« J'aide les éducateurs, les apprenants et les organisations à élaborer des stratégies d'apprentissage significatives et résilientes, en harmonie avec les sciences cognitives, la dynamique motivationnelle et l'IA. »

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La « courte » biographie :

Sarah Chardonnens Lehmann, PhD, est professeure et chercheuse en sciences de l'éducation à l'Université de Fribourg (Suisse) et chercheure scientifique affiliée au MIT de Boston. Elle étudie comment l'apprentissage émerge à travers la dynamique cognitive et motivationnelle, en particulier la métacognition, l'autorégulation et le développement de l'autonomie, et comment ces processus sont transformés par l'IA dans l'éducation et la formation professionnelle. Elle est l'auteure du modèle SYNAPSE, un cadre en quatre phases qui structure les processus d'apprentissage afin de renforcer l'autonomie cognitive dans les environnements soutenus par l'IA. Son travail fait le pont entre les sciences cognitives, la conception de l'apprentissage et l'adoption responsable de l'IA, en veillant à ce que l'IA favorise l'engagement actif, le jugement critique et le transfert à long terme plutôt que la performance à court terme. Elle est membre émérite de l'American Society for AI et collabore avec le MIT Media Lab sur les perspectives centrées sur l'humain pour l'IA et l'apprentissage. Elle est l'auteure de The Learning Revolution (2025) et intervient régulièrement lors de conférences internationales. Elle conseille également des institutions et des entreprises sur la maîtrise de l'IA, l'intégration éthique et l'innovation pédagogique fondée sur des données probantes.

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Biographie

Sarah Chardonnens a commencé à prendre des cours de musique (clarinette et piano) à l'âge de deux ans, dans un environnement familial et éducatif particulièrement stimulant. À l'âge de six ans, elle a été admise au Conservatoire de Fribourg et, à 14 ans, elle a remporté son premier prix dans un concours de musique. Elle a ensuite suivi un double cursus en éducation et en musique, se lançant dans une carrière hybride qui l'a amenée à se produire en Suisse et dans plusieurs pays européens (Autriche, Allemagne, Belgique, Grande-Bretagne, France et Italie). En tant que soliste, chambriste et clarinettiste principale de la Camerata Suisse, puis pendant plus de dix ans de l'Orchestre de Chambre Fribourgeois, elle a enregistré plusieurs albums consacrés au répertoire de son instrument, de la musique classique à la musique contemporaine, et a reçu des distinctions, des prix de concours et des bourses de fondations renommées.

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Sarah est titulaire d'un doctorat en éducation et est actuellement professeure et chercheuse à l'Université de Fribourg (Suisse). Ses travaux se situent à l'intersection de la psychologie, des sciences cognitives et de la formation des enseignants, avec un intérêt particulier pour l'apprentissage de la musique, l'autorégulation, la métacognition et la dynamique de la motivation. Elle collabore avec le MIT Media Lab sur des approches centrées sur l'humain de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'apprentissage et est membre émérite de l'American Society for AI.

Elle est l'auteure de plusieurs ouvrages de vulgarisation scientifique (dont le best-seller « The Learning Revolution, AI's Influence on Intelligence and Education ») et d'articles scientifiques, et intervient régulièrement en tant que conférencière, consultante et experte scientifique dans des projets éducatifs en Suisse et à l'étranger. Depuis plusieurs années, elle encadre également des étudiants dans des conservatoires de musique dans les domaines de l'interprétation, de la pédagogie et de la recherche.

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Recherche

Les recherches de Sarah portent sur le développement de l'autonomie des apprenants, en particulier à travers la compréhension des mécanismes de l'attitude pédagogique et leurs effets sur l'autorégulation et l'engagement dans l'action conjointe des enseignants et des apprenants. En étudiant l'interaction entre le langage et l'apprentissage, elle démontre le rôle crucial de la verbalisation des processus (méta-)cognitifs pour la compréhension, le progrès et la rétention des connaissances.

Ses travaux récents portent sur l'impact de l'intelligence artificielle sur l'apprentissage, en mettant particulièrement l'accent sur les avantages (rétroaction, personnalisation, soutien métacognitif) et les risques (dépendance, distorsion, automatisation excessive). Elle est l'auteure du modèle SYNAPSE, un cadre en quatre phases qui structure les processus d'apprentissage et vise à renforcer l'autonomie cognitive dans les environnements basés sur l'IA.

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Domaines d'expertise

• Mécanismes d'apprentissage et intelligence artificielle

• Développement de l'autonomie/autorégulation

• Formation des enseignants

• Verbalisation et gestion de l'apprentissage

• Formation des professeurs de musique

• Cognition musicale

• Musique et langage