Dr. Sarah Schönbrodt
Assistenzprofessorin
Hellbrunnerstraße 34, A-5020 Salzburg
Tel.: +43 (0) 662 / 8044-5337
E-Mail:
Büro: HKLSE-Nr. A-1.020
Sprechstunde: nach Vereinbarung
Lehrveranstaltungen: s. PLUS online
Publikationen: s. Pure (seit 11/2023) oder persönliche Webseite (alle).
Forschung
Meine Forschung verbindet stoffdidaktische Grundlagenforschung mit der Entwicklung und empirischen Evaluation von Lehr-Lernumgebungen zu mathematischer Modellierung, Data Science und Künstlicher Intelligenz. Ausgangspunkt ist die Analyse fachlicher Strukturen, Konzepte und Denkprozesse, die für das Verstehen datengetriebener Technologien relevant sind. Darauf aufbauend untersuche ich, wie diese Inhalte lernwirksam, fachlich fundiert und kritisch-reflektiert für den Mathematikunterricht aufbereitet werden können.
Im Fokus stehen insbesondere mathematische Grundlagen des maschinellen Lernens, der Umgang mit Daten und Datenqualität, Modellierungsprozesse sowie die Reflexion algorithmischer Entscheidungen und Fairness. In design- und empiriebasierten Forschungsansätzen entwickle und evaluiere ich digitale Lernumgebungen zu realen Anwendungskontexten, etwa Empfehlungssystemen, Bildklassifikation und neuronalen Netzen. Ziel ist es, mathematische Bildung so weiterzuentwickeln, dass Lernende datenbasierte Modelle und KI-Systeme verstehen, bewerten und verantwortungsvoll mitgestalten können.
Transfer in die Schule
Meine Forschung ist eng mit dem Transfer in Schule und Lehrkräftebildung verbunden. Ich entwickle digitale Lehr-Lernmaterialien zu Data Science, Künstlicher Intelligenz und realen Anwendungen der Mathematik, etwa zu Empfehlungssystemen, Bildklassifikation und maschinellem Lernen. Die Materialien werden in Schüler:innenworkshops, Lehrkräftefortbildungen und schulischen Kooperationen eingesetzt. Informationen für Lehrkräfte finden sich hier.
Weitere Informationen zu mir und meiner Forschung finden sich auf meiner persönlichen Webseite.
