matematički fakultet Sveučilišta u Splitu - pmfst.unist.hr · godina znali odlaziti u druge hrvatske sveučilišne centre. Sva tri smjera diplomskog sveučilišnog studija Matematika

S V E U Č I L I Š T E U S P L I T U

Prirodoslovno-matematički fakultet

Sveučilišta u Splitu

ELABORAT O STUDIJSKOM PROGRAMU

Diplomski sveučilišni studij Matematika; smjerovi: teorijski,

računarski, nastavnički

SPLIT, 2017.

1 Diplomski sveučilišni studij Matematika; smjerovi: teorijski, računarski, nastavnički

OSNOVNE INFORMACIJE O VISOKOM UČILIŠTU

Naziv visokog učilišta Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet

Adresa Ruđera Boškovića 33, Split, 21 000

Telefon 021-619-222

Fax 021-619-227

E.mail adresa [email protected]

Web stranica http://www.pmfst.unist.hr/

OPĆE INFORMACIJE O STUDIJSKOM PROGRAMU

Naziv studijskoga programa Diplomski sveučilišni studij Matematika; smjerovi: teorijski, računarski, nastavnički

Nositelj studijskoga programa Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet

Sunositelj studijskoga programa

Vrsta studijskoga programa Stručni studijski program ☐ Sveučilišni studijski program ☒

Razina studijskoga programa

Preddiplomski Diplomski x Integrirani

Poslijediplomski

sveučilišni ☐

Poslijediplomski

specijalistički ☐

Diplomski

specijalistički ☐

Akademski/stručni naziv koji se stječe po završetku studija

za teorijski i računarski smjer: magistar/magistra matematike

za nastavnički smjer: magistar/magistra edukacije matematike


1. UVOD

1.1. Procjena opravdanosti izvođenja studija

U Strateškom planu Ministarstva znanosti, obrazovanja i sporta RH za razdoblje 2016. - 2018.

područje STEM (prirodoslovno-matematičko i tehničko područje znanosti) je izdvojeno kao ključno

područje za pokretanje gospodarstva. Štoviše, navedene su i reformske mjere kojma bi se potaknulo

povećanje upisanih studenata u STEM području kroz poticajne mjere financiranja stipendija. Također,

u Strategiji Sveučilišta u Splitu 2015.-2020. kao jedna od zadaća navodi se povećanje broja studijskih

programa iz STEM područja što uključuje i matematičke studije svih razina. U Strategiji obrazovanja,

znanosti i tehnologije iz 2014. Hrvatska prepoznaje obrazovanje i znanost kao svoje razvojne prioritete

koji joj jedini mogu donijeti dugoročnu društvenu stabilnost, ekonomski napredak i osiguranje

kulturnog identiteta. Posebno je istaknut cilj podizanja kvalitete rada i društvenog ugleda učitelja i

nastavnika kao i rješavanje problema deficita kvalificiranih nastavnika koji je opažen u pojedinim

skupinama predmeta a naročito u matematici.

Trenutno se na Sveučilištu u Splitu potrebne kompetencije za stjecanje diplome magistra matematike

bilo kojeg profila mogu dobiti na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu (PMF-u) završetkom

diplomskog studija Matematika, diplomskog studija Matematika i fizika, te diplomskog studija

Matematika i informatika. Dvopredmetni diplomski studiji su nastavničkog usmjerenja, dok jedino

diplomski studij Matematika u svom programu ima i dva „inženjerska“ usmjerenja (računarski i

teorijski). Četverogodišnji dodiplomski studij Matematika (nastavničkog usmjerenja) je pokrenut 1998.

godine upravo na PMF-u, a prelaskom na „bolonjski“ sustav 2005. studij se podijelio na preddiplomski

studij i diplomski studij Matematika sa spomenuta tri smjera.

Predloženi studijski program je sljednik postojećeg nastavničkog studija matematike na ovom fakultetu

i predstavlja njegovo obogaćenje dvama nenastavničkim smjerovima na zajedničkoj preddiplomskoj

osnovi.

Nastavnički smjer ima za cilj budućim nastavnicima matematike pružiti nadgradnju temeljnih

matematičkih sadržaja usvojenih na preddiplomskom studiju i to u prvom redu onih koje će im biti od

koristi u nastavi matematike u osnovnoj ili srednjoj školi (geometrija i teorija brojeva), a istovremeno

dati nužne pedagoške i metodičke kompetencije potrebne nastavniku matematike.

Teorijski smjer ima za cilj pružiti studentu valjanu osnovicu za znanstveni poslijediplomski doktorski

studij iz matematike, tj. teorijski smjer je profiliran kao usmjeravajući prema budućem samostalnom

znanstvenom rad. Ovaj smjer, svojim nastavnim sadržajima, studentu omogućuje usvajanje temeljnih

znanja i razumijevanje rezultata iz područja algebre, matematičke analize, vjerojatnosti, geometrije i

topologije, te s nekim područjima primijenjene matematike.

