Zahlreiche Dozent*innen aus der Praxis unterstützen die Lehre an der Hochschule Biberach. Mit der Reihe „Meet your Lecturer“ wollen wir sie vorstellen und Einblicke in ihre wichtige Arbeit geben. In dieser Folge: Sarah Dreher.

Foto: HNU

Welche Lehrveranstaltungen bieten Sie an? 

Ich habe zwei Lehraufträge an der HBC übernommen, im Studiengang BWL Energiewirtschaft sowie im Studium generale. Im Bereich Wirtschaftsinformatik lehre ich im Modul „Digitale Anwendungen in der Energiewirtschaft“,  offen für Studierende aller Fachrichtungen biete ich den Kurs „Einführung in Python“ an.

Sarah Dreher
Sarah Dreher

Welches wirtschaftliche Kernproblem behandeln Sie?

Im Kern geht es immer um Entscheidungen unter Knappheit: Wie setze ich begrenzte Ressourcen — Zeit, Geld, Energie — so ein, dass ein bestimmtes Ziel möglichst gut erreicht wird? Das ist die Grundfrage der Wirtschaft, und digitale Methoden helfen heute, diese Fragen in einer Komplexität zu beantworten, die früher nicht möglich war.

 

Welche Methode sollten Studierende kennen?

Die Feynman-Technik: ein Thema so lange in eigenen Worten erklären und vereinfachen, bis wirklich Klarheit entsteht. Ergänzend: Sprachmodelle wie LLMs bewusst als Sparringspartner zum Verständnis nutzen — Erklärungen einfordern, hinterfragen, prüfen — nicht als Ersatz fürs eigene Denken.

Welches Buch empfehlen Sie?

Weniger ein einzelnes Buch als eine Haltung: neugierig bleiben und Dinge ausprobieren. Online-Kurse, offizielle Dokumentationen und Community-Foren sind oft aktueller und praxisnäher als jedes Lehrbuch. Wer eine konkrete Aufgabe vor sich hat und sie lösen will, lernt am schnellsten.

 

Sarah Dreher (* 1990) hat Wirtschaftsmathematik (Bachelor und Master) an der Universität Augsburg studiert und ist wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Hochschule Neu-Ulm. Am Technologie-Transfer-Zentrum Günzburg befasst sie sich mit Data Analytics und Künstlicher Intelligenz, insbesondere mit Natural Language Processing. Zu diesem Thema promoviert sie im Rahmen des Promotionsprogramms DIWAG: Ihr Forschungsschwerpunkt liegt darauf, regelbasierte linguistische Analyse mit Verfahren des maschinellen Lernens zu verbinden, um Sprachverarbeitung nachvollziehbarer und überprüfbarer zu machen.

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