Professor Dr. Daniel Frischemeier

Professor Dr. Daniel Frischemeier

Johann-Krane-Weg 39, Raum 2009
48149 Münster

T: +49 251 83-39373

Akademische Profile

  • Forschungsschwerpunkte

    • Design und Erprobung von Lehr-Lernumgebungen und qualitative Analyse kognitiver Prozesse von Lernenden im Bereich der Leitidee „Daten und Zufall“ in der Primarstufe
    • Design, Erprobung und Evaluation von Unterrichtsmaterialien im Bereich Data Science und Zivilstatistik
    • Einsatz von Lernvideos zur Förderung von prozessbezogenen Kompetenzen im Mathematikunterricht der Primarstufe am Gegenstand substanzieller Aufgabenformate
    • Fermi-Aufgaben im Mathematikunterricht der Primarstufe
    • informatische Bildung im Mathematikunterricht der Primarstufe

  • Vita

    Akademische Ausbildung

    Promotion im Fach Mathematik zum Dr. rer. nat. mit der Promotionsschrift „Statistisch denken und forschen lernen mit der Software TinkerPlots“, Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik, Universität Paderborn
    Aufbaustudium Mathematik, Erwerb der Promotionsberechtigung im Fach Mathematik, Universität Paderborn
    Studium der Mathematik und Physik für das Lehramt an Grund-, Haupt-, Real- und Gesamtschulen, Universität Paderborn

    Beruflicher Werdegang

    Professor für „Didaktik der Mathematik mit dem Schwerpunkt Primarstufe“, Universität Münster
    Akademischer Rat a.Z. am "Institut für Entwicklung und Erforschung des Mathematikunterrichts" (Arbeitsgruppe Prof. Dr. Christoph Selter), TU Dortmund
    Wissenschaftlicher Mitarbeiter am "Institut für Entwicklung und Erforschung des Mathematikunterrichts" (Arbeitsgruppe Prof. Dr. Christoph Selter), TU Dortmund
    Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Mathematik in der Fachgruppe „Didaktik der Mathematik“ (Arbeitsgruppe Prof. Dr. Rolf Biehler), Universität Paderborn
    Vertretung einer Professur für Mathematikdidaktik für die Primarstufe und Sekundarstufe I, Ludwig-Maximilians-Universität München
    Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Mathematik in der Fachgruppe „Didaktik der Mathematik“ (Arbeitsgruppe Prof. Dr. Rolf Biehler), Universität Paderborn