Koncepcija računarskog smjera primjetno se razlikuje od one ponuđene na tehničkim fakultetima ili

menadžerski orijentiranim studijima a temelji se na nastavnim sadržajima koji omogućavaju

istovremeno stjecanje kompetencija iz matematike, računarstva i softverskoga inženjerstva:

matematička logika; teorija izračunljivosti; teorija algoritama; matematička teorija računarstva; alati za

razvoj softvera. Diplomski sveučilišni studij Matematika, Računarski smjer, temelji se na matematičkoj

teoriji računarstva, pri čemu se usredotočuje na temeljna znanja iz računarstva koja su neposredno

primjenjiva u aktualnom softverskom inženjerstvu, ali koja ipak odolijevaju brzim promjenama

informacijske i komunikacijske tehnologije. Za očekivati je da će se naši studenti znati prilagođavati

novim tehnologijama te da će se na dulji period pokazati boljim softverskim inženjerima od onih koji su


se osposobljavali na tehničkim studijima i to zbog sposobnosti matematičkog modeliranja te

snalaženja u apstraktnim pristupima rješavanju problema iz područja računarstva i softverskog

inženjerstva.

Matematički studiji splitskog PMF-a spadaju u najatraktivnije i najprepoznatljivije studije s najvećom

tradicijom na ovom fakultetu. Nažalost, zbog velike potražnje ovakvih kadrova i deficita matematičara

svih profila, još uvijek broj završenih matematičara, ni na preddiplomskoj ni na diplomskoj razini, ni

izbliza ne zadovoljava potrebe tržišta. Treba naglasiti da slični studiji postoje na sveučilištima u

Zagrebu (Diplomski sveučilišni studiji: Matematika, nastavnički smjer; Računarstvo i matematika;

Teorijska matematika na PMF-u), u Rijeci (Diplomski sveučilišni studij Matematika, nastavnički smjer

na Odjelu za matematiku) i Osijeku (Diplomski sveučilišni studij Matematematika i računarstvo na

Odjelu za matematiku). Međutim, na području koje gravitira splitskom sveučilištu (četiri dalmatinske

županije i dio susjedne BiH, sa stanovništvom od preko 800 000 ljudi) ovo je jedini studij takve vrste

koji svojim diplomiranim kadrovima pokriva i opslužuje to područje. Od tuda je sasvim jasna ne samo

potreba za postojanjem navedenog studija već i daljnje širenje njegovih kapaciteta. Prelaskom

Prirodoslovno-matematičkog fakulteta u novu, modernu i funkcionalnu zgradu na sveučilišnom

kampusu za očekivati je u bližoj budućnosti pojačani interes studenata za studiranjem matematike na

splitskom sveučilištu. To se u prvom redu odnosi na studente s navedenog područja koji su prethodnih

godina znali odlaziti u druge hrvatske sveučilišne centre.

Sva tri smjera diplomskog sveučilišnog studija Matematika imaju zanimljiv, raznovrstan i ostvariv program u

kojem se međusobno nadopunjuju i nadograđuju različiti matematički, ali i informatički kolegiji. Ukupan broj

matematičkih ECTS bodova (barem 46 na nastavničkom smjeru, barem 116 na teorijskom i barem 78 na

računarskom), odnosno informatičkih (barem 35 na računarskom smjeru) i društveno-humanističkih (67 na

nastavničkom smjeru) omogućuje dobivanje svih kompetencija potrebnih magistru (edukacije) matematike,

kao i nesmetan nastavak studiranja na poslijediplomskom doktorskom studiju matematike ili doktorskom

studiju iz edukacije u Hrvatskoj ili Europi.

U posljednjih 19 godina, koliko se ovaj studij izvodi na splitskom PMF-u, diplomirane profesore

matematike (predbolonjski četverogodišnji studij), odnosno magistre matematike, proizašle s ovoga

studija, osim po osnovnim i srednjim školama diljem Hrvatske možemo pronaći na različitim radnim

mjestima: sveučilišta, veleučilišta, programerske tvrtke, banke, osiguravajuća društva, multinacionalne

kompanije, državna uprava i javni sektor… Sve to govori u prilog kvalitete obrazovanja koje daje ovaj

studij, širokim i raznovrsnim mogućnostima zapošljavanja i tržišnoj prepoznatljivosti. Unatoč zamjetnoj

depopulaciji u Hrvatskoj i smanjenju broja učenika, zbog velike satnice matematike u osnovnim i

srednjim školama zanimanje za ovakvim kadrovima ne stagnira a taj kadar je konstantno deficitaran.

Također, velike su potrebe za ovakvim kadrovima u stalno rastućem sektoru informacijskih i

komunikacijskih tehnologija kao i na sveučilišnim i veleučilišnim studijima (čiji broj je u porastu) u čijim

programima ima matematičkih predmeta, odnosno na fakultetima i institutima koji zapošljavaju

istraživače u znanstvenom polju matematika.

