Professor Dr. Daniel Frischemeier

Laufend

• Programm zur MINT-Lehrkräfte-Nachwuchsförderung – MILeNa (seit 2025)
  Eigenmittelprojekt
• Verbundprojekt: Perspektiven der Informationsgesellschaft im Grundschulunterricht (PlnGU) - Teilprojekt: Lernendenperspektive & Unterrichtspraxis (2025 – 2027)
  Beteiligung an einem bundesgeförderten Verbund: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt | Förderkennzeichen: 01JD2412B
• Mathe inklusiv mit PIKAS (2022 – 2027)
  Beteiligung in sonstigem Verbundvorhaben: Ministerium für Schule und Bildung des Landes Nordrhein-Westfalen
• Promoting Data Science Education for Teacher Education at the University level – DataSETUP (2023 – 2026)
  EU-Projekt koordiniert an der Universität Münster: EU - Erasmus+ - Cooperation Partnerships | Förderkennzeichen: 2023-1-DE01-KA220-HED-000160333
• An Interdisciplinary Exploration of Future Data Pedagogies and Digital Tools to Nurture Citizens´ Reasoning with Models and Modeling in the Big Data Era (seit 2021)
  Projekt durchgeführt außerhalb der Universität Münster
• ProDaBi II: Data Science und Big Data in der Schule (seit 2019)
  Projekt durchgeführt außerhalb der Universität Münster
• TinkerPlots.de: Forschungs- und Entwicklungsprojekt zum Design zur wissenschaftlich begleiteten Erprobung von didaktischen Konzepten und Unterrichtsmaterialien zum Einsatz von TinkerPlots in der Primarstufe und der Sekundarstufe I (seit 2009)
  Projekt durchgeführt außerhalb der Universität Münster

Abgeschlossen

• Data Science Education in STEAM for Civic Engagement and Social Justice from the Early Years – DataScEd4CiEn (2023 – 2026)
  EU-Projekt koordiniert außerhalb der Universität Münster: EU - Erasmus+ - Cooperation Partnerships | Förderkennzeichen: 2023-1-CY01-KA220-SCH-000164724
• Gemeinsame Lern-Umgebungen Entwickeln (GLUE) - Blended-Learning-Fortbildungen zum inklusiven Mathematikunterricht (gefördert vom BMBF) (2018 – 2021)
  Projekt durchgeführt außerhalb der Universität Münster: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt
• ProDaBi I: Data Science und Big Data in der Schule - Ein Pilot-Projekt zur Entwicklung und Erprobung eines Data Science-Curriculums in der Sekundarstufe II (2017 – 2019)
  Projekt durchgeführt außerhalb der Universität Münster: Deutsche Telekom Stiftung
• ProCivicStat: Promoting civic engagement via explorations of evidence (2015 – 2018)
  Eigenmittelprojekt

• 2026
• 2025
• 2024
• 2023
• 2022
• 2021
• 2020
• 2019
• 2018
• 2017
• 2016
• 2015
• 2014
• 2013
• 2012
• 2011

2026

• Witte, V., Schwering, A., & Frischemeier, D. (2026). Data collection as a catalyst for data literacy: A concept for building Smart City gadgets at school. In Birk, L., Loth, G., Jotzo, L., & Binder and Daniel Frischemeier, K. (Hrsg.), IASE 2025 Satellite ConferenceProceedings of the IASE 2025 Satellite Conference - Statistics and Data Science Education in STEAM (S. 1–8). International Association for Statistics Education. doi: 10.52041/iase25.108.
• Witte, V., Schwering, A., Frischemeier, D., Wieczorek, L., & Mehren, R. (2026). Data Driven Mobility Transition: Enhancing Data Literacy and Self-efficacy Through a Transdisciplinary Project Week in Secondary Education. Journal of Statistics and Data Science Education, 00. doi: 10.1080/26939169.2025.2593295.
• Frischemeier, D., & Platz, M. (2026). Maschinelles Lernen - einfach erklärt! KI Kinderleicht?!, 1 (1), 6–7.
• Platz, M., Schorcht, S., & Frischemeier, D. (Hrsg.), Deutsch differenziert.
• Birk, L., Loth, G., Jotzo, L., Binder, K., & Frischemeier, D. (Hrsg.) (2026). Statistics and Data Science Education in STEAM. Proceedings of the Satellite Conference of the International Association for Statistical Education (IASE), September/October 2025. ISI/IASE.
• Birk, L., & Frischemeier, D. (2026). Durchgängigkeit als fundamentales Ziel: Statistisches Denken vom Elementarbereich bis zur Sekundarstufe I fördern. Erziehung & Unterricht - Österreichische pädagogische Zeitschrift, 2026 (1-2), 19–28. doi: 10.83094/e-u-2026-01.
• Schorcht, S., Frischemeier, D., & Platz, M. (2026). Künstliche Intelligenz in der Grundschule verstehen und nutzen. KI Kinderleicht?!, 1, 2–3.
• Frischemeier, D. (2026). Mit Daten umgehen: Planen, Erfassen, Strukturieren und Interpretieren. Praxis Grundschule, 2026 (2), 6–8.
• Frischemeier, D. (2026). Erste statistische Projekte: Mit Umfragen, Datenkarten und TinkerPlots Daten erheben und auswerten. Praxis Grundschule, 2026 (2), 40–45.
• Leavy, A., Kazak, S., Podworny, S., & Frischemeier, D. (2026). Designing Data Science Learning in Initial Teacher Education: The EDUCATE Conceptual Framework. Education Sciences, 16 (2), Artikel 307. doi: 10.3390/educsci16020307.