    Mitgliedschaften und Aktivitäten in Gremien

    Thematic Working Group 5 (Probability and Statistics Education) auf der CERME 14 (14th Congress of European Research in Mathematics Education), Bozen, 2025 (Co-Leader)
    International Statistical Institute (Council-Member)
    Mathematics Education Research Journal (Gutachtertätigkeit)
    Journal für Mathematikdidaktik (Gutachtertätigkeit)
    Education and Science (Gutachtertätigkeit)
    Topic Study Group (TSG) 3.18 „Data Science Teaching and Learning“ auf der 15th International Conference on Mathematical Education (ICME-15), Sydney, 2024 (Co-Chair)
    Minerva Stiftung (Minerva school 2022: "Reasoning with Models and Modeling in the Big Data Era", Local Organizer)
    Minerva Stiftung (Minerva school 2022 "Reasoning with Models and Modeling in the Big Data Era", Scientific Programm Committee)
    Thematic Working Group 5 (Probability and Statistics Education) auf der CERME 13 (13th Congress of European Research in Mathematics Education), Budapest, 2023 (Co-Leader)
    Gutachtertätigkeit für Digital Experiences in Mathematics Education
    Convenor des Topics 2 (Statistics education at the school level) auf der 11th International Conference of Teaching Statistics, Rosario (Argentina), 2022
    International Statistical Institute (ISI Publications Committee, Mitglied)
    Mitglied im Rat des Zentrums für Lehrerbildung (ZfL) der Universität Münster (Mitglied)
    Gutachtertätigkeit für Journal of Mathematics Teacher Education
    Mitglied im International Programm Committee des 63. World Statistics Congress 2021 in Den Hague (The Netherlands).
    Gutachtertätigkeit für die Zeitschrift für Pädagogik
    Gutachtertätigkeit für Frontiers in Education
    Mitglied im Advisory Board des Statistics Education Research Journal
    Mitglied im International Programm Committee der IASE Roundtable Conference 2020 “New Skills in the Changing World of Statistics Education“, Nanjing (China)
    Gutachtertätigkeit für Archives of Data Science (Series A)
    Gutachtertätigkeit für den Deutschen Akademischen Austauschdienst (DAAD)
    Gutachtertätigkeit für Mathematics Teacher: Learning and Teaching Pre-K–12
    Special Edition Editor des Statistics Education Research Journals
    Elected member des International Statistical Institute (ISI)
    Co-Leader der CERME Thematic Working Group 5 (Probability and Statistics Education) auf der CERME 12 (12th Congress of European Research in Mathematics Education), Bolzano (Italy), 2022
    Gutachtertätigkeit für Stochastik in der Schule
    Gutachtertätigkeit für das Journal of Statistics Education
    Gutachtertätigkeit für Frontiers in Psychology
    Gutachtertätigkeit für Mathematical Thinking and Learning
    Mitglied im Herausgebergremium der Zeitschrift Stochastik in der Schule
    Convenor des Topics 11 (Contributed Papers) auf der 10th International Conference of Teaching Statistics, Kyoto (Japan), 2018
    Mitglied des Scientific und Local Organizing Committees des Symposiums “Perspectives for data science education at school level”, Paderborn, 2017
    Gutachtertätigkeit für das Statistics Education Research Journal
    Gutachtertätigkeit für die Zeitschrift für Hochschulentwicklung
    Gutachtertätigkeit für ZDM Mathematics Education
    Co-Leader der CERME Thematic Working Group 5 (Probability and Statistics Education) auf der CERME 11 (11th Congress of European Research in Mathematics Education), Utrecht (The Netherlands), 2019
    Gutachtertätigkeit für das Journal for Technology Innovations in Statistics Education
    Local Organizer der Tagung “The Ninth International Research Forum on Statistical Reasoning, Thinking, and Literacy (SRTL 9)”, Paderborn, 2015
    Co-Leader der CERME Thematic Working Group 5 (Probability and Statistics Education) auf der CERME 10 (10th Congress of European Research in Mathematics Education), Dublin (Ireland), 2017
    Gutachtertätigkeit für Educational Studies in Mathematics
    Mitglied in der International Association for Statistical Education (IASE)
    Mitglied im Verein zur Förderung des schulischen Stochastikunterrichts e.V.
    Mitglied in der Deutschen Mathematiker-Vereinigung (DMV)
    Mitglied in der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik (GDM)

  • Lehre

     

  • Projekte

    Laufend
    Abgeschlossen

  • Publikationen

    Auswahl

    • Frischemeier, Daniel. (). Reading and Interpreting Distributions of Numerical Data in Primary School. In Burrill, Gail; de Oliveira Souza, Leandro; Reston, Enriqueta (Eds.), Research on Reasoning with Data and Statistical Thinking: International Perspectives (pp. 79–99). Cham: Springer Nature. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-29459-4.
    • Biehler, Rolf; Engel, Joachim; Frischemeier, Daniel. (). Stochastik: Leitidee Daten und Zufall. In Bruder, Regina; Büchter, Andreas; Gasteiger, Hedwig; Schmidt-Thieme, Barbara; Weigand, Hans-Georg (Hrsg.), Handbuch der Mathematikdidaktik - 2. Auflage (S. 243–278). Berlin: Springer Nature. doi: 10.1007/978-3-662-66604-3.

