Kapitel 8 Literatur
Aspinwall, Leslie, und James E. Tarr. 2001. „Middle school students’ understanding of the role sample size plays in experimental probability“. The Journal of Mathematical Behavior 20 (2): 229–45. doi:10.1016/S0732-3123(01)00066-9.
Aue, V., M. Frebort, M. Hohenwarter, M. Liebscher, E. Sattlberger, I. Schirmer, H.-S. Siller, G. Vormayr, M. Weiß, und E. Willau. 2019. „Die standardisierte schriftliche Reifeprüfung in Mathematik: Inhaltliche und organisatorische Grundlagen zur Sicherung mathematischer Grundkompetenzen: Stand: April 2019“. https://www.srdp.at/index.php?eID=dumpFile&t=f&f=861&token=685dfd797193f067115157aa1830600942a5074f.
Bartz, Stefan. 2018. „Vorsicht bei der sigma-Regel“. http://www.stefanbartz.de/dateien/Vorsicht-bei-der-sigma-Regel.pdf.
Biehler, Rolf, und Andreas Prömmel. 2013. „Von ersten stochastischen Erfahrungen mit großen Zahlen bis zum 1/ \(\surd\)n -Gesetz - ein didaktisch orientiertes Stufenkonzept“. Stochastik in der Schule 33 (2): 14–25. http://stochastik-in-der-schule.de/sisonline/struktur/Jahrgang33-2013/Heft%202/2013_2_BiehlerProemmel.pdf.
Bosch, Karl. 2011. Elementare Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung: Mit 82 Beispielen und 73 Übungsaufgaben mit vollständigem Lösungsweg. 11., aktualisierte Auflage. Studium. Wiesbaden: Vieweg & Teubner.
Bruder, Regina, Lisa Hefendehl-Hebeker, Barbara Schmidt-Thieme, und Hans-Georg Weigand, Hrsg. 2015. Handbuch der Mathematikdidaktik. Berlin; Heidelberg: Springer Spektrum.
Burrill, Gail. 2014. „Tools for Learning Statistics: Fundamental Ideas in Statistics and the Role of Technology“. In Mit Werkzeugen Mathematik und Stochastik lernen, herausgegeben von Thomas Wassong, Daniel Frischemeier, Pascal R. Fischer, Reinhard Hochmuth, und Peter Bender, 153–64. Wiesbaden: Springer Spektrum.
Büchter, Andreas, und Hans-Wolfgang Henn. 2005. Elementare Stochastik: Eine Einführung in die Mathematik der Daten und des Zufalls. Mathematik für das Lehramt. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag Berlin Heidelberg. doi:10.1007/b138982.
Chang, Winston. 2019a. shiny: Web Application Framework for R. https://CRAN.R-project.org/package=shiny.
———. 2019b. shinytest: Test Shiny Apps. https://CRAN.R-project.org/package=shinytest.
Eckstein, Peter P. 2013. Repetitorium Statistik: Deskriptive Statistik-Stochastik-Induktive Statistik ; mit Klausuraufgaben und Lösungen. 7., überarb. u. akt. Aufl. 2013. Korr. Nachdruck 2012. Wiesbaden: Springer. doi:10.1007/978-3-658-00030-1.
Eichler, Andreas, und Markus Vogel. 2009. Leitidee Daten und Zufall: Von konkreten Beispielen zur Didaktik der Stochastik. 1. Aufl. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag / GWV Fachverlage GmbH Wiesbaden. doi:10.1007/978-3-8348-9996-5.
———. 2011. Leitfaden Stochastik: Für Studierende und Ausübende des Lehramts. 1. Auflage. Studium. Wiesbaden: Vieweg+Teubner.
Eilebrecht, Karl, und Gernot Starke. 2019. Patterns kompakt: Entwurfsmuster für effektive Softwareentwicklung. 5. Aufl. 2019. IT kompakt. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-662-57937-4.
Fischbein, Efraim. 2002. Intuition in Science and Mathematics: An Educational Approach. Bd. 5. Mathematics Education Library. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. doi:10.1007/0-306-47237-6.