2025

• Frischemeier, D., & Birk, L. (2025). Different lenses on distributions and the integration of context knowledge in data-ing processes of primary school students. ZDM - Mathematics Education, 57 (1), 45–59. doi: 10.1007/s11858-024-01647-y.
• Witte, V., Schwering, A., & Frischemeier, D. (2025). Strengthening Data Literacy in K-12 Education: A Scoping Review. Education Sciences, 15 (1). doi: 10.3390/educsci15010025.
• Peters, S., de Sousa, B., Teran, T., Zapata-Cardona, L., & Frischemeier, D. (Hrsg.), Statistics Education Research Journal, 23 (2). doi: 10.52041/serj.v23i2.
• Peters, S., de Sousa, B., Teran, T., Zapata-Cardona, L., & Frischemeier, D. (2025). Editorial: Inclusive Statistics Education with Digital Resources. Statistics Education Research Journal, 23 (2), 1–3. doi: 10.52041/serj.v23i2.879.
• Frischemeier, D. (2025). Discussion of using interpolation in Grade 5 to Solve a Mystery. Teaching Statistics, 47 (1), 1–3. doi: 10.1111/test.12401.
• Frischemeier, D. (2025). Der doppelte Würfelwurf - Computergestützte Simulationen erkunden. Praxis Grundschule, 2025 (2), 36–42.
• Frischemeier, D., & Biehler, R. (2025). Förderung von statistischem Denken im Mathematikunterricht der Primarstufe: Bedeutsame Ideen und Förderungsmöglichkeiten. Stochastik in der Schule, 45 (1), 22–33.
• Frischemeier, D., Kortüm, L., Nührenbörger, M., Raßbach, A., Wember, F. B., Korten, L., & Selter, C. (2025). Teachers’ knowledge of adapting tasks for inclusive mathematics instruction.Preprint. Mathematics Education Research Journal. doi: 10.1007/s13394-025-00540-5.
• Witte, V., Schwering, A., & Frischemeier, D. (2025). Enhancing data literacy through (virtual) reality: A pedagogical intervention research on the sub-skill of data collection.Preprint. Statistics Education Research Journal, 24 (2), Artikel 5. doi: 10.52041/serj.v24i2.861.
• Platz, M., Schorcht, S., & Frischemeier, D. (Hrsg.) (2025). Künstliche Intelligenz in der Primarstufe - Perspektiven für den Mathematikunterricht, die Lehramtsaus- und fortbildung sowie für die mathematikdidaktische Forschung. (1. Aufl.) Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.
• Platz, M., Schorcht, S., & Frischemeier, D. (2025). Lernen mit und über KI: Wie funktionieren LLMs und welche Prompt Techniken gibt es? In Platz, M., Schorcht, S., & Frischemeier, D. (Hrsg.), Lernen, Lehren und Forschen mit digitalen Medien: Bd. 14. Künstliche Intelligenz in der Primarstufe - Perspektiven für den Mathematikunterricht, die Lehramtsaus- und -fortbildung sowie für die mathematikdidaktische Forschung (S. 109–130). Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.
• Biehler, R., Engel, J., Frischemeier, D., & Podworny, S. (2025). Civic Statistical Literacy: Konzept und praxisnahe Umsetzung am Beispiel des Klimawandels.Preprint. mathematica didactica, 48 (2), 1–19. doi: 10.18716/ojs/md/2025.2297.
• Schorcht, S., Frischemeier, D., & Platz, M. (2025). Fit für die Zukunft - KI-Grundlagen für den Lehrkoffer. Mathematik differenziert: Zeitschrift für die Grundschule, 4, 6–9.