    • Frischemeier, Daniel. (). Introducing Grade 3 Students to Digital Data Exploration. Mathematics Teacher: Learning and Teaching PK-12, 115(6), 413–421. doi: 10.5951/MTLT.2021.0264.

    • Frischemeier D, & Schnell S. (). Statistical investigations in primary school – The role of contextual expectations for data analysis. Mathematics Education Research Journal, 35, 217–242. doi: 10.1007/s13394-021-00396-5.

    • Frischemeier D. (). Building Statisticians at an Early Age - Statistical Projects Exploring Meaningful Data in Primary School. Statistics Education Research Journal, 19(1), 39–56.
    • Frischemeier D, & Leavy A. (). Improving the quality of statistical questions posed for group comparison situations. Teaching Statistics, 42, 58–65. doi: 10.1111/test.12222.

    • Frischemeier D. (). Primary school students´ reasoning when comparing groups using modal clumps, medians and hatplots. Mathematics Education Research Journal, 31, 485–505.
    • Frischemeier D. (). Statistical reasoning when comparing groups with software: Frameworks and their application to qualitative video data. In Ben-Zvi D, Burrill G (Eds.), Topics and Trends in Current Statistics Education Research: International Perspectives (pp. 282–305). Cham: Springer VDI Verlag.

    • Biehler R, Frischemeier D, Reading C, & Shaughnessy M. (). Reasoning about data. In Ben-Zvi D, Makar K, Garfield J (Eds.), International Handbook of Research in Statistics Education (pp. 139–192). New York: Springer VDI Verlag.
    • Frischemeier D. (). Design, implementation, and evaluation of an instructional sequence to lead primary school students to comparing groups in statistical projects. In Leavy A, Meletiou-Mavrotheris M, Paparistodemou E (Eds.), Statistics in Early Childhood and Primary Education: Supporting Early Statistical and Probabilistic Thinking (pp. 217–238). Singapore: Springer VDI Verlag.

    Gesamtliste

    • Podworny, S; Frischemeier, D; Dvir, M; Ben-Zvi, D (Eds.). (). Reasoning with data models and modelling in the big data era. Paderborn: Universitätsbibliothek Paderborn. doi: 10.17619/UNIPB/1-1815.
    • Podworny, S; Frischemeier, D. (). Young learners’ perspectives on the concept of data as a model: what are data and what are they used for? In Podworny, S; Frischemeier, D; Dvir, M; Ben-Zvi, D (Eds.), Reasoning with data models and modelling in the big data era (pp. 15–23). Paderborn: Universitätsbibliothek Paderborn.
    • Dvir, M; Podworny, S; Ben-Zvi, D; Frischemeier, D. (). The multidimensional pedagogical potential of data modeling. In Podworny, S; Frischemeier, D; Dvir, M; Ben-Zvi, D (Eds.), Reasoning with data models and modelling in the big data era (pp. 7–14). Paderborn: Universitätsbibliothek Paderborn.
    • Nührenbörger, Marcus; Wember, Franz B; Wollenweber, Tobias; Frischemeier, Daniel; Korten, Laura; Selter, Christoph. (). Development of teachers’ attitudes and self‐efficacy expectations for inclusive mathematics instruction: effects of online and blended learning programs. Journal of Mathematics Teacher Education, online first. doi: https://doi.org/10.1007/s10857-024-09624-8.
    • Frischemeier, D. (). Daten handlungsorientiert und mediengestützt unterrichten. Grundschulmagazin, 2024(2), 2–6.
    • Frischemeier, D., & Kuzu, T. (). Datenexploration mit Piktogramm-Datenkarten. Grundschulmagazin, 2024(2), 7–12.
    • Kuzu, T.; Frischemeier, D. (). Von Bits und Bytes. Grundschulmagazin, 2024(2), 34–39.