Prelaskom 2016. u nove prostore Zgrade tri fakulteta na Kampusu Sveučilišta u Splitu Prirodoslovno-

matematički fakultet može bez poteškoća odgovoriti suvremenim zahtjevima nastave i organizacije

ovoga studija kako prostorno tako i opremljenošću znanstvenom i računalnom opremom. Također,

zbog odlične kadrovske ekipiranosti s nastavnim, suradničkim i znanstveno-nastavnim kadrom Odjela

za matematiku PMF-a, koji je nositelj ovog studija, omogućeno je izvođenje gotovo isključivo radom

vlastitih kadrova, uz minimalan angažman vanjskih suradnika, a time i troškova.


1.2. Povezanost s lokalnom zajednicom (gospodarstvo, poduzetništvo, civilno društvo...)

Od svoga osnivanja Odjel za matematiku kao ustrojbena jedinica PMF-a u Splitu zadužena za

diplomski studij Matematika aktivno i sustavno održava dobru povezanost s lokalnom i širom

zajednicom. Članovi ovog odjela su u stalnim ispitnim povjerenstvima za provedbu državnih stručnih

ispita za nastavnike matematike, nalaze se u različitim stručnim skupinama pri Ministarstvu znanosti i

obrazovanja (matično povjerenstvo, državna natjecanja, državna matura, nostrifikacije diploma…),

predavači su na različitim stručnim skupovima za nastavnike matematike...

Članovi Odjela za matematiku redovito obnašaju najvažnije funkcije u strukovnoj udruzi Splitsko

matematičko društvo u sklopu koje se održavaju jednom mjesečno matematička predavanja u

prostorijama PMF-a za znanstvenike i napose za nastavnike i studente. Odjel za matematiku, skupa

sa studentima preddiplomskog studija Matematika, aktivno sudjeluje na različitim festivalima znanosti,

a u sklopu suradnje sa školama i muzejima rade na popularizaciji matematike kao i u radu s

nadarenom djecom. Tu se posebno ističe sudjelovanje u radu Centra izvrsnosti koji je pokrenut 2016.

godine. Također, Odjel za matematiku 2017. godine pokreće i matematički časopis Acta

mathematica Spalantesia u sklopu kojega će se nalazi znanstveni ali i metodički dio sa stručnim

radovima nastavnika matematike iz cijele Hrvatske.

Odjel za matematiku je jedan od sudionika zajedničkog poslijediplomskog doktorskog studija iz

matematike Sveučilišta u Osijeku, Rijeci, Splitu i Zagrebu, a njegovi nastavnici u znanstveno-

nastavnim zvanjima aktivno sudjeluju u radu studiju predlaganjem i izvođenjem novih kolegija.

Odjel za matematiku je 2004. godine bio organizator Hrvatskog matematičkog kongresa na kojemu je

sudjelovalo preko stotinu matematičara iz cijelog svijeta. Organizacija istog je već prihvaćena za 2018.

godinu.

Odjel za matematiku ostvaraje suradnju s nizom gospodarskih subjekata, obrazovnih i znanstvenih

ustanova, putem bogate mreže nastavnih bazi, s kojma PMF u Splitu ima potpisane ugovore. Većina

njih zapošljava ili su iskazali interes za zapošljavanjem mladih ljudi sa završenim matematičkim

studijem PMF-a.

1.3. Usklađenost sa zahtjevima strukovnih udruženja

Jedna od temeljnih pretpostavki za kvalitetnu realizaciju diplomskog programa Matematike jest

nastavna, stručna i znanstvena suradnja svih relevantnih čimbenika koji mogu pridonijeti procesu

osposobljavanja i izobrazbe studenata. Nastavnici u znanstveno-nastavnim zvanjima koji izvode

nastavu na sveučilišnom diplomskom studiju Matematika su aktivni znanstvenici u svojim znanstvenim

poljima (od kojih su neki etablirani i poznati u široj akademskoj zajednici) s velikim iskustvom u

izvođenju svih oblika nastave na preddiplomskim, diplomskim i doktorskim studijima. Nastavnici u

suradničkim zvanjima asistenta su polaznici odgovarajućih doktorskih studija. Svi su članovi brojnih

strukovnih udruženja i tijela.

Pri osmišljavanju studija uzete su u obzir preporuke Tuning Educational Structures in Europe

http://www.unideusto.org/tuningeu/, a osobito preporuke za osmišljavanje studijskih programa iz

matematike (http://www.unideusto.org/tuningeu/subject-areas/mathematics.html). Uz preporuke

domaćih i stranih strukovnih udruženja (European Mathematical Society http://www.ems-

ph.org/journals/journal.php?jrn=news, American Mathematical Society

http://www.ams.org/profession/leaders/emp-articles) u program nastavničkog smjera su

implementirani zaključci projekta Ministarstva znanosti i obrazovanja STEMP (čiji nositelj je bio upravo

PMF u Splitu) za razvoj modernih studijskih programa za izobrazbu nastavnika informatike, tehnike,

biologije, kemije, fizike i matematike na temeljima razvoja Hrvatskog kvalifikacijskog okvira. Ishodima

http://www.ems-ph.org/journals/journal.php?jrn=news

http://www.ems-ph.org/journals/journal.php?jrn=news

http://www.ams.org/profession/leaders/emp-articles


učenja predloženog studijskog programa student stječe sve kompetencije propisane tim projektom kao

nužne za standard zanimanja nastavnik matematike.