2024

• Podworny, S., Frischemeier, D., Dvir, M., & Ben-Zvi, D. (Hrsg.) (2024). Reasoning with data models and modelling in the big data era. Universität Paderborn. doi: 10.17619/UNIPB/1-1815.
• Podworny, S., & Frischemeier, D. (2024). 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. (Hrsg.), Reasoning with data models and modelling in the big data era (S. 15–23). Universität Paderborn.
• Dvir, M., Podworny, S., Ben-Zvi, D., & Frischemeier, D. (2024). The multidimensional pedagogical potential of data modeling. In Podworny, S., Frischemeier, D., Dvir, M., & Ben-Zvi, D. (Hrsg.), Reasoning with data models and modelling in the big data era (S. 7–14). Universität Paderborn.
• Nührenbörger, M., Wember, F. B., Wollenweber, T., Frischemeier, D., Korten, L., & Selter, C. (2024). 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: 10.1007/s10857-024-09624-8.
• Frischemeier, D. (2024). Daten handlungsorientiert und mediengestützt unterrichten. Grundschulmagazin, 2024 (2), 2–6.
• Frischemeier, D., & Kuzu, T. (2024). Datenexploration mit Piktogramm-Datenkarten. Grundschulmagazin, 2024 (2), 7–12.
• Kuzu, T., & Frischemeier, D. (2024). Von Bits und Bytes. Grundschulmagazin, 2024 (2), 34–39.
• Frischemeier, D., & Biehler, R. (2024). Daten-Spürnasen auf Spurensuche - Datenanalyse in der Grundschule mit digitalen Werkzeugen. Klett Kallmeyer.
• Biehler, R., & Frischemeier, D. (2024). Eine inklusive Lehr-Lernumgebung für die Leitidee „Daten und Zufall“ in der Primarstufe. In Barzel, B., Büchter, A., Rütten, C., Schacht, F., & Weskamp-Kleine, S. (Hrsg.), Inklusives Lehren und Lernen von Mathematik (S. 197–215). Springer Spektrum.
• Frischemeier, D. (2024). Daten im Mathematikunterricht der Primarstufe – analog und digital. In Brandt, B., & Bröll, L. (Hrsg.), Digitales Lernen in der Grundschule IV: Fachdidaktische Perspektiven auf den Einsatz digitaler Werkzeuge (S. 29–46). Waxmann.
• Götze, D., Selter, C., & Frischemeier, D. (2024). Weitere Inhaltsbereiche des Mathematikunterrichts. In Götz, M., Hartinger, A., Heinzel, F., Kahlert, J., Miller, S., & Sandfuchs, U. (Hrsg.), Handbuch Grundschulpädagogik und Grundschuldidaktik (5. Aufl.) (S. 577–582). utb.
• Effkemann, J., & Frischemeier, D. (2024). Matheforschervideos zur Förderung der prozessbezogenen Kompetenzen Darstellen und Argumentieren in der Primarstufe. In P. Ebers, F. Rösken, B. Barzel, A. Büchter, F. Schacht & P. Scherer (Hrsg.) (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2024 (S. 1586–1586). Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien. doi: 10.17877/DE290R-24915.
• Frischemeier, D. (2024). Förderung von Data Literacy im Mathematikunterricht der Primarstufe – unterrichtspraktische Umsetzungsideen und empirische Befunde. In Steinweg, A. S. (Hrsg.), Mathematikdidaktik Grundschule: Bd. 13. Schule im Wandel – Mathematikunterricht im Wandel: Tagungsband des AK Grundschule in der GDM 2024 (S. 25–40). University of Bamberg Press. doi: 10.20378/irb-104036.