    • Müller-Späth, Joscha; Frischemeier, Daniel; Walter, Daniel. (). Also in Mathe schauen wir Videos! Grundschulmagazin, 2023(2), 34–39.
    • Frischemeier, Daniel. (). Reading and Interpreting Distributions of Numerical Data in Primary School. In Burrill, Gail; de Oliveira Souza, Leandro; Reston, Enriqueta (Eds.), Research on Reasoning with Data and Statistical Thinking: International Perspectives (pp. 79–99). Cham: Springer Nature. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-29459-4.
    • Leavy, Aisling; Meletiou-Mavrotheris, Maria; Paparistodemou, Efi; Frischemeier, Daniel (Eds.) (). Early Statistical and Probabilistic Thinking. Statistics Education Research Journal, 22.
    • Leavy, Aisling; Meletiou-Mavrotheris, Maria; Paparistodemou, Efi; Frischemeier, Daniel. (). Research on Early Statistical and Probabilistic Thinking. Statistics Education Research Journal, 22(2), 1–4. doi: ttps://doi.org/10.52041/serj.v22i2.706.
    • Biehler, Rolf; Engel, Joachim; Frischemeier, Daniel. (). Stochastik: Leitidee Daten und Zufall. In Bruder, Regina; Büchter, Andreas; Gasteiger, Hedwig; Schmidt-Thieme, Barbara; Weigand, Hans-Georg (Hrsg.), Handbuch der Mathematikdidaktik - 2. Auflage (S. 243–278). Berlin: Springer Nature. doi: 10.1007/978-3-662-66604-3.
    • Biehler, Rolf; Frischemeier, Daniel; Gould, Robert; Pfannkuch, Maxine. (). Impacts of Digitalization on Content and Goals of Statistics Education. In Pepin, B.; Gueudet, G.; Choppin, J. (Eds.), Handbook of Digital Resources in Mathematics Education (pp. 1–37). Cham: Springer International Publishing. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-95060-6_20-1.
    • Primi, C; Leavy, A; Kazak, S; Frischemeier, D; Gonzalez, O, & Andre, M. (). An introduction to TWG5: Probability and statistics education. In Drijvers, P; Csapodi, C; Palmér, H; Gosztonyi, K; Kónya, E (Eds.): Proceedings of the Thirteenth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERME13) , pp. 838–841. Budapest: Alfréd Rényi Institute of Mathematics and ERME.

