Dr. Sarah Bichler

• Bichler, S., Stadler, M., Bühner, M., Greiff, S., & Fischer, F. (2022). Learning to solve ill‐defined statistics problems: does self‐explanation quality mediate the worked example effect? Instructional Science, 50, 335–359. Link
• Bichler, S., Schwaighofer, M., Stadler, M., Bühner, M., Greiff, S., & Fischer, F. (2019). How working memory capacity and shifting matter for learning with worked examples – A replication study. Journal of Educational Psychology, 112(7), 1320–1337. Link
• Bichler, S., Bradford, A., Riordan, B., & Linn, M. C. (2022). How do middle school students think about climate change? In C. Chinn, E. Tan, C. Chan, & Y. Kali (Eds.), Proceedings of the 16th International Conference of the Learning Sciences – ICLS 2022 (pp. 2198–2199). International Society of the Learning Sciences. Link
• Gerard, L., Bichler, S., Bradford, A., Linn, M. C., Steimel, K., & Riordan, B. (2022). Designing an Adaptive Dialogue to Promote Science Understanding. In C. Chinn, E. Tan, C. Chan, & Y. Kali (Eds.), Proceedings of the 16th International Conference of the Learning Sciences – ICLS 2022 (pp. 1653–1656). International Society of the Learning Sciences. Link

• 06/2022 Postdoc Lehr-Lernforschung, LMU München
• 2019-2022 Postdoc, Graduate School of Education, University of California Berkeley, Berkeley, USA (Technology Enhanced Learning in Science TELS); Projects STRIDES & NLP-TIPS
• 11/2019 PhD Learning Sciences, Reason (Elitenetzwerk Bayern), Munich Center of the Learning Sciences, LMU München
• Master Psychologie/Learning Sciences, LMU München
• Bachelor Pädagogik/Bildungswissenschaften, LMU München

• Interaktion von individuellen Lernvoraussetzungen und Lernumgebung / Aptitude Theory
• Responsive Instruction
• Adaptive und individualisierte Lernumgebungen
• Entwicklung, Design und Implementierung von Lehr- und Lerntechnologien
• Entwicklung, Design und Implementierung von digitalen Lerneinheiten (Grund- und Mittelschule in Bereich Physik, Biologie und zum Thema Klimawandel)
• Natural language processing (NLP), Learning Analytics & Dashboards
• Erfassung von Wissen und Selbsterklärungen
• Instruktionale Unterstützung & Scaffolding
• Rolle von Vorwissen, Exekutiven Funktionen und Intelligenz für Lernen
• Quantifizierung qualitativer Daten
• Moderierte und mediierte Regressionsanalysen

• Bachelor Pädagogik/Bildungswissenschaften
• Lehramt
• Master Learning Sciences

Die Arbeitsgruppe Lehr-Lernforschung (Dr. Sarah Bichler & Prof. Sarah Hofer) bietet für Abschlussarbeiten an der Fakultät 11 eine Methodenberatung für Studierende an. Melden Sie sich bei Fragen und Problemen zu Ihrer quantitativen oder qualitativen Forschungsarbeit gerne jederzeit per eMail bei uns:

methodenberatung-paedagogik@psy.lmu.de