (2021). Introducing students to machine learning with decision trees using CODAP and Jupyter Notebooks. Teaching Statistics, 43(S1), S133-S142. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/test.12279
  • Biehler, R., Fleischer, Y., Budde, L., Frischemeier, D., Gerstenberger, D., Podworny, S., & Schulte, C. (2020). Data science education in secondary schools: Teaching and learning decision trees with CODAP and Jupyter Notebooks as an example of integrating machine learning into statistics education. In P. Arnold (Ed.), New Skills in the Changing World of Statistics Education: Proceedings of the Roundtable conference of the International Association for Statistical Education (IASE), July 2020. ISI/IASE.
  • Bovermann, K., Fleischer, Y., Hüsing, S. & Opitz, C., (2021). Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Informatikunterricht der Sek. I mit Jupyter Notebooks und Python am Beispiel von Entscheidungsbäumen und künstlichen neuronalen Netzen. In: Humbert, L. (Hrsg.), INFOS 2021 – 19. GI-Fachtagung Informatik und Schule. Gesellschaft für Informatik, Bonn. (S. 319-319). DOI: 10.18420/infos2021_w283 
  • Frischemeier, D., Biehler, R., Podworny, S., & Budde, L. (2021). A first introduction to data science education in secondary schools: Teaching and learning about data exploration with CODAP using survey data. Teaching Statistics, 43(S1), S182-S189. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/test.12283 
  • Höper, L., Hüsing, S., Malatyali, H., Schulte, C., & Budde, L. (2021). Methodik für Datenprojekte im Informatikunterricht. LOG IN: Vol. 41, No. 1.
  • Höper, L., Podworny, S., Hüsing, S., Schulte, C., Fleischer, Y., Biehler, R., Frischemeier, D. & Malatyali, H., (2021). Zur neuen Bedeutung von Daten in Data Science und künstlicher Intelligenz. In: Humbert, L. (Hrsg.), INFOS 2021 – 19. GI-Fachtagung Informatik und Schule. Gesellschaft für Informatik, Bonn. (S. 345-345). DOI: 10.18420/infos2021_a230
  • Höper, L. & Schulte, C., (2021). Datenbewusstsein: Aufmerksamkeit für die eigenen Daten. In: Humbert, L. (Hrsg.), INFOS 2021 – 19. GI-Fachtagung Informatik und Schule. Gesellschaft für Informatik, Bonn. (S. 73-82). DOI: 10.18420/infos2021_f235
  • Podworny, S., Fleischer, Y., Hüsing, S., Biehler, R., Frischemeier, D., Höper, L. & Schulte, C., 2021. Using data cards for teaching data based decision trees in middle school. In 21st Koli Calling International Conference on Computing Education Research (Koli Calling ’21), November 18-21, 2021, Joensuu, Finland. ACM, New York, NY, USA, 5 Pages. https://doi.org/10.1145/3488042.3489966
  • Podworny, S., Höper, L., Fleischer, Y., Hüsing, S. & Schulte, C., (2021). Data Science ab Klasse 5 – Konkrete Unterrichtsvorschläge für künstliche Intelligenz unplugged und Datenbewusstsein. In: Humbert, L. (Hrsg.), INFOS 2021 – 19. GI-Fachtagung Informatik und Schule. Gesellschaft für Informatik, Bonn. (S. 327-327). DOI: 10.18420/infos2021_w278 