    • Frischemeier D, Korten L, Wollenweber T, Nührenbörger M, Wember F, & Selter C. (). Das Fortbildungskonzept des Projekts GLUE - Gemeinsame LernUmgebungen Entwickeln. In Buchhaupt F, Becker J, Katzenbach D, Lutz D, Strecker A, Urban M (Hrsg.), Qualifizierung für Inklusion Grundschule (S. 115–134). Waxmann.
    • Höper L, Podworny S, Schulte C, Frischemeier D. (). Exploration of Location Data: Real Data in the Context of Interaction with a Cellular Network. In Reija Helenius (Ed.) IASE 2021 Satellite Conference: Statistics Education in the Era of Data Science, Online. doi: 10.52041/iase.nkppy.
    • Andre M, Frischemeier D, & Schneider C. (). Enhancing data literacy at an early stage: Primary school pupils’ precursor ideas of covariation. In Reija Helenius (Ed.) IASE 2021 Satellite Conference: Statistics Education in the Era of Data Science, Online. doi: 10.52041/iase.kjrrp.
    • Leavy A, Frischemeier D. (). Developing the statistical problem posing and problem refining skills of prospective teachers. Statistics Education Research Journal, 21(1), 1–27. doi: 10.52041/serj.v21i1.226.
    • Martignon L, Frischemeier D, McDowell M, & Till C. (). Dynamic, interactive trees and icon arrays for visualizing risks in civic statistics. In Ridgway J (Ed.), Teaching Statistics for Empowerment and Social Engagement: Resources for teaching civic statistics to develop informed citizens (pp. 477–501). London: Springer VDI Verlag.
    • Podworny S, Frischemeier D, & Biehler R. (). Implementing Civic Statistics activities in teacher education. In Ridgway J (Ed.), Teaching Statistics for Empowerment and Social Engagement: Resources for teaching civic statistics to develop informed citizens (pp. 369–394). London: Springer VDI Verlag.
    • Frischemeier D, Podworny S, & Biehler R. (). Data visualization packages for civic statistics in high school classrooms. In Ridgway J (Ed.), Teaching Statistics for Empowerment and Social Engagement: Resources for teaching civic statistics to develop informed citizens (pp. 199–236). London: Springer VDI Verlag.
    • Frischemeier, Daniel. (). Introducing Grade 3 Students to Digital Data Exploration. Mathematics Teacher: Learning and Teaching PK-12, 115(6), 413–421. doi: 10.5951/MTLT.2021.0264.
    • Biehler, Rolf; deVeaux, Richard; Engel, Joachim; Kazak, Sibel; Frischemeier, Daniel (Eds.) (). Research on Data Science Education. Statistics Education Research Journal, 21.
    • Biehler, Rolf; deVeaux, Richard; Engel, Joachim; Kazak, Sibel; Frischemeier, Daniel. (). Editorial: Research on Data Science Education. Statistics Education Research Journal, 21(2), 1–4. doi: https://doi.org/10.52041/serj.v21i2.606.
    • Frischemeier, Daniel; Maske-Loock, Melanie; Müller-Späth, Joscha. (). Einsatz von Erklärvideos im Mathematikunterricht der Grundschule - Ein möglicher Zugang mit digitalen Pinnwänden. In Brandt, Birgit; Bröll, Leena; Dausend, Henriette (Hrsg.), Digitales Lernen in der Grundschule III - Fachdidaktiken in der Diskussion (S. 154–169). Münster: Waxmann.
    • Birk, Lisa; Frischemeier, Daniel. (). Communicating data exploration insights through posters – A preliminary analysis of primary students´ learning outcomes. In Hodgen, J.; Geraniou, E.; Ferretti, F. (Eds.): Proceedings of the Twelfth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERME12) , pp. 813–820. Bozen-Bolzano: Selbstverlag / Eigenverlag / Self-publishing.
    • Frischemeier, Daniel; Kazak, Sibel; Leavy, Aisling M; Meletiou-Mavrotheris, M; Paparistodemou, Efi. (). International Perspectives on Early Statistical Thinking: Comparison of Primary School Curricula in Different Countries. In Peters, S; Zapata-Cardona, L; Bonafini, F; Fan, A (Eds.): Bridging the Gap: Empowering and Educating Today’s Learners in Statistics , pp. 1–6. Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute. doi: 10.52041/iase.icots11.T2E1.
    • Prömmel, A; Frischemeier, D. (). A Collaborative Project of the Subjects Geography and Computer Science: Implementing Statistical Investigations With Gapminder in Secondary Schools. In Peters, S; Zapata-Cardona, L; Bonafini, F; Fan, A (Eds.): Bridging the Gap: Empowering and Educating Today’s Learners in Statistics , pp. 1–4. Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute. doi: 10.52041/iase.icots11.T1B2.
    • Frischemeier, Daniel. (). Design ideas on primary teacher education for teaching statistics - Exploratory insights from Germany. In Salcedo, Audy; Díaz-Levicoy, Danilo (Eds.), Formacion del profesorado para enseñar estadística: retos y oportunidades (pp. 165–187). Universidad Católica del Maule: Centro de Investigación en Educación Matemática y Estadística.
    • Frischemeier, Daniel; Gonzalez, Orlando; Leavy, Aisling; Primi, Caterina; Kazak, Sibel. (). Introduction to the work of TWG5: Probability and Statistics Education. In Hodgen, J.; Geraniou, E.; Bolondi, G.; Ferretti, F. (Eds.): Proceedings of the Twelfth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education , pp. 775–778. Bolzano: Selbstverlag / Eigenverlag / Self-publishing.
    • Andre, Martin; Frischemeier, Daniel; Schneider, Christoph. (). Covariational reasoning in primary school: A qualitative approach. In Hodgen, J.; Geraniou, E.; Bolondi, G.; Ferretti, F. (Eds.): Proceedings of the Twelfth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education , pp. 787–788. Bolzano: Selbstverlag / Eigenverlag / Self-publishing.

