Migration of International Academic staff and Researchers to Germany

Abstract This paper uses both the descriptive and comparative approaches to provide an overview and an in-depth analysis of migration of international academic staff and researchers in Germany using secondary data on migration of international academic staff and researchers in Germany. We add to the existing studies in the international literature by presenting an interesting analysis of migration of international academic staff and researchers in Germany and adding valuable contribution to the increasing debate in the international literature concerning the increasing interaction between migration and increasing internationalisation of higher education. We provide new contribution by explaining the impact of the COVID-19 Pandemic on migration of international academic staff and researchers in Germany. We examine the first hypothesis that the size of migration of international academic staff and researchers in Germany increased substantially over the period (2008-2023), but the distribution showed considerable variation between universities and non-university research institutes. We investigate the second hypothesis that during the COVID-19 Pandemic period (2020-2021), despite borders closure policies migration showed slight increasing trend for international academic staff and international professors in Germany originated from all world regions; except Western Europe and North America regions, implies that the COVID-19 Pandemic has not affected the flow of migration of all international academic staff and researchers in Germany originated form all world regions, but only affected academic staff and researchers from Western Europe and North America regions through Erasmus guest lecturers programme in Germany (2019-2022). Our findings in this paper seem consistent with our previous results regarding increasing diversification accompanying increasing migration of international students and international academic staff and researcher in German universities, including both increasing geographical diversification that demonstrated by the fact that the international academic staff and researchers coming from different world countries, and increasing specialisation diversification that demonstrated by specialisation in various specialisation fields

Wahrnehmung von haushaltsnahen Dienstleistungen

• Haushaltsnahe Dienstleistungen stellen eine wichtige Erleichterung im Alltag vieler Menschen dar. Die aktuelle Nachfrage nach solchen Dienstleistungen kann jedoch aktuell nicht bedient werden, weil qualifiziertes Personal fehlt. • Gründe für die geringe Attraktivität von haushaltsnahen Dienstleistungen liegen insbesondere in der geringen Bezahlung und dem negativen Image, möglicherweise auch in mangelnder Markttransparenz. • Eine geplante Imagekampagne soll helfen, das Image von haushaltsnahen Dienstleistungen zu verbessern. • Um Ansatzpunkte für die Kampagne zu finden, soll eine qualitative Studie Aufschluss über relevante Imagedimensionen und Denkmuster bei potentiellen Bewerbern für solche Tätigkeitsfelder liefern

Improving Network Management Tasks using Machine Learning-Assisted Traffic Engineering in Programmable Network Architectures