2023

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

2022

• Frischemeier, D., Korten, L., Wollenweber, T., Nührenbörger, M., Wember, F., & Selter, C. (2022). 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. (2022). Exploration of Location Data: Real Data in the Context of Interaction with a Cellular Network. IASE 2021 Satellite Conference: Statistics Education in the Era of Data Science, Online. doi: 10.52041/iase.nkppy.
• Andre, M., Frischemeier, D., & Schneider, C. (2022). Enhancing data literacy at an early stage: Primary school pupils’ precursor ideas of covariation. IASE 2021 Satellite Conference: Statistics Education in the Era of Data Science, Online. doi: 10.52041/iase.kjrrp.
• Leavy, A., & Frischemeier, D. (2022). 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. (2022). Dynamic, interactive trees and icon arrays for visualizing risks in civic statistics. In Ridgway, J. (Hrsg.), Teaching Statistics for Empowerment and Social Engagement: Resources for teaching civic statistics to develop informed citizens (S. 477–501). Springer VDI Verlag.
• Podworny, S., Frischemeier, D., & Biehler, R. (2022). Implementing Civic Statistics activities in teacher education. In Ridgway, J. (Hrsg.), Teaching Statistics for Empowerment and Social Engagement: Resources for teaching civic statistics to develop informed citizens (S. 369–394). Springer VDI Verlag.
• Frischemeier, D., Podworny, S., & Biehler, R. (2022). Data visualization packages for civic statistics in high school classrooms. In Ridgway, J. (Hrsg.), Teaching Statistics for Empowerment and Social Engagement: Resources for teaching civic statistics to develop informed citizens (S. 199–236). Springer VDI Verlag.
• Frischemeier, D. (2022). 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, R., deVeaux, R., Engel, J., Kazak, S., & Frischemeier, D. (Hrsg.), Statistics Education Research Journal, 21 (2).
• Biehler, R., deVeaux, R., Engel, J., Kazak, S., & Frischemeier, D. (2022). Editorial: Research on Data Science Education. Statistics Education Research Journal, 21 (2), 1–4. doi: 10.52041/serj.v21i2.606.
• Frischemeier, D., Maske-Loock, M., & Müller-Späth, J. (2022). Einsatz von Erklärvideos im Mathematikunterricht der Grundschule - Ein möglicher Zugang mit digitalen Pinnwänden. In Brandt, B., Bröll, L., & Dausend, H. (Hrsg.), Digitales Lernen in der Grundschule III - Fachdidaktiken in der Diskussion (S. 154–169). Waxmann.
• Birk, L., & Frischemeier, D. (2022). Communicating data exploration insights through posters – A preliminary analysis of primary students´ learning outcomes. In Hodgen, J., Geraniou, E., & Ferretti, F. (Hrsg.), CERME Proceedings Series: Bd. 12. Proceedings of the Twelfth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERME12) (S. 813–820). Selbstverlag / Eigenverlag.
• Frischemeier, D., Kazak, S., Leavy, A. M., Meletiou-Mavrotheris, M., & Paparistodemou, E. (2022). International Perspectives on Early Statistical Thinking: Comparison of Primary School Curricula in Different Countries. In Peters, S., Zapata-Cardona, L., Bonafini, F., & Fan, A. (Hrsg.), Bridging the Gap: Empowering and Educating Today’s Learners in Statistics (S. 1–6). International Statistical Institute. doi: 10.52041/iase.icots11.T2E1.
• Prömmel, A., & Frischemeier, D. (2022). 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. (Hrsg.), Bridging the Gap: Empowering and Educating Today’s Learners in Statistics (S. 1–4). International Statistical Institute. doi: 10.52041/iase.icots11.T1B2.
• Frischemeier, D. (2022). Design ideas on primary teacher education for teaching statistics - Exploratory insights from Germany. In Salcedo, A., & Díaz-Levicoy, D. (Hrsg.), Formacion del profesorado para enseñar estadística: retos y oportunidades (S. 165–187). Centro de Investigación en Educación Matemática y Estadística.
• Frischemeier, D., Gonzalez, O., Leavy, A., Primi, C., & Kazak, S. (2022). Introduction to the work of TWG5: Probability and Statistics Education. In Hodgen, J., Geraniou, E., Bolondi, G., & Ferretti, F. (Hrsg.), CERME Proceedings Series: Bd. 12. Proceedings of the Twelfth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (S. 775–778). Selbstverlag / Eigenverlag.
• Andre, M., Frischemeier, D., & Schneider, C. (2022). Covariational reasoning in primary school: A qualitative approach. In Hodgen, J., Geraniou, E., Bolondi, G., & Ferretti, F. (Hrsg.), CERME Proceedings Series: Bd. 12. Proceedings of the Twelfth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (S. 787–788). Selbstverlag / Eigenverlag.