    • de Oliveira Souza L, Porciuncula M, Zapata-Cardona L, Salcedo A, Borovcnik M, Frischemeier D. (). Statistics Education Research from a Latin American Perspective. Statistics Education Research Journal, 20(2), 1–4. doi: 10.52041/serj.v20i.428.
    • Podworny S, Fleischer Y, Hüsing S, Biehler R, Frischemeier D, Höper L, & Schulte C. (). 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), Joensuu, Finland.
    • Höper L, Podworny S, Hüsing S, Schulte C, Fleischer Y, Biehler R, Frischemeier D, & Malatyali H. (). Zur neuen Bedeutung von Daten in Data Science und künstlicher Intelligenz. In Humbert L (Hrsg.): Informatik – Bildung von Lehrkräften in allen Phasen Bonn: Gesellschaft für Informatik.
    • Frischemeier D. (). Reading and interpreting distributions of numerical data in primary school. In 14th International Congress on Mathematics Education (ICME 14), Shanghai, China.
    • Schnell S, Frischemeier D. (). Empirische Rekonstruktionen zu informellen Vorstellungen vom Median bei Grundschüler:innen. In Hein K, Heil C, Ruwisch S, Prediger S (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2021 (S. 295–298). Münster: Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.
    • Frischemeier D, & Walter D. (). Daten! Analog und digital? Lernchancen und Grenzen analoger und digitaler Medien. Fördermagazin Grundschule, 4, 8–12.
    • Frischemeier D, & Walter D. (). Daten für Kinder - Anregungen für das Sammeln, Darstellen und Interpretieren. Fördermagazin Grundschule, 4, 30–36.
    • Frischemeier D, Podworny S, & Biehler R. (). Integration fachwissenschaftlicher und fachdidaktischer Komponenten in Form von Schnittstellenaktivitäten in der Lehramtsausbildung Mathematik Primarstufe am Beispiel einer Veranstaltung zur Leitidee „Daten, Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit“ mit Unterstützung durch digitale Werkzeuge. In Biehler R, Eichler A, Hochmuth R, Rach S, Schaper N (Hrsg.), Lehrinnovationen in der Hochschulmathematik (S. 227–250). Wiesbaden: Springer Spektrum.
    • Frischemeier D, & Schnell S. (). Statistical investigations in primary school – The role of contextual expectations for data analysis. Mathematics Education Research Journal, 35, 217–242. doi: 10.1007/s13394-021-00396-5.
    • Frischemeier D, Biehler R, Podworny S, & Budde L. (). 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), 182–189.
    • de Oliveira Souza, Leandro; Porciuncula, Mauren; Zapata-Cardona, Lucia; Salcedo, Audy; Borovcnik, Manfred; Frischemeier, Daniel. (). A pesquisa em educação estatística a partir da perspectiva latino-americana. Statistics Education Research Journal, 20(2), 1–4.
    • de Oliveira Souza, Leandro; Porciuncula, Mauren; Zapata-Cardona, Lucia; Salcedo, Audy; Borovcnik, Manfred; Frischemeier, Daniel (Eds.) (). Statistics Education Research from a Latin American Perspective. Statistics Education Research Journal, 20. doi: https://doi.org/10.52041/serj.v20i2.