1.4. Partneri izvan visokoškolskoga sustava

Bogata mreža nastavnih baza i vježbaonica s kojima Prirodoslovno-matematički fakultet ostvaruje

suradnju (najčešće u svrhu održavanja stručne prakse studenata) i s kojim je PMF potpisao ugovor su:

više osnovnih škola s područja grada Splita, više srednjih škola u Splitsko-dalmatinskoj županiji,

gradski muzeji, informatičke tvrtke…Partner PMF-a je Institut Ruđer Bošković, Mediteranski institut za

istraživanje života (MedILS) i brojni drugi partneri.

1.5. Način financiranja

Financiranje za redovite studente diplomskog studija je osigurano iz proračunskih sredstava prema

programskim ugovorima MZOS-a i Sveučilišta u Splitu.

1.6. Usporedivost studijskoga programa s programima akreditiranih visokih učilišta u Hrvatskoj i Europskoj uniji

PMF permanentno prati razvoj visokog obrazovanja u svijetu, a posebno u Europi. Tako se i pri izradi

nastavnog plana i programa preddiplomskog studija Matematika vodilo računa o usklađivanju

nastavnih programa i kolegija s drugim uglednim inozemnim učilištima. Sustav obrazovanja

matematičara u svijetu i Europi je raznolik. To se odnosi na gotovo sve sastavnice obrazovanja: vrsta i

organizacija studija, trajanje studija, stručno zvanje i diplome što se stječu. Na nekim europskim

sveučilištima nastavnički studiji za pojedini predmet su organizirani na preddiplomskoj razini jer je ta

razina dovoljna za rad u osnovnim i srednjim školama u nekim državama. U Hrvatskoj je ta razina, uz

nužno stjecanje dodatnih pedagoško-psihološko-metodičkih kompetencija, dovoljna samo za rad u

osnovnoj školi, dok je za rad u nastavi matematike u srednjoj školi nužna diplomska razina. Usporedivi

studijski program s nastavničkim smjerom diplomskog sveučilišnog studija Matematika nalazimo na

Sveučilištu u Zagrebu https://www.math.hr/hr/diplomski-sveu%C4%8Dili%C5%A1ni-studij-matematika-

smjer-nastavni%C4%8Dki-0,

na Sveučilištu u Rijeci

http://www.math.uniri.hr/files/plan_program/Plan%20i%20program%20diplomski%20studij%20M.pdf

i na Sveučilištu u Mariboru

http://www.fnm.um.si/index.php?option=com_content&view=article&id=401&Itemid=34&lang=en.

Usporedive studijske programe s računarskim smjerom i teorijskim smjerom diplomskog sveučilišnog

studija Matematika možemo pronaći kao samostalne diplomske studije:

na Sveučilištu u Zagrebu

https://www.math.hr/hr/diplomski-sveu%C4%8Dili%C5%A1ni-studij-ra%C4%8Dunarstvo-i-

matematika-0,

https://www.math.hr/hr/diplomski-sveu%C4%8Dili%C5%A1ni-studij-teorijska-matematika-0,

na Sveučilištu u Osijeku

http://www.mathos.unios.hr/index.php/nastava/matematika-i-racunarstvo/studijski-program-

racunarstvo,

ili kao diplomske studije matematike s različitim smjerovima

na Sveučilištu u Mariboru

http://www.fnm.um.si/index.php?option=com_content&view=article&id=398&Itemid=34&lang=en,

na Sveučilištu u Pragu (Charles University, Republika Češka)

http://www.mff.cuni.cz/to.en/studium/bcmgr/okaj/mtoc.htm,

i na King's College, London, Velika Britanija

https://www.math.hr/hr/diplomski-sveu%C4%8Dili%C5%A1ni-studij-matematika-smjer-nastavni%C4%8Dki-0

https://www.math.hr/hr/diplomski-sveu%C4%8Dili%C5%A1ni-studij-matematika-smjer-nastavni%C4%8Dki-0

http://www.math.uniri.hr/files/plan_program/Plan%20i%20program%20diplomski%20studij%20M.pdf

http://www.fnm.um.si/index.php?option=com_content&view=article&id=401&Itemid=34&lang=en

https://www.math.hr/hr/diplomski-sveu%C4%8Dili%C5%A1ni-studij-ra%C4%8Dunarstvo-i-matematika-0

https://www.math.hr/hr/diplomski-sveu%C4%8Dili%C5%A1ni-studij-ra%C4%8Dunarstvo-i-matematika-0

https://www.math.hr/hr/diplomski-sveu%C4%8Dili%C5%A1ni-studij-teorijska-matematika-0

http://www.mathos.unios.hr/index.php/nastava/matematika-i-racunarstvo/studijski-program-racunarstvo

http://www.mathos.unios.hr/index.php/nastava/matematika-i-racunarstvo/studijski-program-racunarstvo

http://www.fnm.um.si/index.php?option=com_content&view=article&id=398&Itemid=34&lang=en

http://www.mff.cuni.cz/to.en/studium/bcmgr/okaj/mtoc.htm


http://www.kcl.ac.uk/nms/depts/mathematics/study/mathsmatters/index.aspx.

