Лаура Мартиньон - Laura Martignon

Лаура Мартиньон
Лаура-мартинон.jpg
Профессор Лаура Мартиньон
Родившийся1952 (1952)
Богота, Колумбия
НациональностьИтальянский и Колумбийский
Альма-матерТюбингенский университет
НаградыGleichstellungs-Preis 2008, Людвигсбургский университет
Научная карьера
ПоляМатематика, =Математическое образование, Математическое моделирование, Гендерное и математическое образование Принимать решение
УчрежденияЛюдвигсбургский педагогический университет

Лаура Мартиньон (родился в 1952 г.)[1] Колумбийский и итальянский профессор и ученый. С 2003 г. она работает профессором математики и математического образования в Людвигсбургский педагогический университет и до 2017 года был адъюнкт-научным сотрудником Институт Макса Планка человеческого развития в Берлине, где ранее работала старшим научным сотрудником. Она также проработала десять лет профессором математики в Университет Бразилиа и проработал полтора года в Еврейский университет Иерусалима с исследовательским грантом правительства Израиля.

Образование

Мартиньон получил степень бакалавра математики в Национальный университет Колумбии в Боготе в 1971 году, получил степень магистра математики в 1975 году, а затем получил диплом Врач. rer. физ. по математике в Тюбингенский университет в 1978 г. Она получила "emquadramento" (должность) в Университет Бразилиа в 1984 году и ее немецкий Абилитация по нейроинформатике в Ульмский университет, Германия, 1998 г.

Академический вклад

Пример дерева быстрого и бережливого
Пример дерева быстрого и бережливого

Мартиньон специализировался в области математического образования и, как прикладной математик, в области математического моделирования, сотрудничая в междисциплинарных научных контекстах. Вместе с физиком Томасом Селигманом она применила функциональный анализ, определяющий критерии применимости интегральных преобразований в расчетах реакций n тел. [2] и построение гильбертовых пространств для вложения наблюдаемых и матриц плотности.[3] В нейроинформатике она смоделировала синхронизацию пиковых событий в группах нейронов: со своими коллегами из Neuroscience Гюнтер Палм, Соней Грюн, Адом Аэрценом, Германом фон Хассельном, Густаво Деко и статистик Кэтрин Ласки она заложила основу для достоверных измерений высших синхронизаций.[4] [5]

Ее недавний вклад был в вероятностное мышление, принятие решений и их связь с математическим образованием. В 1995 году она была одним из основателей Центра адаптивного поведения и познания ABC, которым руководил Герд Гигеренцер сначала в Мюнхене (1995–1997) в Институте психологических исследований Макса Планка, а затем в Берлине в Институт Макса Планка человеческого развития (с 1997 г.). Вместе с коллегами из ABC, в основном с Ульрихом Хоффраге, она смоделировала лучшая эвристика как некомпенсаторный линейная модель для сравнения, дающего первую частичную характеристику его экологической рациональности [MH]. Она наиболее известна тем, что осмысляла и определяла Быстрые и бережливые деревья за классификацию и решение, в основном с Константиносом Кацикопулосом и Яном Войке,[MKW] [WHM] доказывая свои фундаментальные свойства, создавая теоретический мост из собственных частот [6] к быстрой и экономной эвристике для классификации и принятия решений.

Сегодня ее работа по рассуждению мотивирует большинство ее исследований в области математического образования. Со Стефаном Крауссом, Рольфом Билером, Иоахим Энгель, Кристоф Васснер и Себастьян Кунтце она пропагандировала принципы ABC Group о преимуществах естественных информационных форматов и эвристики принятия решений в школе и в качестве темы математического образования.[MK]. Сейчас она сотрудничает с Кейт Стеннинг, изучение безвозвратных суждений, основанных на проверяемой логике, и их влияние на математическое образование [SMV]. Она также провела исследование по гендерным вопросам в математическом образовании, руководя проектом по этой теме в своем университете и основав обзорный журнал Mathematik und Gender.[7] В течение 6 лет она была представителем рабочей группы Frauen und Mathematik Немецкого общества математического образования (GDM). [2].

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Год рождения от Файл управления полномочиями ISNI, получено 29 ноября 2018.
  2. ^ Martignon, L .; Селигман, Т. (1977). «Критерий применимости интегрального преобразования в расчетах реакций n тел». Ядерная физика A. 286 (1): 177–181. Bibcode:1977НуФА.286..177М. Дои:10.1016 / 0375-9474 (77) 90015-Х.
  3. ^ Наблюдаемые и матрицы плотности, вложенные в дуальные гильбертовы пространства
  4. ^ Обнаружение взаимодействий более высокого порядка в группе нейронов https://link.springer.com/article/10.1007%2FBF00199057?LI=true
  5. ^ Нейронное кодирование: временные паттерны высшего порядка в нейростатистике клеточных ансамблей [1] В архиве 2017-07-28 в Wayback Machine
  6. ^ Гигеренцер и Хоффраге 1995 - Как улучшить байесовское мышление без инструкции: частотные форматы " В архиве 2017-07-03 в Wayback Machine
  7. ^ Мартиньон, L. Mädchen und Mathematik. В: Matzner, A .; Wyrobnik, I. (Hg.): Handbuch Mädchenpädagogik - Справочник по педагогике для девочек. Вайнхайм: Бельц - 2010

Избранные публикации

Книги

Статьи

MH.Мартиньон и Хоффраге 2002 Быстро, экономно и удобно: простая эвристика для парного сравнения
MKW.Мартиньон, Кацикопулос и Войке, 2008 г. Категоризация с ограниченными ресурсами: семейство простых эвристик
МК.Мартиньон и Краусс 2009 Практические занятия для четвероклассников: набор инструментов для принятия решений и учета рисков
SMV.Стеннинг, Мартиньон и Варга, 2017 Безвозвратное суждение: интеграция быстрой и экономной эвристики с логикой интерпретации
WHM.Войке, Хоффраге и Мартиньон, 2017 - Интеграция и тестирование естественных частот, наивных байесовских и быстрых и экономных деревьев.

Патенты

внешняя ссылка