    • Frischemeier D. (). Building Statisticians at an Early Age - Statistical Projects Exploring Meaningful Data in Primary School. Statistics Education Research Journal, 19(1), 39–56.
    • Frischemeier D, & Leavy A. (). Improving the quality of statistical questions posed for group comparison situations. Teaching Statistics, 42, 58–65. doi: 10.1111/test.12222.
    • Primi C, Leavy A, Arteaga P, Frischemeier D, Gonzalez O, & Kazak S. (). Introduction to the papers of TWG05: Probability and statististics education. In Jankvist U T, Van den Heuvel-Panhuizen M, Veldhuis M (Eds.): Proceedings of the Eleventh Congress of the European Society for Research in Mathematics Education , pp. 866–869. Utrecht, the Netherlands: Utrecht University and ERME.
    • Frischemeier D. (). Stochastik unterrichten in der Primarstufe unter der Verwendung der Software TinkerPlots. In Frank A, Krauss S, Binder K (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2019 (S. 1191–1194). Münster: Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.
    • Frischemeier D, & Biehler R. (). Big Data in der Grundschule? Grundschule Mathematik, 65, 2–3.
    • Frischemeier D, & Biehler R. (). Statistisches Denken: Von guten Fragen, dem Denken in Verteilungen und sinnvoller Softwareunterstützung. Grundschule Mathematik, 65, 32–35.
    • Schnell S, Frischemeier D. (). Primary school students reasoning about and with the median when comparing distributions. In Jankvist U T, Van den Heuvel-Panhuizen M, Veldhuis M (Eds.): Proceedings of the Eleventh Congress of the European Society for Research in Mathematics Education , pp. 1075–1082. Utrecht, the Netherlands: Utrecht University and ERME.
    • Frischemeier D, & Leavy A. (). The challenges for prospective primary teachers when constructing statistically worthwhile questions. In Jankvist U T, Van den Heuvel-Panhuizen M, Veldhuis M (Eds.): Proceedings of the Eleventh Congress of the European Society for Research in Mathematics Education , pp. 938–945. Utrecht, the Netherlands: Utrecht University and ERME.
    • Biehler R, Fleischer Y, Budde L, Frischemeier D, Gerstenberger D, Podworny S, & Schulte C. (). 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 Arnold P (Ed.): New Skills in the Changing World of Statistics Education Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute.
    • Budde L, Frischemeier D, Biehler R, Fleischer Y, Gerstenberger D, Podworny S, & Schulte C. (). Data Science Education in secondary school: How to develop statistical reasoning when exploring data using CODAP and Jupyter Notebooks. In Arnold P (Ed.): New Skills in the Changing World of Statistics Education Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute.
    • Frischemeier D. (). Förderung stochastischer Kompetenzen in der Primarstufe mit der Software TinkerPlots. In Brandt B, Bröll L, Dausend H (Hrsg.), Digitales Lernen in der Grundschule II - Aktuelle Trends in Forschung und Praxis (S. 324–340). Münster: Waxmann.
    • Frischemeier D. (). Nutzungsweisen der Software TinklerPlots bei der Analyse von Daten – Eine explorative Fallstudie mit Schülerinnen und Schülern der Primarstufe. In Ladel S, Rink R, Schreiber C, Walter D (Hrsg.), Forschung zu und mit digitalen Medien – Befunde für den Mathematikunterricht der Primarstufe (S. 181–200). Münster: Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.