Za sve analizirane programe karakteristično je da studenti moraju imati temeljna matematička znanja

stečena na nižoj razini obrazovanja, dok na diplomskom studiju nadograđuju prethodno stečena

strukovna matematička znanja s dodatnim specijalističkim sadržajima i to: sadržajima pedagoško-

didaktičko-metodičke kompetencije nužnima za uspješno realiziranje svih obrazovnih programa iz

matematike u osnovnoj i srednjoj školi (nastavnički smjer), sadržajima iz teorijske matematike kao

osnova za nastavak studiranja na poslijediplomskoj razini i za samostalni znanstveno-istraživački rad,

te sadržajima iz računarstva koji su neposredno primjenjivi u aktualnom softverskom inženjerstvu, ali

koja ipak odolijevaju brzim promjenama informacijske i komunikacijske tehnologije (računarski smjer).

1.7. Otvorenost studija prema pokretljivosti studenata (horizontalnoj, vertikalnoj u RH i međunarodnoj)

Prirodoslovno-matematički fakultet Sveučilišta u Splitu podržava otvorenost studija i studentske

pokretljivosti kako unutar Republike Hrvatske i u širem europskom obrazovnom prostoru, u skladu sa

zahtjevima Bolonjske deklaracije. Horizontalna mobilnost studenata omogućena je semestralizacijom

nastave (svi kolegiji su jednosemestralni), te brzim polaganjem ispita odmah nakon što je kolegij

odslušan tj. studiranjem „godina za godinu“. Vertikalna, ali i horizontalna, mobilnost među

sveučilištima u Hrvatskoj se potiče raznovrsnom i komplementarnom ponudom izbornih i obaveznih

kolegija u donosu na slične studije u Hrvatskoj a moguća je zbog kompatibilnih studija na

preddiplomskoj razini potrebnih za upis ovog studija.

Jedan od važnih elemenata poticanja mobilnosti studenata, kao i provođenja bolonjskog procesa u

cijelosti je brzina studiranja (studiranje godina za godinu) što će se potaknuti na nekoliko načina:

• Primjerenom opterećenošću studenata

• Pojačanim angažmanom nastavnika i studenata u pogledu redovitog prisustvovanja nastavi

što je obavezno te učestalim provjerama znanja studenata preko testova, kolokvija i drugih metoda.

Time se studente potiče na konstantan rad tijekom trajanja nastave iz određenog kolegija i pruža im se

mogućnost polaganja istog odmah nakon što je odslušan.

Fakultet je potpisnik ERASMUS sporazuma za mobilnost nastavnika i studenata za područje

matematike sa sljedećim institucijama: University of the Aegean, Grčka; Universita degli studi di

Perugia, Italija; Universite Claude Bernard LYON01, Francuska; Vytautas Magnus University, Litva;

SS. CYRIL AND METHODIUS UNIVERSITY IN SKOPJE, Makedonija; University of Bielsko-Biala

Akademia Techniczno-Humanistyczna w Bielsku-Bialej, Poljska; University of Ljubljana, Slovenija,

University of Maribor, Slovenija. Od potpisivanja ovih sporazuma ostvarena je mobilnost i nastavnika i

studenata s različitim institucijama. Iako dvosmjerna, dosadašnja mobilnost studenata je većinski bila

prema PMF-u, odnosno nešto više stranih studenata je upisalo kolegije matematičkih studija PMF-a,

nego li je domaćih studenata iskoristilo slične mogućnosti mobilnosti prema inozemstvu. Time se

potvrđuje kvaliteta, atraktivnost ali i kompatibilnost programa ovog studija sa sličnim studijima u

Europi. Dosadašnja mobilnost nastavnika je bila otprilike ravnomjerna u oba smjera.

1.8. Usklađenost s misijom i strategijom Sveučilišta i predlagatelja te sa strateškim dokumentom mreže visokih učilišta

Preddiplomski studij Matematika je usklađen sa strateškim opredjeljenjima Prirodoslovno-

matematičkog fakulteta za razdoblje od 2015.- 2017. te je u skladu sa Strategijom Sveučilišta u Splitu

2015.-2020.

http://www.kcl.ac.uk/nms/depts/mathematics/study/mathsmatters/index.aspx

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2016/10/G-ATHINE41_HR-SPLIT01.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2016/10/HR-SPLIT01_I-PERUGIA01.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2016/10/HR-SPLIT01_I-PERUGIA01.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2016/10/F-LYON01_HR-SPLIT01.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2016/10/LT-KAUNAS01_HR-SPLIT01.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2016/10/MK-SKOPJE01_HR-SPLIT01.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2016/10/PL-BIELSKO02_HR-SPLIT.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2016/10/PL-BIELSKO02_HR-SPLIT.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2016/10/SI-LJUBLJA01_HR-SPLIT01.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2016/10/SI-MARIBOR01.pdf


1.9. Dosadašnja iskustva u provođenju ekvivalentnih ili sličnih programa

Današnji Prirodoslovno-matematički fakultet u Splitu nastavak je rada Više pedagoške akademije koja

je najstarija visokoškolska ustanova u Splitu osnovana 1945. godine. Ona je u svojoj

