„Ich unterstütze Pädagogen, Lernende und Organisationen dabei, sinnvolle und belastbare Lernstrategien zu entwickeln, die im Einklang mit den kognitiven Wissenschaften, der Motivationsdynamik und der KI stehen.“

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Die „kurze“ Biografie:

Sarah Chardonnens Lehmann, PhD, ist Professorin und Forscherin im Bereich Erziehungswissenschaften an der Universität Freiburg (Schweiz) und wissenschaftliche Mitarbeiterin am MIT in Boston. Sie untersucht, wie Lernen durch kognitive und motivationale Dynamiken entsteht, insbesondere durch Metakognition, Selbstregulierung und die Entwicklung von Autonomie, und wie diese Prozesse durch KI in der allgemeinen und beruflichen Bildung verändert werden. Sie ist Autorin des SYNAPSE-Modells, eines vierphasigen Rahmens, der Lernprozesse strukturiert, um die kognitive Autonomie in KI-gestützten Umgebungen zu stärken. Ihre Arbeit schlägt eine Brücke zwischen Kognitionswissenschaft, Lernkonzeption und verantwortungsvoller Einführung von KI, indem sie sicherstellt, dass KI aktives Engagement, kritisches Urteilsvermögen und langfristigen Transfer fördert, anstatt kurzfristige Leistung. Sie ist emeritiertes Mitglied der American Society for AI und arbeitet mit dem MIT Media Lab an menschenzentrierten Perspektiven für KI und Lernen zusammen. Sie ist Autorin von „The Learning Revolution (2025)” und hält regelmäßig Vorträge auf internationalen Konferenzen. Darüber hinaus berät sie Institutionen und Unternehmen zu den Themen KI-Kompetenz, ethische Integration und evidenzbasierte pädagogische Innovation.

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Biografie

Sarah Chardonnens begann im Alter von zwei Jahren in einem besonders fördernden familiären und pädagogischen Umfeld mit dem Musikunterricht (Klarinette und Klavier). Im Alter von sechs Jahren wurde sie am Konservatorium von Freiburg aufgenommen und gewann mit 14 Jahren ihren ersten Preis bei einem Musikwettbewerb. Anschließend absolvierte sie ein Doppelstudium in Pädagogik und Musik und begann eine hybride Karriere, die sie in der Schweiz und in mehreren europäischen Ländern (Österreich, Deutschland, Belgien, Großbritannien, Frankreich und Italien) auftreten ließ. Als Solistin, Kammermusikerin und Soloklarinettistin der Camerata Suisse und später mehr als zehn Jahre lang des Orchestre de Chambre Fribourgeois hat sie mehrere Alben mit dem Repertoire ihres Instruments aufgenommen, von klassischer bis zu zeitgenössischer Musik, und Auszeichnungen, Wettbewerbspreise und Stipendien renommierter Stiftungen erhalten.

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Sarah hat einen Doktortitel in Pädagogik und ist derzeit Professorin und Forscherin an der Universität Freiburg (Schweiz). Ihre Arbeit befindet sich an der Schnittstelle zwischen Psychologie, Kognitionswissenschaften und Lehrerausbildung, mit einem besonderen Interesse für das Erlernen von Musik, Selbstregulierung, Metakognition und Motivationsdynamik. Sie arbeitet mit dem MIT Media Lab an menschenzentrierten Ansätzen der künstlichen Intelligenz im Bereich des Lernens und ist emeritiertes Mitglied der American Society for AI.

Sie ist Autorin mehrerer populärwissenschaftlicher Bücher (darunter der Bestseller «The Learning Revolution, AI's Influence on Intelligence and Education») und wissenschaftlicher Artikel und tritt regelmässig als Referentin, Beraterin und wissenschaftliche Expertin in Bildungsprojekten in der Schweiz und im Ausland auf. Seit mehreren Jahren betreut sie auch Studierende an Musikkonservatorien in den Bereichen Interpretation, Pädagogik und Forschung.

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Forschung

Sarahs Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung der Selbstständigkeit von Lernenden, insbesondere durch das Verständnis der Mechanismen der pädagogischen Haltung und deren Auswirkungen auf die Selbstregulierung und das Engagement im gemeinsamen Handeln von Lehrenden und Lernenden. Durch die Untersuchung der Wechselwirkung zwischen Sprache und Lernen zeigt sie die entscheidende Rolle der Verbalisierung (meta-)kognitiver Prozesse für das Verständnis, den Fortschritt und die Speicherung von Wissen auf.

Ihre jüngsten Arbeiten befassen sich mit den Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf das Lernen, wobei sie einen besonderen Schwerpunkt auf die Vorteile (Feedback, Personalisierung, metakognitive Unterstützung) und Risiken (Abhängigkeit, Verzerrung, übermäßige Automatisierung) legt. Sie ist Autorin des SYNAPSE-Modells, eines vierphasigen Rahmens, der Lernprozesse strukturiert und darauf abzielt, die kognitive Autonomie in KI-basierten Umgebungen zu stärken.

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Fachgebiete

• Lernmechanismen und künstliche Intelligenz

• Entwicklung von Autonomie/Selbstregulierung

• Lehrerausbildung

• Verbalisierung und Lernmanagement

• Ausbildung von Musiklehrern

• Musikalische Kognition

• Musik und Sprache