2021

• de, O. S., Porciuncula, M., Zapata-Cardona, L., Salcedo, A., Borovcnik, M., & Frischemeier, D. (2021). 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. (2021). Using data cards for teaching data based decision trees in middle school. 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. (2021). Zur neuen Bedeutung von Daten in Data Science und künstlicher Intelligenz. In Humbert, L. (Hrsg.), Informatik – Bildung von Lehrkräften in allen Phasen Gesellschaft für Informatik.
• Frischemeier, D. (2021). Reading and interpreting distributions of numerical data in primary school. 14th International Congress on Mathematics Education (ICME 14), Shanghai, China.
• Schnell, S., & Frischemeier, D. (2021). 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). Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.
• Frischemeier, D., & Walter, D. (2021). Daten! Analog und digital? Lernchancen und Grenzen analoger und digitaler Medien. Fördermagazin Grundschule, 4, 8–12.
• Frischemeier, D., & Walter, D. (2021). Daten für Kinder - Anregungen für das Sammeln, Darstellen und Interpretieren. Fördermagazin Grundschule, 4, 30–36.
• Frischemeier, D., Podworny, S., & Biehler, R. (2021). 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). Springer Spektrum.
• 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), 182–189.
• de Oliveira Souza, L., Porciuncula, M., Zapata-Cardona, L., Salcedo, A., Borovcnik, M., & Frischemeier, D. (2021). A pesquisa em educação estatística a partir da perspectiva latino-americana. Statistics Education Research Journal, 20 (2), 1–4.
• de Oliveira Souza, L., Porciuncula, M., Zapata-Cardona, L., Salcedo, A., Borovcnik, M., & Frischemeier, D. (Hrsg.), Statistics Education Research Journal, 20 (2). doi: 10.52041/serj.v20i2.

2020

• Frischemeier, D. (2020). Building Statisticians at an Early Age - Statistical Projects Exploring Meaningful Data in Primary School. Statistics Education Research Journal, 19 (1), 39–56. doi: 10.52041/serj.v19i1.118.
• Frischemeier, D., & Leavy, A. (2020). 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. (2020). Introduction to the papers of TWG05: Probability and statististics education. In Jankvist, U. T., Van, d. H.-P., & Veldhuis, M. (Hrsg.), Proceedings of the Eleventh Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (S. 866–869). Utrecht University.
• Frischemeier, D. (2020). 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). Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.
• Frischemeier, D., & Biehler, R. (2020). Big Data in der Grundschule? Grundschule Mathematik, 65, 2–3.
• Frischemeier, D., & Biehler, R. (2020). Statistisches Denken: Von guten Fragen, dem Denken in Verteilungen und sinnvoller Softwareunterstützung. Grundschule Mathematik, 65, 32–35.
• Schnell, S., & Frischemeier, D. (2020). Primary school students reasoning about and with the median when comparing distributions. In Jankvist, U. T., Van, d. H.-P., & Veldhuis, M. (Hrsg.), Proceedings of the Eleventh Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (S. 1075–1082). Utrecht University.
• Frischemeier, D., & Leavy, A. (2020). The challenges for prospective primary teachers when constructing statistically worthwhile questions. In Jankvist, U. T., Van, d. H.-P., & Veldhuis, M. (Hrsg.), Proceedings of the Eleventh Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (S. 938–945). Utrecht University.
• 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 Arnold, P. (Hrsg.), New Skills in the Changing World of Statistics Education International Statistical Institute.
• 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 and Jupyter Notebooks. In Arnold, P. (Hrsg.), New Skills in the Changing World of Statistics Education International Statistical Institute.
• Frischemeier, D. (2020). 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). Waxmann.
• Frischemeier, D. (2020). 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). Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.