šezdesetogodišnjoj povijesti doživjela nekoliko programskih, ustrojbenih i statusnih promjena. Od

1991. ulazi u sastav Sveučilišta u Splitu te od 1996. godine djeluje pod nazivom Fakultet

prirodoslovno-matematičkih znanosti i odgojnih područja u Splitu. Nakon izdvajanja Umjetničke

akademije, Visoke učiteljske škole i Kineziološkog fakulteta, od 2008. godine Fakultet djeluje pod

sadašnjim nazivom Prirodoslovno-matematički fakultet u Splitu. Kroz cijelo to vrijeme na Fakultetu se

odvija izobrazba budućih nastavnika i profesora prirode, biologije, kemije, fizike, matematike,

politehnike te u novije vrijeme informatike. Nastavnici Fakulteta dugi niz godina sudjeluju u izvođenju

nastave biologije, kemije i fizike, matematike i informatike na drugim fakultetima i odjelima Sveučilišta

u Splitu, kao i na drugim sveučilištima u inozemstvu.

Do 1978. godine nastavnici matematike se obrazuju na dvopredmetnom studiju matematike i fizike u

trajanju dvije, odnosno tri godine, u sklopu Više pedagoške škole, odnosno Pedagoške akademije u

Splitu. Godine 1978. je pokrenut dodiplomski (četverogodišnji) studij matematike i fizike koji obrazuje

profesore matematike i fizike. Godine 1985. je pokrenut dodiplomski studij matematike i informatike

koji se prelaskom na bolonjski proces 2005. godine transformira u trogodišnji preddiplomski studij

Matematika i informatika, te dvogodišnji diplomski studij Matematika i informatika. Četverogodišnji

dodiplomski studij Matematika je pokrenut 1998. godine, a prelaskom na „bolonjski“ sustav 2005.

studij se podijelio na preddiplomski studij i diplomski studij Matematika. Dobar dio nastavnika koji

danas, kao zaposlenici PMF-a, sudjeluju u izvođenju diplomskog studija Matematika je sudjelovao i u

izvođenju dodiplomskog studija Matematika, a studente koji su završetkom dodiplomskog studija

dobivali titulu profesora matematike, baš kao i današnje studente koji završetkom preddiplomskog

studija ili diplomskog studija Matematika postaju prvostupnici matematike, magistri edukacije

matematike ili magistri matematike, tržište rada prepoznaje i oni lako pronalaze posao u struci.

Nastavnici PMF-a koji sudjeluju u realizaciji preddiplomskog studija Matematika su izvodili ili izvode

nastavu za studente Sveučilišta u Splitu (Fakulteta elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje;

Kemijsko-tehnološkog fakulteta; Filozofskog fakulteta), Sveučilišta u Zadru, Veleučilišta u Šibeniku,

Sveučilišta u Mostaru (Fakultet prirodoslovno-matematičkih znanosti i odgojnih područja, Fakultet

strojarstva i računarstva), te za studente zajedničkog doktorskog studija matematike Sveučilišta u

Osijeku, Rijeci, Splitu i Zagrebu.


2. OPIS STUDIJSKOG PROGRAMA

2.1. Opći dio

Znanstveno/umjetničko područje

studijskoga programa

Prirodne znanosti

Trajanje studijskoga programa 2 godine

Minimalni broj ECTS bodova

potreban za završetak studija

120

Uvjeti upisa na studij i razredbeni

postupak

Završen preddiplomski studij Matematika odnosno završen

preddiplomski studij matematike bilo kojeg smjera sa stečenih

najmanje 180 ECTS bodova a od toga ostvarenih barem 115

ECTS bodova iz matematičkih kolegija, odnosno 39 ECTS

bodova iz informatičkih kolegija (za računarski smjer), uz

eventualno polaganje ispita razlike koji ne smiju prelaziti broj

ECTS bodova propisan Pravilnikom o studiranju PMF-a.

2.2. Ishodi učenja studijskoga programa (navesti 15 - 30 ishoda učenja)

Ishodi učenja studijskog programa povezani su izravno s ishodima učenja pojedinog kolegija na

svakom od tri smjera i predstavljaju ishode učenja koje će postići svaki student koji završi

preddiplomski sveučilišni studij Matematika nastavničkog, teorijskog ili računarskog smjera. Ishodi

učenja usklađeni su sa Zakonom o Hrvatskom kvalifikacijskom okviru.

RAČUNARSKI SMJER

Očekuje se da će student nakon završetka studija moći:

1. Objasniti veze između konačnih automata, regularnih izraza i njima pripadnih klasa jezika.

2. Formulirati jezik kojega prihvaća dani konačni automat, konstruirati konačni automat koji prihvaća

dani jezik, danu gramatiku ili dani regularni izraz i regularnim izrazom opisati jezik kojeg prihvaća

konačni automat, te za dani jezik formulirati KS gramatiku koja ga izvodi i za danu KS gramatiku

formulirati jezik kojega izvodi.