The management of modern computer networks becomes increasingly complex, which makes it challenging to determine and deploy decision policies that ensure effective network operation. Reasons for this are ever growing architectures with a large amount of edge and intermediate transit networks. While the first ones connect a huge variety of host systems, the second ones can provide multiple paths of either equal or unequal cost to support higher throughputs and guarantee fault-tolerance. Because devices located at the edge offer or access various network services and applications, data exchange and communication between a pair of involved systems is highly diverse. As versatile runtime behavior results in dynamic network traffic profiles that are subject to constant change, reflected patterns and conditions feature a high degree of complexity. Two affected disciplines are network performance and security management. The former covers tasks that aim to optimize the traffic routing and forwarding in a network. The latter includes those to secure an environment against potential threats, whereby its operation is monitored to discover network attacks and apply appropriate mitigation. Methodologies from the field of network traffic engineering can be leveraged to improve management decisions towards efficient traffic steering and reliable analysis. The general process involves network monitoring and measurement, investigation and optimization steps. In this regard, collected network state and traffic data is analyzed to determine suitable runtime policies that are deployed to pursue a desired management objective. In the context of performance management, equal-cost multi-path routing is a widely adopted standard to distribute the load of upcoming network flows over multiple alternative paths. Since the activity time and intensity level of coherent packet streams highly vary, an inefficient load distribution may result in imbalanced path utilization states. In addition, high loads or network congestion on certain paths have a negative impact on the experience of individual flows that are forwarded along these paths. For example, the perceived latency and the achieved throughput rate may thereby be increased and decreased respectively. One direction for improvement is to take dynamic utilization states into account during the path determination process: First, the use of monitored trends reflecting real conditions from the near past is conceivable. Second, estimated trends representing likely conditions for the near future can be considered. Thus, load balancing decisions are enhanced by performing either utilization- or prediction-aware flow routing. As the actual load of emerging network flows is thereby more evenly shared among available paths, closely balanced and thus efficient saturation levels are ensured. In the context of security management, network intrusion detection and prevention methods help to reveal and handle network attacks. Therefore, one option is to track and export data records for coherent network flows and feed collected data as investigation input to differentiate between benign and malicious packet streams. However, commonly deployed intrusion detection systems are independent and perform isolated traffic analysis that is based on just local attack knowledge. Because attack types and scenarios constantly evolve and may be executed in a highly distributed and coordinated manner, local decision knowledge may not be sufficient to achieve an acceptable level of accuracy and reliability. One direction for improvement is to employ collaborative traffic analysis, whereby a group of local environments forms a logical global setting. Each participant shares its local data views or locally extracted decision knowledge and contributes to a combined global perspective. While this mutual sharing process enhances overall attack detection performance, efficient data exchange and processing is of high importance to ensure scalability. At the same time, timely and granular decision outcomes are required, which enables to apply fast and effective reaction to occuring attacks on network flow level. Machine learning can assist both of the aforementioned network management tasks. For example, traffic prediction approaches can be used to estimate load profiles for upcoming network flows or to classify an observed packet stream as either benign or malicious. In general, large amounts of network traffic data that incorporate high feature diversity can be analyzed to discover included data patterns and extract corresponding knowledge. Then, prepared prediction models can either provide decision support or enable complete autonomy. Whereas the former still involves a human operator, the latter is decoupled and relies on independent system operation. Consequently, open- and closed-loop data processing and decision-making cycles are feasible. Since determined management decisions for traffic control highly depend on the quality of traffic prediction results, traffic monitoring methods have to deliver representative and consistent data views that are consumed as suitable analysis input. Due to the advancements around software-defined networking and the evolvement of programmable switches, network environments can be designed, deployed and operated in a highly flexible manner. While fine-grained network monitoring, analysis and control services are enabled, functionality can be located on centralized controller or distributed switch level. Independent single-step or cooperative multi-step approaches can be provisioned in a device's reconfigurable data plane, its open and customizable operating system (local control plane) or in an assigned controller platform (global control plane). As each system tier is associated with different deployment properties, a systematic combination allows to benefit from their individual advantages. Besides flexible capabilities for initial system provisioning, dynamic runtime adaption is possible as well. The integration of recent paradigms from the field of computer networking with selected methodologies from the field of machine learning allows to move towards self-driving network systems. In order to pursue a high-level management objective, a data processing pipeline with successive steps for continuous data collection and analysis plus subsequent policy enforcement can thereby be autonomously performed. While there are multiple sub-systems that are in charge of a particular runtime task, their individual operation and mutual interaction define overall system behavior. In general, the system's effectiveness in terms of decision efficiency and reliability must be constantly reviewed. If misbehavior or a significant deviation from intended system performance is detected, adaptation has to be initiated and appropriate change applied. This thesis contributes approaches that enable or support effective traffic engineering tasks in the areas of network performance and security management. Therefore, advanced network analytics as well as the principles of softwarized and programmable network architectures are considered. Whereas each proposed approach covers distinct aspects on network monitoring, analysis or control, their combination makes up integrated solutions. Regarding network performance management, predictive flow routing and forwarding is pursued to ensure more efficient load balancing in multi-pathing environments. Load profiling on network flow level allows to estimate likely path utilization states that are taken into account to balance path saturation trends over time more closely. Regarding network security management, collaborative flow classification is pursued to improve the decision accuracy and reliability. Besides an enhanced attack detection performance, efficient data processing with scalable and timely analysis outcomes is achieved

Referenzrahmen Modulare (Teil)Qualifizierung für haushaltsnahe Dienstleistungen und Hauswirtschaft

Der Referenzrahmen „Modulare (Teil)Qualifizierung für haushaltsnahe Dienstleistungen und Hauswirtschaft“ erschien zu einem in mehrfacher Hinsicht bedeutsamen Zeitpunkt. 2020 ist das Jahr der Corona-Pandemie, in der die Leistungen hauswirtschaftlicher Fachkräfte mehr denn je sichtbar und als systemrelevant anerkannt wurden. 2020 ist zugleich das Jahr, in dem die Ausbildungsordnung für den Beruf Hauswirtschafter/in nach über 20 Jahren novelliert wurde und in Kraft getreten ist. 2020 ist es außerdem fünf Jahre her, dass mit dem dgh-Rahmen-Curriculum erstmals ein detailliert beschriebenes, in den Kontext der Entwicklungen am Markt haushaltsnaher Dienstleistungen eingebettetes Rahmenkonzept für Qualifizierungen in diesem Bereich vorgelegt wurde. Das Kompetenzzentrum „Professionalisierung und Qualitätssicherung haushaltsnaher Dienstleistungen“ (PQHD) hat dieses damals gemeinsam mit der Deutschen Gesellschaft für Hauswirtschaft e. V. (dgh) veröffentlicht und greift die dort geleistete, grundlegende Arbeit auf und entwickelte einen Referenzrahmen. Dieser ermöglicht durch die Ausrichtung auf das Instrument der Teilqualifizierung (TQ) eine arbeitsmarkt- und berufsbildungspolitische Akzeptanz, auf die alle beteiligten Akteure zukünftig hoffen. Der Mangel an Personal beschäftigt Dienstleistungsunternehmen seit Jahren und erscheint als ständige Bremse in der Ausweitung dieses Marktes. Lange Wartelisten neuer Kund/innen sind in vielen Dienstleistungsunternehmen üblich, die Nachfrage ist vorhanden. In der Akquise neuer Mitarbeitender tragen aktuell die Klein- und Kleinstunternehmer/innen meist selbst dafür Sorge, dass das in der Regel fachfremde und ungelernte Personal für die Tätigkeiten im Privathaushalt qualifiziert wird. Dies bedeutet für sie einen hohen zeitlichen und monetären Aufwand. Die geforderten Kompetenzen sind klar dem Beruf Hauswirtschafter/in zuzuordnen, für die meisten Tätigkeiten jedoch bräuchte es nicht zwingend die volle Berufsausbildung (vgl. Becker/Einhorn/Grebe 2012). Die Basis der vorliegenden Arbeit stellen die Diskussionen in Expert/innenworkshops und Fachveranstaltungen des Kompetenzzentrums PQHD sowie die berufsbildungspolitische Expertise von Prof. Dr. Alexandra Brutzer dar. Diese Ergebnisse legten nahe, für den Bereich der haushaltsnahen Dienstleistungen einen als Teilqualifikation konzipierten Referenzrahmen zu schaffen, der mit Hilfe einer interdisziplinären Arbeitsgruppe in der Zeit von März bis September 2020 erarbeitet wurde. Der Referenzrahmen eröffnet unterschiedliche Qualifizierungsformate. Während für den Bereich der haushaltsnahen Dienstleistungen nicht zwingend eine Vollausbildung erforderlich ist, können die einzelne Module des Referenzrahmens zur gezielten Qualifizierung von Mitarbeitenden genutzt werden. Gleichzeitig eröffnet der Referenzrahmen aber auch die Möglichkeit nachträglich zu einem Berufsabschluss zu gelangen, da dieser die Inhalte des gesamten Ausbildungsberufes Hauswirtschafter/in abdeckt. Mit diesem Hintergrund ist auch der Titel des Referenzrahmens zu interpretieren, in den beide Aspekte eingeflossen sind: die modulare Qualifizierung im Tätigkeitsbereich haushaltsnaher Dienstleistungen und die Teilqualifizierung für den Ausbildungsberuf Hauswirtschafter/in

Schöpferisches Denken in der Mathematik

Vortrag anlässlich der Hessischen Landestagung des deutschen Vereins zur Förderung des mathe-matischen und naturwissenschaftlichen Unterrichts (MNU) am 15. September 2005 in Fuld

Woran liegt’s, dass die Osthessen so gut in Mathe sind? : Abschlussarbeiten im Fach Mathematik an Haupt- und Realschulen in Hessen 2004 - Tatsächliche und vermeintliche Einflussfaktoren

Die Fuldaer Zeitung berichtete am 13.10.2004 von den Ergebnissen der landesweiten Ab-schlussprüfungen an Haupt- und Realschulen. Wir können uns darüber freuen, dass der Raum Fulda die ansonsten recht trübe hessische Bildungslandschaft mit besten Noten überstrahlt

Newsletter der Hochschul-, Landes und Stadtbibliothek; 2025,07

Monatlicher Newsletter HLBS Fuld

Fallbezogene Kosten-Nutzen-Analyse zum Modellprojekt „Fachkräftesicherung über die Professionalisierung haushaltsnaher Dienstleistungen (HHDL)“

Die vorliegende Expertise ist im Rahmen des Modellprojekts „Fachkräftesicherung über die Professionalisierung haushaltsnaher Dienstleistungen (HHDL)“ zu verorten, der im Zeitraum vom 1.03.2017 bis zum 28.02.2019 an zwei Standorten in Baden-Württemberg durchgeführt wurde. Das in den Arbeitsamtsbezirken Aalen und Heilbronn implementierte Modellprojekt galt der Erprobung eines innovativen Ansatzes im Bereich der Fachkräftesicherung auf der Grundlage des § 135 SGB III und war darauf angelegt, eine professionelle Servicestruktur für haushaltsbezogene Dienstleistungen im Privathaushalt mit einer zentralen Anlaufstelle vor Ort zu schaffen. Mit einem Gesamtvolumen von 1,6 Mill. Euro ist das Modellprojekt durch das Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend (BMFSFJ), das Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau Baden-Württemberg sowie durch die Bundesagentur für Arbeit, Regionaldirektion in Stuttgart gefördert worden. Die Projektkoordination lag beim Diakonischen Werk Württemberg. Das Modellprojekt wurde durch einen Lenkungsausschuss beraten und begleitet, der aus Zuwendungsgebern, aus Repräsentanten des Baden-Württembergischen Industrie- und Handelskammertages (BWIHK), der Baden-Württembergischen Handwerkskammern (BWHWK); der Arbeitgeber Baden-Württemberg (AG BW), des Deutschen Gewerkschaftsbundes Baden-Württemberg (DGB BW), des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) und Sachverständigen bestand. Die wissenschaftliche Evaluation erfolgte durch das Institut für angewandte Wirtschaftsforschung Tübingen (IAW)

Alles wurde ein erstes Mal gemacht : Dazu braucht es Freiheit, Individualität, Originalität

Abschiedsvorlesung von Prof. Timm Grams, Fulda, 10. Februar 201

Interprofessionelle Lehre im Studium: Herausforderungen und Potenziale aus Sicht der Studierenden

Die interprofessionelle Zusammenarbeit (IPZ) ist essenziell für eine patientenzentrierte Gesundheitsversorgung. Um diese frühzeitig zu fördern, wird interprofessionelle Lehre (IPL) in verschiedenen Gesundheitsberufen eingesetzt. Trotz des Potenzials bestehen strukturelle Herausforderungen, die die nachhaltige Implementierung erschweren. In der vorliegenden Studie wird mit Hilfe einer Mixed-Methods-Analyse, bestehend aus Interviews und einer Online-Befragung, untersucht, welche Potenziale und Hürden IPL aus Sicht der Studierenden birgt. Während IPL als wertvolle Möglichkeit zur Kompetenzentwicklung und zum besseren Verständnis anderer Berufsgruppen gesehen wird, zeigen sich Defizite in der curricularen Verankerung und in der praktischen Umsetzung. Besonders der Praxistransfer stellt eine zentrale Herausforderung dar: Hierarchische Strukturen und etablierte Arbeitsabläufe erschweren die Anwendung interprofessioneller Kompetenzen (IPK) im Berufsalltag, sind aber notwendig, um langfristig die IPZ in der Gesundheitsversorgung zu verankern.Interprofessional collaboration (IPC) is essential for patient-centered healthcare. To foster this collaboration early, interprofessional education (IPE) is integrated into various healthcare professions. Despite its potential, structural challenges hinder its sustainable implementation. This study examines students’ perspectives on IPE’s benefits and obstacles through a mixed-methods analysis of interviews and an online survey. While students perceive IPE as a valuable opportunity for competency development and a better understanding of other professions, gaps in curricular integration and practical implementation remain. A key challenge is the transfer to practice, as hierarchical structures and established workflows impede the application of interprofessional competencies in professional settings, but are necessary in order to anchor IPC in healthcare in the long term