Stupanj doktora znanosti koji studenti stječu označava niz kompetencija: superiorno poznavanje određenog znanstvenog područja unutar tehničkih znanosti; sposobnost originalnog znanstvenog istraživanja; vrsno poznavanje literature i nerazjašnjenih problema iz određenog područja, sposobnost osmišljavanja i provođenja znanstvenoistraživačkog projekta; objavljivanja rezultata istraživanja te prezentiranja tih rezultata drugim znanstvenicima; sposobnost izražavanja svojih stavova u prisutnosti eksperta u znanstvenom području; želja da prenesu svoje znanje i iskustvo na mlađe generacije studenata; kritičnost u prvom redu prema vlastitom istraživanju, ali i radu drugih te sposobnost prilagodbe na promjene koje dolaze, a sve u cilju ostvarenja značajnog znanstvenog doprinosa široj akademskoj zajednici i društvu u cjelini.
Osnovne informacije
- nazivi studijskih programa: Doktorski studij iz područja Tehničkih znanosti, polja Strojarstva, Brodogradnje, Temeljnih tehničkih znanosti i Interdisciplinarnih tehničkih znanosti; Doktorski studij iz područja Tehničkih znanosti, polja Elektrotehnike; Doktorski studij iz područja Tehničkih znanosti, polja Računarstva
- nositelj studijskih programa: Sveučilište u Rijeci Tehnički fakultet
- izvoditelj studijskog programa: Sveučilište u Rijeci Tehnički fakultet
- trajanje / ECTS bodovi: Studiji traju tri godine (šest semestara). Završetkom studija stječe se najmanje 180 ECTS bodova
- broj upisnih mjesta:
- Doktorski studij iz područja Tehničkih
znanosti, polja Strojarstva, Brodogradnje,
Temeljnih tehničkih znanosti i
Interdisciplinarnih tehničkih znanosti: 30 - Doktorski studij iz područja Tehničkih
znanosti, polja Elektrotehnike: 10 - Doktorski studij iz područja Tehničkih
znanosti, polja Računarstva: 10
- Doktorski studij iz područja Tehničkih
Uvjeti upisa
Na doktorske studije mogu se upisati osobe koje su završile:
- sveučilišni diplomski studij na nekom od sveučilišnih studija na fakultetima na kojima je kandidat postigao najmanje 300 ECTS bodova uključujući i prijediplomski ciklus
- sveučilišni dodiplomski studij u trajanju od najmanje 4 godine završen na temelju studijskih programa započetih prije stupanja na snagu Zakona o znanstvenoj djelatnosti i visokom obrazovanju.
Studentima koji nisu završili studije iz područja tehničkih znanosti može se dozvoliti upis ako se procijeni da posjeduju odgovarajuća znanja za studiranje na nekom od ponuđenih studija. Studentima se mogu propisati i razlikovni kolegiji za stjecanje temeljnih znanja potrebnih za pohađanje i završetak studija, ukoliko je to potrebno. Pristupnici koji su stekli diplomu na inozemnoj obrazovnoj ustanovi dužni su priložiti rješenje nadležnog tijela o priznavanju inozemne diplome.
Dinamika / datumi upisa
Raspisivanje natječaja – svibanj
Rok prijave na natječaj –rujan
Upisi – listopad
Početak nastave – studeni
Iznos školarine i način plaćanja
Naknada za semestar nastave iznosi 1.000,00 EUR. Plaćanje treba izvršiti prije upisa svakog semestra tijekom prve tri godine studiranja.
Izravni kontakti
Voditelj studija:
Prof. dr. sc. Kristijan Lenac
Mrežne stranice studija:
http://www.riteh.uniri.hr/znanost/doktorskistudiji/
Laboratoriji i oprema:
http://www.riteh.uniri.hr/znanost/laboratoriji-ioprema/
Kontakt Službe studentske evidencije:
studentska@riteh.hr
Naši doktorandi
| Godina stjecanja doktorata | Ime i prezime doktoranda / Poslodavac | Tema doktorskog rada |
|---|---|---|
| 2020. | Marko Valčić / Pomorski odjel Sveučilišta u Zadru | Optimization of thruster allocation for dynamically positioned marine vessels |
| 2021. | Luka Grbčić / Tehnički fakultet Sveučilišta u Rijeci | Numerical modeling of fluid mixing in pipe networks with machine learning applications |
| 2021. | Luca Braidotti / University degli study di Trieste | The assessment of ship damage consequences by a fast simulation of compartments flooding |
| 2022. | Damir Mađerić / Sveučilište Sjever | Razvoj računalnog modela rashladnog uređaja s integriranom latentnom toplinskom akumulacijom ograničenog volumena |
| 2022. | Franko Hržić / Tehnički fakultet Sveučilišta u Rijeci | Machine learning models for detection of targeted features in pediatric medical X-ray images |