2019

• Podworny, S., & Frischemeier, D. (2019). 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. (2019). Chancen und Herausforderungen für die Implementation von Zivilstatistiken in der Lehramtsausbildung. Stochastik in der Schule, 39 (1), 26–33.
• Frischemeier, D. (2019). Primary school students´ reasoning when comparing groups using modal clumps, medians and hatplots. Mathematics Education Research Journal, 31, 485–505. doi: 10.1007/s13394-019-00261-6.
• Engel, J., Biehler, R., Frischemeier, D., Podworny, S., Schiller, A., & Martignon, L. (2019). 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. (2019). Maschinelles Lernen im Unterricht mit Jupyter Notebooks. In Pasternak, A. (Hrsg.), Proceedings zur 18. GI-Fachtagung Informatik und Schule “Informatik für Alle” (S. (385)). Gesellschaft für Informatik.
• 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 Pasternak, A. (Hrsg.), Proceedings zur 18. GI-Fachtagung Informatik und Schule “Informatik für Alle” (S. 285–294). Gesellschaft für Informatik.
• Frischemeier, D. (2019). Developing data competence in primary school. In Budgett, S. (Hrsg.), 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. (2019). 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). Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.
• Frischemeier, D., & Biehler, R. (2019). Design of a teaching unit to develop primary school students´ reasoning about uncertainty in multi-step chance experiments. In Budgett, S. (Hrsg.), Decision Making Based on Data
• Frischemeier, D. (2019). Statistical reasoning when comparing groups with software: Frameworks and their application to qualitative video data. In Ben-Zvi, D., & Burrill, G. (Hrsg.), Topics and Trends in Current Statistics Education Research: International Perspectives (S. 282–305). Springer VDI Verlag.
• Frischemeier, D., & Podworny, S. (2019). 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). Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.

2018

• Frischemeier, D., & Biehler, R. (2018). Preservice teachers´ comparing groups with TinkerPlots - An exploratory video study. Statistics Education Research Journal, 17 (1), 35–60.
• Biehler, R., Frischemeier, D., & Podworny, S. (2018). 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. (2018). 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. (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, 5 (1), 1–19.
• Frischemeier, D. (2018). Kompetenzen von Lehramtsstudierenden beim Vergleich von Verteilungen unter Nutzung der Software TinkerPlots. mathematica didactica, 41 (2), 107–125.
• Heinemann, B., Budde, L., Schulte, C., Biehler, R., Frischemeier, D., Podworny, S., & Wassong, T. (2018). Data Science and Big Data in Upper Secondary Schools: What Should Be Discussed From a Perspective of Computer Science Education? Archives of Data Science, Series A, 5 (1), 1–18.
• Frischemeier, D., Podworny, S., & Biehler, R. (2018). Activities for promoting civic statistical knowledge of preservice teachers. In Kovacs, P. (Hrsg.), Proceedings of the conference on “Challenges and Innovations in Statistics Education”. Multiplier Conference of ProCivicStat University of Szeged.
• Podworny, S., Frischemeier, D., & Biehler, R. (2018). Zivilstatistisches Wissen in der Lehramtsausbildung fördern: Design und Durchführung eines universitären Seminars für Lehramtsstudierende der Mathematik. In Fachgruppe, D. d. (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2018 (S. 1423–1426). Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.
• Engel, J., & Frischemeier (2018). Statistical Literacy and Civic Engagement: Teaching and Learning with Data about Society. In Fachgruppe, D. d. (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2018 (S. 79–80). Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.
• Frischemeier, D. (2018). Förderung der Datenkompetenz in der Primarstufe unter Verwendung digitaler Werkzeuge. In Fachgruppe, D. d. (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2018 (S. 557–560). Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.
• Hahn, C., Frischemeier, D., Kazak, S., Leavy, A., & Primi, C. (2018). Introduction to the papers of TWG05: Probability and statistics education. In Dooley, T., & Gueudet, G. (Hrsg.), Proceedings of the Tenth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (S. 696–699). Dublin City University.
• Podworny, S., Frischemeier, D., & Biehler, R. (2018). Enhancing civic statistical knowledge of secondary preservice teachers for mathematics. In Sorto, M. A., White, A., & Guyot, L. (Hrsg.), Proceedings of the Tenth International Conference on Teaching Statistics International Statistical Institute.
• Frischemeier, D., & Biehler, R. (2018). Stepwise development of statistical literacy and thinking in a statistics course for elementary preservice teachers. In Dooley, T., & Gueudet, G. (Hrsg.), Proceedings of the Tenth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education Dublin City University.
• 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. 18th Koli Calling International Conference on Computing Education Research, Koli, Finland.
• Biehler, R., Frischemeier, D., Reading, C., & Shaughnessy, M. (2018). Reasoning about data. In Ben-Zvi, D., Makar, K., & Garfield, J. (Hrsg.), International Handbook of Research in Statistics Education (S. 139–192). Springer VDI Verlag. doi: 10.1007/978-3-319-66195-7_5.
• Frischemeier, D. (2018). 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. (Hrsg.), Statistics in Early Childhood and Primary Education: Supporting Early Statistical and Probabilistic Thinking (S. 217–238). Springer VDI Verlag. doi: 10.1007/978-981-13-1044-7_13.
• Frischemeier, D. (2018). Statistisches Denken im Mathematikunterricht der Primarstufe mit digitalen Werkzeugen entwickeln: Über Lebendige Statistik und Datenkarten zur Software TinkerPlots. In Brandt, B., & Dausend, H. (Hrsg.), Digitales Lernen in der Grundschule – Fachliche Lernprozess anregen (S. 73–102). Waxmann.
• Biehler, R., Budde, L., Frischemeier, D., Heinemann, B., Podworny, S., Schulte, C., & Wassong, T. (Hrsg.) (2018). Paderborn Symposium on Data Science Education at School Level 2017: The Collected Extended Abstracts. Selbstverlag / Eigenverlag. doi: 10.17619/UNIPB/1-374.