3. Objasniti razliku između sintakse i semantike programskih jezika te argumentirati važnost

ispitivanja korektnosti programa korištenjem matematičkih alata.

4. Definirati pojmove TA jezika (jezika kojeg prihvaća Turingov stroj) i Turing-izračunljivih funkcija te

objasniti njihovo značenje

5. Razlikovati odlučive od neodlučivih problema, te redukcijom dokazati neodlučivost

6. Definirati i objasniti pojmove vremenske i prostorne složenosti, klasa P i NP te NP-potpunosti i

redukcijom dokazati NP-potpunost.

7. Opisati metode obrade prirodnog jezika, implementirati algoritme za obradu prirodnog jezika u

Pythonu, te ocijeniti i usporediti rezultate obrade prirodnog jezika.

8. Objasniti modele paralelnog izvršavanja programa, razumjeti i objasniti pojmove procesa, niti

(engl. thread), nadmetanja niti radi pristupa zajedničkim podacima, kritičnog odsječka,


sinkronizacije niti te potpunog zastoja, te primijeniti Amdahlov zakon radi procjene ubrzanja

paralelnim izvršavanjem zadanog programa.

9. Samostalno izgraditi neke jednostavne paralelne algoritme, te razumjeti neke naprednije paralelne

algoritme i primijeniti ih u zadanim problemima.

10. Opisati osnovne mehanizme prenošenja informacija kod mreža s prospajanjem paketa,

demonstrirati pojedine mrežne tehnologije u praksi.

11. Organizirati podmreže i dizajnirati jednostavnu mrežu.

12. Razumjeti digitalnu reprezentaciju informacije u računalu s posebnim naglaskom na sliku:

upoznati pojmove otipkavanja, gubitka informacije i aliasinga.

13. Razumjeti ograničenje ljudske percepcije i kako to utječe na zapis informacije u računalu, odnosno

metode kompresije (kompresija s gubitkom informacije i bez gubitka informacije, naglaska na

učestalim formatima kompresije poput: JPG, PNG, MP3).

14. Razlikovati rastersku od vektorske grafike te njihove prednosti i mane.

15. Razumjeti stvaranje privida kontinuiranog kretanja iz niza statičnih slika.

16. Pisati računalne programe za prikazivanje jednostavnog 3D objekta.

17. Razumjeti i primijeniti sinkronizacijske mehanizme, te objasniti postupke gospodarenja

spremničkim prostorom.

18. Napredno koristiti operacijski sustav UNIX i oblikovati i testirati višenitne programe.

19. Odabrati i koristiti statističke modele za realne probleme te argumentirano prosuđivati njihovu

prikladnost, procijeniti statističke parametre, konstruirati pouzdane intervale, razumjeti koncept

statističkog testiranja, provesti analizu linearnog regresijskog modela i pravilno interpretirati

parametre modela, te koristiti računalne alate za izradu izvještaja, grafičkih i tabelarnih prikaza

rezultata, te općenito kao potporu statističkoj analizi.

20. Razumjeti metode za pretprocesiranje, pretraživanje i vizualizaciju podataka, algoritama za

klasifikaciju, asocijaciju i grupiranje podataka, te osnovnih paradigmi učenja.

21. Objasniti prednosti i mane pojedine programske paradigme, razviti jednostavne programe koristeći

različite programske paradigme i jezike, te razumjeti prednosti i mane primjene funkcionalne i

imperativne paradigme u izradi programskog koda s istovremenim izvršavanjem.

22. Dekriptirati poruke šifrirane različitim supstitucijskim šiframa te stupčanom transpozicijom;objasniti

osnovne korake u šifriranju modernim blokovnim kriptosustavima DES i AES.

23. Objasniti ideju javnog ključa i digitalnog potpisa;,definirati kriptosustav RSA te objasniti njegovu

vezu s faktorizacijom velikih prirodnih brojeva, šifrirati poruku pomoću najpoznatijih kriptosustava s

javnim ključem (RSA, Rabin, ElGamal, Merkle-Hellman); te definirati eliptičku krivulju i objasniti

primjenu eliptičkih krivulja u kriptografiji.

24. Definirati kodove i njihove osnovne parametre, analizirati i razlikovati različite vrste kodova,

objasniti vezu dizajna i linearnih kodova, te pomoću računalnog programa konstruirati i analizirati

kodove.

25. Raščlaniti svaki algoritam i analizirati osnovna svojstva (ulaz, izlaz, efikasnost, ...), ukazati na

prednosti i nedostatke pohlepnih algoritama, izdvojiti koju metodu konstruiranja algoritama bi

trebalo iskoristiti za rješavanje kojih problema.

26. Prepoznati i formulirati probleme konveksne optimizacije u praksi, upotrijebiti razne algoritme za

rješavanje linearnih, kvadratnih i geometrijskih problema programiranja te evaluirati njihovu

učinkovitost i objasniti važnost uloge konveksne optimizacije u teoriji aproksimacije, statistici,

geometriji.

27. Ocijeniti i klasificirati greške prilikom izvršavanja algoritama u računalu, te objasniti i analizirati

prednosti i mane reprezentacije realnih i cijelih brojeva u računalu, IEEE aritmetike.

