Publikationen

(2024). TIMSS 2023: Zusammenfassung und Diskussion der Ergebnisse. In: Wallner-Paschon, C. & Wiesinger, L. TIMSS 2023 Ergebnisbericht, S. 123–138.

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(2024). Bildung mit und über KI in der Schule: Umsetzung einer partizipativen Unterrichtsplattform. Proceedings of DELFI Workshops 2024. Gesellschaft für Informatik e.V.

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(2024). Förderung von Epistemic Agency – Entwicklung von Computational Essays bei der Bearbeitung datengetriebener, realer Problemstellungen. (im Druck). In: Beiträge zum Mathematikunterricht 2024, WTM-Verlag.

(2024). Moderner Mathematikunterricht: Vermittlung der mathematischen Grundlagen künstlicher Neuronaler Netze. (im Druck). In: Beiträge zum Mathematikunterricht 2024, WTM-Verlag.

(2024). KI im Biologieunterricht: Von den Grundlagen zur praxisorientierten Anwendung. In: J. Huwer et al. (Hrsg.). Kompetenzen für den Unterricht mit und über Künstliche Intelligenz. Perspektiven, Orientierungshilfen und Praxisbeispiele für die Lehramtsausbildung in den Naturwissenschaften. Watzmann-Verlag.

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(2024). KI als Thema für den Mathematikunterricht. mathematik lehren, 244, Friedrich-Verlag, S. 2–7.

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(2024). Und, was schaust du so? – Wie Streamingdienste unsere Präferenzen vorhersagen. mathematik lehren, 244, Friedrich-Verlag, S. 30–35.

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(2024). KI in der Medizin – Klassifizierungsprobleme mit Geraden lösen. mathematik lehren, 244, Friedrich-Verlag, S. 14–18.

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(2024). Projektkurs für Mädels: Mit Mathe und KI reale Probleme lösen. Mitteilungen der Deutschen Mathematiker-Vereinigung 32(2), S. 124–126.

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(2024). Wie viel Mathe steckt in mathematischer Modellierung? – Eine Antwort am Beispiel der Optimierung. Der Mathematikunterricht. Friedrich-Verlag, 70(1), 35-44.

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(2023). From school mathematics to artificial neural networks: Developing a mathematical model to predict life expectancy. In: Thirteenth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERME13).

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(2023). AI education as a starting point for interdisciplinary STEM projects. In: Thirteenth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERME13).

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(2023). Klassifizierungsprobleme: Maschinelles Lernen und KI im Mathematikunterricht. In: Beiträge zum Mathematikunterricht 2022, WTM-Verlag.

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(2022). Mathematische Grundlagen der Künstlichen Intelligenz im Schulunterricht - Chancen für eine Bereicherung des Unterrichts in linearer Algebra. Mathematische Semesterberichte. Springer. 69. 73–101.

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(2022). Erneuerbare Energien – Modellierung und Optimierung eines Solarkraftwerks. In: M. Frank & C. Roeckerath (Hrsg.) Neue Materialien für einen realitätsbezogenen Mathematikunterricht 9. Realitätsbezüge im Mathematikunterricht, S. 15-69. Springer.

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(2022). Einführung. In: M. Frank & C. Roeckerath (Hrsg.) Neue Materialien für einen realitätsbezogenen Mathematikunterricht 9. Realitätsbezüge im Mathematikunterricht, S. 1-6. Springer.

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(2022). Aufbau und Einsatzmöglichkeiten des Lehr- und Lernmaterials. In: M. Frank & C. Roeckerath (Hrsg.) Neue Materialien für einen realitätsbezogenen Mathematikunterricht 9. Realitätsbezüge im Mathematikunterricht, S. 7-14. Springer.

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(2022). Data Science and Machine Learning in mathematics education: High-school students working on the Netflix Prize. In: Twelfth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERME12).

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(2022). Mathematische Modellierungswochen – auch online. Mitteilungen der Deutschen Mathematiker-Vereinigung, 30(1), 46-50.

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(2022). Digital Tools to Enable Collaborative Mathematical Modeling Online. Modelling in Science Education and Learning, 15(1), 151-174.

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(2021). Digitales Lernmaterial zur Netflix Challenge. In: K. Hein, C. Heil, S. Ruwisch & S. Prediger (Hrsg.). Beiträge zum Mathematikunterricht 2021, S. 1534–1534. WTM Verlag.

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(2021). Authentische und relevante Modellierung mit Schülerinnen und Schülern an nur einem Tag?!. In: M. Bracke, M. Ludwig & K. Vorhölter (Hrsg.) Neue Materialien für einen realitätsbezogenen Mathematikunterricht 8. Realitätsbezüge im Mathematikunterricht, S. 37–50. Springer.

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(2020). Schüler/innen forschen zu erneuerbaren Energien – Optimierung eines Solarkraftwerks. In: H.-S. Siller, W. Weigel & J. F. Wörler (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2020, S. 1534–1534. WTM-Verlag.

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(2018). Wie funktioniert eigentlich GPS? – ein computergestützter Modellierungsworkshop. In: Greefrath, G., Siller, HS. (Hrsg.) Digitale Werkzeuge, Simulationen und mathematisches Modellieren. Realitätsbezüge im Mathematikunterricht, S. 137–163. Springer Spektrum.

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