Freudenthal, H. 1972. „The ’empirical law of large numbers’ or ’The stability of frequencies’“. Educational Studies in Mathematics 4 (4): 484–90. doi:10.1007/BF00567002.
Gamma, Erich, Richard Helm, Ralph E. Johnson, und John Vlissides. 2011. Design patterns: Elements of reusable object-oriented software. 39. printing. Addison-Wesley professional computing series. Boston: Addison-Wesley.
Greefrath, Gilbert, und Hans-Stefan Siller, Hrsg. 2018. Digitale Werkzeuge, Simulationen und mathematisches Modellieren. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. doi:10.1007/978-3-658-21940-6.
Grünig, Fabian, Tobias Dörfler, und Markus Vogel. 2018. „Dynamisierte Darstellungsumgebungen - Zur Einschätzung von computergestützten Lernmaterialien durch Mathematiklehrkräfte“. In Beiträge zum Mathematikunterricht 2018, herausgegeben von Peter Bender und Thomas Wassong, 655–58. Münster: WTM Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien. https://eldorado.tu-dortmund.de/bitstream/2003/37374/1/BzMU18_GRUENIG_Darstellungsumgebungen.pdf.
Hauer-Typpelt, Petra. 2010. „Angemessene Grundvorstellung zu Wahrscheinlichkeit und Zufall entwickeln - Vorschläge für den Stochastikunterricht“. Schriftenreihe zur Didaktik der Mathematik der Österreichischen Mathematischen Gesellschaft, Nr. 43.
Helmke, Hartmut, Frank Höppner, und Rolf Isernhagen. 2007. Einführung in die Software-Entwicklung: Vom Programmieren zur erfolgreichen Software-Projektarbeit ; [am Beispiel von JAVA und C++. München: Hanser.
Hoffmann, Dirk W. 2013. Software-Qualität. 2., aktualisierte u. korr. Aufl. 2013. eXamen.press. Berlin; Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-642-35700-8.
„Indirekte Motivationsfördermaßnahmen“. 14.06.2019. https://tu-dresden.de/mn/psychologie/ipep/lehrlern/ressourcen/dateien/lehre/lehramt/lehrveranstaltungen/motivationsfoerderung/folder-2011-11-01-8121459277/h_indirekt.pdf?lang=de.
Janczyk, Markus, und Roland Pfister. 2013. Inferenzstatistik verstehen: Von A wie Signifikanztest bis Z wie Konfidenzintervall. Springer-Lehrbuch Masterclass. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-642-34825-9.
Kahneman, Daniel, und Amos Tversky. 1982. „On the study of statistical intuitions“. Cognition 11 (2): 123–41. doi:10.1016/0010-0277(82)90022-1.
Keller, John M. 2010. Motivational design for learning and performance: The ARCS model approach. New York: Springer.
Kleuker, Stephan. 2009. Formale Modelle der Softwareentwicklung: Model-Checking, Verifikation, Analyse und Simulation. 1. Aufl. Datenbanken und Softwareentwicklung. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag / GWV Fachverlage GmbH Wiesbaden. doi:10.1007/978-3-8348-9595-0.
Kütting, Herbert, und Martin J. Sauer. 2014. Elementare Stochastik: Mathematische Grundlagen und didaktische Konzepte. 3. Aufl., korr. Nachdr. Mathematik Primarstufe und Sekundarstufe I + II. Berlin: Springer Spektrum.
Lemberg, Thorsten. 2011. „Einführung in die Softwareentwicklung: Seminar: Softwareentwicklung in der Wissenschaft“. Hamburg. https://hps.vi4io.org/_media/teaching/wintersemester_2010_2011/siw-2011-lemburg-einfuehrung_in_die_softwareentwicklung-druckversion.pdf.
Leuders, Timo, und Susanne Prediger. 2005. „Funktioniert’s? - Denken in Funktionen“. Praxis der Mathematik in der Schule 47 (2): 1–7. http://www.mathematik.uni-dortmund.de/~prediger/veroeff/05-PM-H2-Funktionen-Einfuehrungsartikel.pdf.