2017

• Biehler, R., Frischemeier, D., & Podworny, S. (2017). Elementary preservice teachers´ reasoning about modeling a family factory with TinkerPlots - A pilot study. Statistics Education Research Journal, 16 (2), 244–289.
• Biehler, R., Frischemeier, D., & Podworny, S. (2017). Design, realization and evaluation of a university course for preservice teachers on developing statistical reasoning and literacy with a focus on civic statistics. ISI World Statistics Congress 61, Marrakech, Morocco.
• Podworny, S., Frischemeier, D., & Biehler, R. (2017). Design, realization and evaluation of a statistics course for preservice teachers for primary school in Germany. In Molnar, A. (Hrsg.), Teaching Statistics in a Data Rich World.
• Frischemeier, D. (2017). Primary school students´ statistical reasoning when comparing groups. In Molnar, A. (Hrsg.), Teaching Statistics in a Data Rich World International Statistical Institute.
• Biehler, R., Frischemeier, D., & Podworny, S. (2017). Editorial: Reasoning about models and modelling in the context of informal statistical inference. Statistics Education Research Journal, 16 (2), 8–12.
• Biehler, R., Frischemeier, D., & Podworny, S. (Hrsg.) (2017). Reasoning about models and modelling in the context of informal statistical inference. doi: 10.52041/serj.v16i2.
• Frischemeier, D. (2017). Statistisch denken und forschen lernen mit der Software TinkerPlots. Springer Spektrum.

2016

• Biehler, R., Frischemeier, D., & Podworny, S. (2016). Stochastische Simulationen mit TinkerPlots - Von einfachen Zufallsexperimenten zum informellen Hypothesentesten. Stochastik in der Schule, 36 (1), 22–27.
• Biehler, R., & Frischemeier, D. (2016). Randomisierungstests mit TinkerPlots. Stochastik in der Schule, 36 (3), 9–15.
• Frischemeier, D. (2016). Statistical reasoning of preservice teachers when comparing groups with TinkerPlots. 13th International Congress on Mathematical Education (ICME 13), Hamburg.
• Frischemeier, D., & Biehler, R. (2016). Preservice teachers´ statistical reasoning when comparing groups facilitated by software. In Krainer, K., & Vondrova, N. (Hrsg.), Proceedings of the 9th Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (S. 643–650). Charles University Prague.
• Engel, J., Schiller, A., Frischemeier, D., & Biehler, R. (2016). Statistics education and monitoring progress towards civil rights. In Engel, J. (Hrsg.), Promoting understanding of statistics about society International Statistical Institute.
• Frischemeier, D., Biehler, R., & Engel, J. (2016). Competencies and dispositions for exploring micro data with digital tools. In Engel, J. (Hrsg.), Promoting understanding of statistics about society International Statistical Institute.
• Frischemeier, D., Panse, A., & Pecher, T. (2016). Schwierigkeiten von Studienanfängern bei der Bearbeitung mathematischer Übungsaufgaben - Erfahrungen aus den Mathematik-Lernzentren der Universität Paderborn. In Hoppenbrock, A., Biehler, R., Hochmuth, R., & Rück, H. G. (Hrsg.), Lehren und Lernen von Mathematik in der Studieneingangsphase - Herausforderungen und Lösungsansätze (S. 229–241).