    • Podworny S, Frischemeier D. (). Krankenhäuser, Unfälle und Statistik. Mini-Projekte zur Thematisierung von Zivilstatistik im Unterricht. Stochastik in der Schule, 39(1), 13–19.
    • Frischemeier D, Podworny S, & Biehler R. (). Chancen und Herausforderungen für die Implementation von Zivilstatistiken in der Lehramtsausbildung. Stochastik in der Schule, 39(1), 26–33.
    • Frischemeier D. (). Primary school students´ reasoning when comparing groups using modal clumps, medians and hatplots. Mathematics Education Research Journal, 31, 485–505.
    • Engel J, Biehler R, Frischemeier D, Podworny S, Schiller A, & Martignon L. (). Zivilstatistik: Konzept einer neuen Perspektive auf Data Literacy und Statistical Literacy. AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, 13(3-4), 213–244.
    • Schlichtig M, Opel S, Schulte C, Biehler R, Frischemeier D, Podworny S, & Wassong T. (). Maschinelles Lernen im Unterricht mit Jupyter Notebooks. In Pasternak A (Hrsg.): Proceedings zur 18. GI-Fachtagung Informatik und Schule “Informatik für Alle” , S. 385. Bonn: Gesellschaft für Informatik.
    • Opel S, Schlichtig M, Schulte C, Biehler R, Frischemeier D, Podworny S, & Wassong T. (). Entwicklung und Reflexion einer Unterrichtssequenz zum Maschinellen Lernen als Aspekt von Data Science in der Sekundarstufe II. In Pasternak A (Hrsg.): Proceedings zur 18. GI-Fachtagung Informatik und Schule “Informatik für Alle” , S. 285–294. Bonn: Gesellschaft für Informatik.
    • Frischemeier D. (). Developing data competence in primary school. In Budgett S (Ed.): Proceedings of the Satellite conference of the International Association for Statistical Education .
    • Biehler R, Frischemeier D, Podworny S, Wassong T, Schulte C, Opel S, & Schlichtig M. (). Substantielle Digitale Bildung statt nur Anwendung digitaler Werkzeuge – Impulse aus einem Pilotprojekt zu Data Science in der Sekundarstufe. In Frank A, Krauss S, Binder K (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2019 (S. 133–136). Münster: Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.
    • Frischemeier D, & Biehler R. (). Design of a teaching unit to develop primary school students´ reasoning about uncertainty in multi-step chance experiments. In Budgett S (Ed.): Decision Making Based on Data.
    • Frischemeier D. (). Statistical reasoning when comparing groups with software: Frameworks and their application to qualitative video data. In Ben-Zvi D, Burrill G (Eds.), Topics and Trends in Current Statistics Education Research: International Perspectives (pp. 282–305). Cham: Springer VDI Verlag.
    • Frischemeier D, & Podworny S. (). Implementation der Software TinkerPlots zur Datenanalyse und zur Simulation von Zufallsexperimenten in der Grundschullehrerausbildung in Stochastik. In Walter D, Rink R (Hrsg.), Digitale Medien in der Lehrerbildung Mathematik – Konzeptionelles und Beispiele für die Primarstufe (S. 74–94). Münster: Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.

    • Frischemeier D, & Biehler R. (). Preservice teachers´ comparing groups with TinkerPlots - An exploratory video study. Statistics Education Research Journal, 17(1), 35–60.
    • Biehler R, Frischemeier D, & Podworny S. (). Civic Engagement in Higher Education: A university course in civic statistics for mathematics preservice teachers. Zeitschrift für Hochschulentwicklung, 13(2), 169–182.
    • Biehler R, Frischemeier D, & Podworny S. (). Elementary preservice teachers’ reasoning about modeling in a civic statistics context. ZDM Mathematics Education, 50(7), 1237–1251.
    • Biehler R, Frischemeier D, Podworny S, Wassong T, Budde L, Heinemann B, & Schulte C. (). 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, 5(1), 1–19.
    • Frischemeier D. (). Kompetenzen von Lehramtsstudierenden beim Vergleich von Verteilungen unter Nutzung der Software TinkerPlots. mathematica didactica, 41(2), 107–125.
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    • Frischemeier D. (). Spielerisches Erlernen von Datenanalyse mit der Software TinkerPlots - Ergebnisse einer Pilotstudie. In Haug R, Holzäpfel L (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2011 (S. 275–278). Münster: Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.