Liggesmeyer, Peter. 2009. Software-Qualität: Testen, Analysieren und Verifizieren von Software. 2. Aufl. s.l.: Spektrum Akademischer Verlag. http://gbv.eblib.com/patron/FullRecord.aspx?p=450796.
Martin, Robert C., und Michael C. Feathers. 2009. Clean Code: Refactoring, Patterns, Testen und Techniken für sauberen Code. 1. Aufl. Heidelberg: mitp.
Masak, Dieter. 2010. Der Architekturreview: Vorgehensweise, Konzepte und Praktiken. Xpert.press. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-642-01659-2.
Meyer, Albin. 2018. Softwareentwicklung: Ein Kompass für die Praxis. Praxishandbuch. Berlin; München; Boston: De Gruyter Oldenbourg; De Gruyter Oldenbourg. http://www.degruyter.com/search?f_0=isbnissn&q_0=9783110575804&searchTitles=true.
Meyer, Jörg. 2013. „Schwierigkeiten mit Konfidenz-Intervallen“. Stochastik in der Schule 33 (3): 10–17. https://www.stochastik-in-der-schule.de/sisonline/struktur/Jahrgang33-2013/Heft%203/2013_3_Meyer.pdf.
„Native Apps vs. Web Apps - Unterschiede und Vorteile“. 12.06.2019. https://app-entwickler-verzeichnis.de/faq-app-entwicklung/11-definitionen/586-unterschiede-und-vergleich-native-apps-vs-web-apps-2.
Prömmel, Andreas. 2013. Das GESIM-Konzept: Rekonstruktion von Schülerwissen beim Einstieg in die Stochastik mit Simulationen. Studien zur Hochschuldidaktik und zum Lehren und Lernen mit digitalen Medien in der Mathematik und in der Statistik. Wiesbaden: Springer. doi:10.1007/978-3-658-00594-8.
R Core Team. 2019. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. http://www.R-project.org/.
Riemer, Wolfgang. 1991. „Das ’Eins durch Wuzel aus n’-Gesetz: Einfühung in statistisches Denken auf der Sekundarstufe I“. Stochastik in der Schule 11 (3): 24–36. http://stochastik-in-der-schule.de/sisonline/struktur/jahrgang11-91/heft3/1991-3_Riem.pdf.
RIS. 2019. „Lehrpläne – allgemeinbildende höhere Schulen - Bundesrecht konsolidiert, Fassung vom 29.06.2019“. https://www.ris.bka.gv.at/GeltendeFassung.wxe?Abfrage=Bundesnormen&Gesetzesnummer=10008568.
Royce, Winston W. 1987. „Managing the Development of Large Software Systems“. In Proceedings of the 9th international conference on Software Engineering, 328–38. Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society Press. http://www-scf.usc.edu/~csci201/lectures/Lecture11/royce1970.pdf.
Sandhaus, Gregor, Björn Berg, und Philip Knott. 2014. Hybride Softwareentwicklung: Das Beste aus klassischen und agilen Methoden in einem Modell vereint. Xpert.press. Berlin: Springer Vieweg.
Schefcik, Katrin. 2009. „Pathologische Funktionen: Ausarbeitung zum Vortrag im PS Überraschungen und Gegenbeispiele in der reellen Analysis“. Heidelberg. https://www.mathi.uni-heidelberg.de/~thaeter/surprises/PathologischeFunktionen.pdf.
Schmelzer, Nelli. 2018. „Grundvorstellungen zum Wahrscheinlichkeitsbegriff“. In Beiträge zum Mathematikunterricht 2018, herausgegeben von Peter Bender und Thomas Wassong, 1611–4. Münster: WTM Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien. https://eldorado.tu-dortmund.de/bitstream/2003/37673/1/BzMU18_SCHMELZER_Grundvorstellungen.pdf.
Schmid, Christian. 2014. „Der subjektive Wahrscheinlichkeitsbegriff: Seminararbeit“. München. https://statsoz-neu.userweb.mwn.de/lehre/2013_WiSe/MasterSeminar/Seminararbeiten/Christian_Schmid.pdf.
