Publikationen

* mit peer-review
** mit peer-review und impact factor

* Krauss, S., Hohenleitner, S., Steib, N., Lindl, A. & Hilbert, S. (2025). Does more teaching experience mean more expertise? A nonlinear perspective from the COACTIV study (externer Link, öffnet neues Fenster). ZDM – Mathematics Education 57(6), 1235-1250. 

Steib, N. & Krauss, S. (2025). Medizinische Testergebnisse – alle Klarheiten beseitigt? (externer Link, öffnet neues Fenster). Management & Krankenhaus 44(5), 4. 

Binder, K., Rößner, M., Büchter, T., Eichler, A. & Steib, N. (2025). Ein quantitativer empirischer Vergleich 14 verschiedener Visualisierungsformate zu Bayesianischen Aufgaben (externer Link, öffnet neues Fenster). In: Schick, L., Platz, M. & Lambert, A. (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2025, 58. Jahrestagung der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik (S. 586-589 ) WTM-Verlag, Münster. 

Eichler, A., Krauss, S., Kuch, S., Rips, M., Büchter, T., Steib, N., Binder, K., Böcherer-Linder, K. & Vogel, M. (2025). Training Bayesianischen Denkens - Erkenntnisse aus der Schulung von Studierenden in Medizin und Jura für eine Förderung in der Schule (externer Link, öffnet neues Fenster). In: Schick, L., Platz, M. & Lambert, A. (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2025, 58. Jahrestagung der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik (S. 666-669 ) WTM-Verlag, Münster. 

Steib, N., Krauss, S., Büchter, T., Eichler, A., Binder, K., Böcherer-Linder, K. & Vogel, M. (2025). Bayesianisches Denken trainieren: Ein Schlüssel für bessere Entscheidungen (externer Link, öffnet neues Fenster). In: Schick, L., Platz, M. & Lambert, A. (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2025, 58. Jahrestagung der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik (S. 1234-1237 ) WTM-Verlag, Münster. 

** Steib, N., Büchter, T., Eichler, A., Binder, K., Krauss, S., Böcherer-Linder, K., Vogel, M. & Hilbert, S. (2024). How to teach Bayesian reasoning: An empirical study comparing four different probability training courses (externer Link, öffnet neues Fenster). Learning and Instruction 95, 102032. 

** Büchter, T., Eichler, A., Böcherer-Linder, K., Vogel, M., Binder, K., Krauss, S. & Steib, N. (2024). Covariational reasoning in Bayesian situations (externer Link, öffnet neues Fenster). Educational Studies in Mathematics 115(3), 481-505.

** Steib, N., Krauss, S., Binder, K., Büchter, T., Böcherer-Linder, K., Eichler, A. & Vogel, M. (2023). Measuring people’s covariational reasoning in Bayesian situations (externer Link, öffnet neues Fenster). Frontiers in Psychology 14. 

Binder, K., Steib, N., Büchter, T., Böcherer-Linder, K., Eichler, A., Krauss, S., Vogel, M. & Wiesner, P. (2023). How odd are odds? Students´ difficulties in converting relative frequencies into odds (externer Link, öffnet neues Fenster). In: Thirteenth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERME13). Alfréd Rényi Institute of Mathematics, Eötvös Loránd University of Budapest. 

Büchter, T., Steib, N., Binder, K., Böcherer-Linder, K., Eichler, A., Krauss, S. & Vogel, M. (2023). Analysing students’ notes when calculating in Bayesian situations (externer Link, öffnet neues Fenster). In: Thirteenth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERME13). Alfréd Rényi Institute of Mathematics, Eötvös Loránd University of Budapest. 

Steib, N. & Büchter, T. (2023). Mit Erklärvideos und Simulationen Kovariation in Bayesianischen Situationen trainieren (externer Link, öffnet neues Fenster). In: (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2022 Band 3 (S. 1253-1256 ) WTM-Verlag, Münster. 