2020 

  • Biehler, R., Frischemeier, D., Podworny, S., Wassong, T., Schulte, C., Opel, S. & Schlichtig, M. (2020). Substantielle Digitale Bildung statt nur Anwendung digitaler Werkzeuge – Impulse aus einem Pilotprojekt zu Data Science in der Sekundarstufe. In: Beiträge zum Mathematikunterricht 2019 (pp. 133-136). Münster: WTM-Verlag. 
  • Budde, L., Frischemeier, D., Biehler, R., Fleischer, Y., Gerstenberger, D., Podworny, S., & Schulte, C. (2020). Data science education in secondary school: How to develop statistical reasoning when exploring data using CODAP. In P. Arnold (Ed.), New Skills in the Changing World of Statistics Education: Proceedings of the Roundtable conference of the International Association for Statistical Education (IASE), July 2020. ISI/IASE.
  • Budde, L., Frischemeier, D., Biehler, R., Fleischer, Y., Gerstenberger, D., Podworny, S., Schulte, C. (2020). Data science education in secondary school: How to develop statistical reasoning when exploraing data using CODAP. In P. Arnold (Ed), New Skills in the Changing World of Statistics Education. Proceedings of the Roundtable conference of the International Association for Statistical Education (IASE), July 2020, Online. Voorborg, The Netherlands. 
  • Fleischer, Y., & Biehler, R. (2020). Automatisierte Entscheidungsverfahren als Thema im allgemeinbildenden Mathematikunterricht. In H.-S. Siller, W. Weigel, & J. F. Wörler (Eds.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2020 (pp. 273-276). Münster: WTM-Verlag. 

2019 

  • Biehler, R. (2019). Software for learning and for doing statistics and probability – Looking back and looking forward from a personal perspective. In J. M. Contreras, M. M. Gea, M. M. López-Martín, & E. Molina-Portillo (Eds.), Proceedings of the Third International Virtual Congress of Statistical Education. University of Granada. www.ugr.es/local/fqm126/civeest.html 
  • Opel, S., Schlichtig, M., Schulte, C., Biehler, R., Frischemeier, D., Podworny, S. & Wassong, T. (2019). Entwicklung und Reflexion einer Unterrichtssequenz zum Maschinellen Lernen als Aspekt von Data Science in der Sekundarstufe II. In: A. Pasternak (Hrsg.), Proceedings zur 18. GI-Fachtagung Informatik und Schule „Informatik für Alle” (S.  285-294). Bonn: Gesellschaft für Informatik. 
  • Schlichtig, M., Opel, S., Schulte, C., Biehler, R., Frischemeier, D., Podworny, S. & Wassong, T. (2019). Maschinelles Lernen im Unterricht mit Jupyter Notebook. In: A. Pasternak (Hrsg.), Proceedings zur 18. GI-Fachtagung Informatik und Schule “Informatik für Alle” (S.  385). Bonn: Gesellschaft für Informatik. 

2018 

  • Biehler, R., Budde, L., Frischemeier, D., Heinemann, B., Podworny, S., Schulte, C., & Wassong, T. (Eds.). (2018). Paderborn Symposium on Data Science Education at School Level 2017: The Collected Extended Abstracts. Paderborn: Universitätsbibliothek Paderborn. doi.org/10.17619/UNIPB/1-374 
  • Biehler, R., Frischemeier, D., Podworny, S., Wassong, T., Budde, L., Heinemann, B., & Schulte, C. (2018). Data Science and Big Data in Upper Secondary Schools: A Module to Build up First Components of Statistical Thinking in a Data Science Curriculum. Archives of Data Science, Series A (Online First), 5(1), 28. http://doi.org/10.5445/KSP/1000087327/28 
  • Biehler, R., & Schulte, C. (2018). Perspectives for an interdisciplinary data science curriculum at German secondary schools. In R. Biehler, L. Budde, D. Frischemeier, B. Heinemann, S. Podworny, C. Schulte, & T. Wassong (Eds.), Paderborn Symposium on Data Science Education at School Level 2017: The Collected Extended Abstracts (pp. 2-14). Universitätsbibliothek Paderborn. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.17619/UNIPB/1-374 
  • Heinemann, B., Opel, S., Budde, L., Schulte, C., Frischemeier, D., Biehler, R., Podworny, S. & Wassong, T. (2018). Drafting a Data Science Curriculum for Secondary Schools. Proceedings of the 18th Koli Calling International Conference on Computing Education Research – Koli Calling ’18, (17), 1–5. http://doi.org/10.1145/3279720.3279737