Schnell, Susanne. 2014. Muster und Variabilität erkunden: Konstruktionsprozesse kontextspezifischer Vorstellungen zum Phänomen Zufall. Bd. 14. Dortmunder Beiträge zur Entwicklung und Erforschung des Mathematikunterrichts. Wiesbaden: Springer Spektrum. doi:10.1007/978-3-658-03805-2.
Schnell, Susanne, und Andreas Eichler. 2018. „Zufall, Daten und Wahrscheinlichkeit: Aktuelle empirische Studien zur Didaktik der Stochastik“. In Beiträge zum Mathematikunterricht 2018, herausgegeben von Peter Bender und Thomas Wassong, 115–16. Münster: WTM Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien. https://eldorado.tu-dortmund.de/bitstream/2003/37678/1/BzMU18_SCHNELL_Stochastik.pdf.
Sedlmeier, Peter, und Gerd Gigerenzer. 1997. „Intuitions About Sample Size: The Empirical Law of Large Numbers“. Journal of Behavioral Desicion Making 10 (1): 33–51.
Sievert, Carson. 2019. plotly: Create Interactive Web Graphics via ’plotly.js’. https://CRAN.R-project.org/package=plotly.
Simulation von Logistik-, Materialfluss- und Produktionssystemen – Grundlagen. 2014. Düsseldorf: VDI-Richtlinie 3633; VDI Verlag.
Stiller, Klaus Dieter. 2007. Computerised multimedia learning: Modes of text presentation and access to text: Zugl.: Regensburg, Univ., Habil., 2006. Bd. 11. Medienpädagogik und Mediendidaktik. Hamburg: Kovač. http://www.verlagdrkovac.de/978-3-8300-2775-1.htm.
———. 2018. „Animationen und Videos: Empirisch fundierte Gestaltungsprinzipien und ihre theoretischen Erklärungen“. In Beiträge zum Mathematikunterricht 2018, herausgegeben von Peter Bender und Thomas Wassong, 1743–6. Münster: WTM Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien. https://eldorado.tu-dortmund.de/bitstream/2003/37713/1/BzMU18_STILLER_Videos.pdf.
Vollrath, Hans-Joachim. 1989. „Funktionales Denken“. Journal für Mathematik-Didaktik 10 (1): 3–37. doi:10.1007/BF03338719.
Wild, C. J., und M. Pfannkuch. 1999. „Statistical Thinking in Empirical Enquiry“. International Statistical Review 67 (3): 223–48. https://www.stat.ubc.ca/~rollin/teach/2012/STAT550/ajp2011/WildISR1999.pdf~.
Winkler, Reinhard. 2016. „Zentralmatura - quo vadis?“ Schriftenreihe zur Didaktik der Mathematik der Österreichischen Mathematischen Gesellschaft, Nr. 49: 131–44.
Wörler, Jan Franz. 2018a. „Computersimulationen zum Lernen von Mathematik - Analyse und Klassifizierung durch Interaktionsgrade und -möglichkeiten“. In Digitale Werkzeuge, Simulationen und mathematisches Modellieren, herausgegeben von Gilbert Greefrath und Hans-Stefan Siller, 23–48. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden.
———. 2018b. „Entwicklung eines didaktischen Modells zur Unterscheidung digitaler Simulationen“. In Beiträge zum Mathematikunterricht 2017, herausgegeben von Ulrich Kortenkamp und Ana Kuzle, 1049–52. Münster: WTM Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien. https://d-nb.info/1160442770/34.
———. 2018c. „Externe Repräsentation und Variationsvielfalt als Kriterien zur Differenzierung von digitalen Simulationen“. In Beiträge zum Mathematikunterricht 2018, herausgegeben von Peter Bender und Thomas Wassong, 2035–8. Münster: WTM Verlag für wissenschaftliche Texte und Medien. https://eldorado.tu-dortmund.de/bitstream/2003/37795/1/BzMU18_WOERLER_Simulationen.pdf.