* Wiesner, P., Binder, K., Krauss, S., Steib, N. & Leusch, C. (2023). Sechs verschiedene Darstellungsarten für "25%" - und wie man sie ineinander umrechnen kann (externer Link, öffnet neues Fenster). Stochastik in der Schule 43(1), 2-12. 

* Binder, K., Steib, N. & Krauss, S. (2022). Von Baumdiagrammen über Doppelbäume zu Häufigkeitsnetzen – kognitive Überlastung oder didaktische Unterstützung? (externer Link, öffnet neues Fenster). Journal für Mathematik-Didaktik. 

* Büchter, T., Steib, N., Böcherer-Linder, K., Eichler, A., Krauss, S., Binder, K. & Vogel, M. (2022). Designing Visualisations for Bayesian Problems According to Multimedia Principles (externer Link, öffnet neues Fenster). Education Sciences 12(11), 739. 

** Büchter, T., Eichler, A., Steib, N., Binder, K., Böcherer-Linder, K., Krauss, S. & Vogel, M. (2022). How to Train Novices in Bayesian Reasoning (externer Link, öffnet neues Fenster). Mathematics 10(9), 1558. 

Binder, K., Steib, N. & Krauss, S. (2022). Mehr Äste - mehr Panik? Extrinsische kognitive Belastung bei Baumdiagrammen, Doppelbäumen und Häufigkeitsnetzen (externer Link, öffnet neues Fenster). In: IDMI-Primar Goethe-Universität Frankfurt, . (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2022, 56. Jahrestagung der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik (S. 601-604 ) WTM-Verlag, Frankfurt. 

Binder, K., Vogel, M., Böcherer-Linder, K., Büchter, T., Eichler, A., Krauss, S. & Steib, N. (2022). How to Understand Covariation in Bayesian Reasoning Situations With Double-Trees and Unit Squares (externer Link, öffnet neues Fenster). In: 11th International Conference on Teaching Statistics (ICOTS11) 2022. Rosario, Argentina. 

Böcherer-Linder, K., Binder, K., Büchter, T., Eichler, A., Krauss, S., Steib, N. & Vogel, M. (2022). Communicating Conditional Probabilities in Medical Practice (externer Link, öffnet neues Fenster). In: 11th International Conference on Teaching Statistics (ICOTS11) 2022. Rosario, Argentina. 

Binder, K., Steib, N., & Krauss, S. (2021). Das Häufigkeitsnetz - Alle Wahrscheinlichkeiten auf einen Blick erfassen (externer Link, öffnet neues Fenster). mathematik lehren, 224, 32-35.

Büchter, T., & Steib, N. (2021). Kovariation als Teilaspekt Bayesianischen Denkens – erste Eindrücke aus dem DFG-Projekt „TrainBayes“ (externer Link, öffnet neues Fenster). In: Kerstin Hein, Cathleen Heil, Silke Ruwisch & Susanne Prediger (Hrsg.). Beiträge zum Mathematikunterricht 2021. Münster: WTM Verlag.

Steib, N., Binder, K., & Krauss, S. (2020). Hast du NETZ? Die Verbindung, mit der man Wahrscheinlichkeiten endlich versteht (externer Link, öffnet neues Fenster). In Hans-Stefan Siller, Wolfgang Weigel & Jan Franz Wörler (Hrsg.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2020 (S. 1537). Münster: WTM-Verlag.

* Krauss, S., Bruckmaier, G., Lindl, A., Hilbert, S., Binder, K., Steib, N., & Blum, W. (2020). Competence as a continuum in the COACTIV study: The "cascade model". ZDM Mathematics Education. Zum Artikel (externer Link, öffnet neues Fenster)

* Binder, K., Krauss, S., & Steib, N. (2020). Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Schnittwahrscheinlichkeiten GLEICHZEITIG visualisieren: Das Häufigkeitsnetz (externer Link, öffnet neues Fenster). Stochastik in der Schule, 40(2), 2-14.