2015

• Biehler, R., & Frischemeier, D. (2015). Verdienen Männer mehr als Frauen? - Reale Daten im Stochastikunterricht mit der Software TinkerPlots erforschen. Stochastik in der Schule, 35 (1), 7–18.
• Biehler, R., & Frischemeier, D. (2015). Förderung von Datenkompetenz in der Primarstufe. Lernen und Lernstörungen, 4 (2), 131–137.
• Biehler, R., Frischemeier, D., & Podworny, S. (2015). Informelles Hypothesentesten mit Simulationsunterstützung in der Sekundarstufe I. Praxis der Mathematik, 66 (6), 21–25.
• Biehler, R., Frischemeier, D., & Podworny, S. (2015). Preservice teachers´ reasoning about uncertainty in the context of randomization tests. In Zieffler, A., & Fry, E. (Hrsg.), Reasoning about Uncertainty: Learning and Teaching Informal Inferential Reasoning (S. 129–162). Catalyst Press.

2014

• Frischemeier, D. (2014). Wie vergleichen Lehramtsstudierende Verteilungen unter Verwendung der Software TinkerPlots? In Roth, J., & Ames, J. (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2014 (S. (385–388)). Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.
• Frischemeier, D., & Biehler, R. (2014). Design and exploratory evaluation of a learning trajectory leading to do randomization tests facilitated by TinkerPlots. In Ubuz, B., Haser, C., & Mariotti, M. A. (Hrsg.), Proceedings of the Eighth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (S. 799–809).
• Frischemeier, D. (2014). Comparing groups by using TinkerPlots as part of a data analysis task - Tertiary students’ strategies and difficulties. In Makar, K., de, S. B., & Gould, R. (Hrsg.), Sustainability in statistics education International Statistical Institute.
• Frischemeier, D., & Podworny, S. (2014). Explorative Datenanalyse und stochastische Simulationen mit TinkerPlots - erste Einsätze in Kassel & Paderborn. In Wassong, T., Frischemeier, D., Fischer, P. R., Hochmuth, R., & Bender, P. (Hrsg.), Mit Werkzeugen Mathematik und Stochastik lernen - Using Tools for Learning Mathematics and Statistics (S. 337–348). Springer Spektrum.
• Wassong, T., Frischemeier, D., Fischer, P. R., Hochmuth, R., & Bender, P. (Hrsg.) (2014). Mit Werkzeugen Mathematik und Stochastik lernen - Using Tools for Learning Mathematics and Statistics. Springer Spektrum.

2013

• Biehler, R., & Frischemeier, D. (2013). Spielerisches Erlernen von Datenanalyse – Von Datenkarten und lebendiger Statistik zur Software TinkerPlots. Ein Workshop im Rahmen einer Lehrerfortbildung für die Primarstufe. Stochastik in der Schule, 33 (3), 2–9.
• Frischemeier, D. (2013). Verteilungen vergleichen mit TinkerPlots - und darüber hinaus weitere Schlussfolgerungen aus Daten generieren. In Greefrath, G., Käpnick, F., & Stein, M. (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2013 (S. 324–327). Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.
• Biehler, R., Frischemeier, D., & Podworny, S. (2013). TinkerPlots 2.0 - von realen Handlungen über Computersimulationen zum stochastischen Denken. In Greefrath, G., Käpnick, F., & Stein, M. (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2013 (S. 144–147). Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.
• Frischemeier, D., Panse, A., & Pecher, T. (2013). Schwierigkeiten von Studienanfängern bei der Bearbeitung mathematischer Übungsaufgaben. In Greefrath, G., Käpnick, F., & Stein, M. (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2013 (S. 328–331). Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.

2012

• Frischemeier, D. (2012). „Statistisch denken und forschen lernen“ mit der Software TinkerPlots. In Ludwig, M., & Kleine, M. (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2012 (S. 257–260). Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.

2011

• Frischemeier, D. (2011). Spielerisches Erlernen von Datenanalyse mit der Software TinkerPlots - Ergebnisse einer Pilotstudie. In Haug, R., & Holzäpfel, L. (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2011 (S. 275–278). Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien.