Engineers and scientists, i.e. STEM educated persons, are seen as strong drivers for technology and knowledge-driven growth and productivity in the high-tech sector including ICT services. However, since 2020 there has been a decline in the absolute number of new entrants to STEM courses.

In 2023, the Federal Statistical Office of Germany reported that 6.5% fewer students had enrolled on STEM courses in Europe. By contrast, countries in the Arab world and East Asia were able to significantly increase the proportion of STEM graduates.

A variety of measures are needed to make STEM attractive to students. This paper explains a package of measures to systematically familiarize children and young people with STEM and thus allay their fears of studying science and engineering. Over the past eight years, the Faculty of Engineering at Ansbach University of Applied Sciences has developed a concept in which participants from pre-school age to high school graduates are addressed with all their senses in age-appropriate laboratory experiments. The Ansbach model for promoting STEM acceptance begins with children of pre-school age by playfully awakening their natural curiosity. In child-friendly experiential spaces at the university, children experience themselves as researchers. In workshop topics from the fields of microbiology, food technology, and molecular biology, which become increasingly complex with the level of education, pupils are introduced to engineering and scientific issues in an age-appropriate way. It is always about experiencing science with all the senses and thus opening up not only a cognitive but also an emotional awareness for STEM.

To reduce the heavy time burden on individual members of the university, the measures are coordinated within the faculty and realized with the involvement of as many faculty members as possible in a modular way resulting in approximately four to six person weeks to attract 400 pupils per year.

Im Verlauf der Covid-19-Pandemie wurden in Deutschland nicht-pharmakologische Maßnahmen zur Infektionskontrolle entwickelt und implementiert. Dieser Beitrag analysiert die Akzeptanz sowie die Befolgung dieser Maßnahmen durch die deutsche Bevölkerung und untersucht statistisch signifikante Zusammenhänge in Bezug auf Alter, Geschlecht und Bildungsabschluss. Die zugrundeliegenden Daten wurden in einer qualitativen Befragung im Zeitraum März 2022 bis Mai 2022 erhoben. Die Ergebnisse zeigen drei statistisch signifikante Korrelationen: Die Wahrnehmung der AHA+L+A-Regel (Tragen von Alltagsmasken, Einhalten der Hygiene und Mindestabstands, Lüften, Nutzung der Corona-Warnapp) sowie die Nutzung einer Covid-19-App korrelieren mit dem Bildungsabschluss der Befragten, die Einstellung zur 3G-Regel (Zutrittserlaubnis bei vorhandener vollständiger Impfung, Genesung oder negativer Testung) korreliert mit dem Alter. Diese Ergebnisse können dazu beitragen, gezieltere Strategien zur Kommunikation und Entwicklung von Präventivmaßnahmen für den Bevölkerungsschutz zielgruppenspezifisch zu etablieren

• Sinkende Studierendenzahlen im MINT-Bereich stellen ein Problem für die Hochschulen und die Gesellschaft dar. Die Ursachen liegen u.a. darin, dass sich die Schülerinnen und Schüler den MINT-Anforderungen zunehmend nicht gewachsen fühlen oder diese wenig attraktiv finden. Beidem kann durch zielgruppenspezifische Angebote an den HAWs begegnet werden. In der Fakultät Technik der Hochschule Ansbach wurde im Verlauf der letzten acht Jahre ein Konzept entwickelt, in dem Teilnehmende vom Vorschulalter bis zum Abitur altersgemäß in Laborversuchen mit allen Sinnen angesprochen werden. Das Maßnahmenpaket besteht aus verschiedenen Präsenzangeboten vom einfachen spielerischen Experimentieren für Vorschulkinder bis hin zu Vertiefungsworkshops und Schnupperangeboten für Teilnehmende aus den Oberstufen. Um die hohe zeitliche Belastung der einzelnen Hochschulangehörigen zu reduzieren, werden die Maßnahmen fakultätsintern koordiniert und unter Einbeziehung möglichst vieler Fakultätsmitglieder realisiert.

The non-conventional yeast Yarrowia lipolytica is attracting increasing attention due to its potential to produce large amounts of organic acids from hydrophobic substrates. Due to the steadily increasing demand for citric acid in the industrial sector, the aim of this scientific work was to develop a predictive model of the citric acid productivity of the strain Yarrowia lipolytica DSM3286. As a basis for this, the optical density, pH, cell number and citric acid were determined in 18 identical mixtures.

The citric acid concentration (mean values of the measured concentration over time) follows a linear increase. Based on this, the mathematical calculation operation of linear regression was selected for modeling the prediction model in Python. The following coefficients were determined for the variables used in the learning algorithm:

•       time:                      6,104 * 10^-4

•       OD:                        -1,224 * 10^-1

•       pH value:              -4,043 * 10^-1

•       Cell count:            1,749 * 10^-8

In final validation of the program, a result accuracy of 86.5% was obtained. The result obtained in the present scientific work shows that by means of simple linear regression, over a cultivation period of 13 days, a prediction of the citric acid productivity of strain Yarrowia lipolytica DSM3286 is possible.