28. Odabrati jednu od obrađenih metoda i riješiti inicijalni (ili rubni) problem za običnu diferencijalnu

jednadžbu, te usporediti i povezati pojmove red metode, konzistentnost, konvergencija, stabilnost.

29. Analizirati moguće ishode jednostavnijih igara, riješiti jednostavnije igre, te primijeniti teoriju igara

na jednostavnije ekonomske modele.


30. Apstraktno razmišljati, matematički modelirati i snalaziti se u apstraktnim pristupima rješavanju

problema iz područja računarstva i softverskog inženjerstva te napraviti matematički korektan,

jezično i terminološki dosljedan i konzistentan rad u skladu s matematičkim standardima kojim je u

potpunosti obrađena zadana tema i u kojem su jasno i precizno izneseni rezultati proučavanja

zadane teme te usmeno iznijeti odabrane matematičke ideje i sadržaje a sistematično i koncizno

demonstrirati osnovna matematička znanja.

TEORIJSKI SMJER


1. Razumjeti posebnosti topoloških fenomena (konvergencija, neprekidnost, kompaktnost) u slučaju

metričkih prostora, metričkih fenomenima (omeđenost, potpuna omeđenost, Cauchyjevi nizovi,

potpunost, uniformna neprekidnost) i odrediti utjecaj promjene metrike na te fenomene.

2. Razumjeti posebnosti topoloških fenomena (konvergencija, neprekidnost, kompaktnost) i metričkih

fenomena (omeđenost, potpuna omeđenost, potpunost, uniformna neprekidnost ) u slučaju

normiranih prostora i ograničenih linearnih operatora, te primijeniti znanja o Banachovim i

Hilbertovim prostorima.

3. Definirati sve posebne potklase klase ograničenih operatora (na primjer pozitivni operatori,

kompaktni operatori, operatori konačnog rang itd) i u svakom pojedinom slučaju dati primjere i/ili

kontraprimjere, te definirati pojmove normirane (Banachove) algebre, spektra i rezolvente

elementa Banachove algebre ili ograničenog operator i za svaki pojedini pojam dati primjere i/ili

kontraprimjere.

4. Objasniti pojmove skalarnog i vektorskog polja i njihovih predstavnika u zadanom koordinatnom

sustavu, te iskazati osnovne teoreme o svojstvima djelovanja operatora nabla na skalarna i

vektorska polja, teoreme o svojstvima krivuljnih i plošnih integrala prve i druge vrste, te teoreme

Greena, Gaussa-Ostrogradskog, Stokesa.

5. Definirati regularne krivulje i plohe, objasniti zakrivljenost i torziju krivulje, primijeniti prvu i drugu

fundamentalnu formu plohe.

6. Analizirati plohu pomoću normalne, Gaussove i srednje zakrivljenosti.

7. Razviti zadanu funkciju u Fourierov red.

8. Klasificirati linearne PDJ drugog reda na tipove, formulirati pojam stabilnosti rješenja PDJ za

različite početne i rubne uvjete, formulirati principe minimuma, maksimuma i srednje vrijednosti, te

riješiti jednadžbe provođenja topline, valnu i Laplaceovu jednadžbu metodom separacije varijabli.

9. Objasniti motivaciju uvođenja prostora Soboljeva i njihova osnovna svojstva.

10. Formulirati varijacijsku zadaću za rubni problem, te povezati kompaktne operatore u Hilbertovim

prostorima i Sturm –Liovillovu zadaću i konstruirati princip maksimuma za odabrane rubne

zadaća.

11. Objasniti pojam mjere i prostora mjere i konstruirati mjeru pomoću vanjske mjere primjenom

Caratheodorijeva teorema.

12. Računati integral izmjerive funkcije, razlikovati Riemannov i Lebesguov integral.

13. Konstruirati produktnu mjeru i primijeniti Fubinijev teorem.

14. Razumjeti fundamentalne koncepte iz teorije grupa i prstena.

15. Opisati strukturu konačno generiranih abelovskih grupa.

16. Razlikovati neke klase komutativnih prstena s jedinicom prema posjedovanju specifičnog

poopćenog svojstva djeljivosti (faktorizacije).

17. Primjenjivati precizno i učinkovito napredne algebarske metode.

18. Usporediti slobodne module nad različitim prstenima te vektorske prostore.

19. Povezati algebarska proširenja polja s teorijom grupa, te utvrditi rješivost algebarske jednadžbe

koristeći Galoisovu teoriju.


20. Definirati bilinearne i kvadratne forme, te objasniti razne tenzorske produkte i primijeniti tenzorske

produkte na konstrukciju algebri.

21. Primjenjivati koncepte i metode teorije vjerojatnosti, te koristiti višedimenzionalne distribucije i

analizirati njihova svojstva.

22. Razlikovati tipove konvergencije slučajnih varijabli, te prepoznati uvjete za primjenu slabog i jakog

zakona velikih brojeva te centralnog graničnog teorema

23. Kreirati statističke modele za realne probleme te argumentirano prosuđuju njihovu prikladnost.

24. Analizirati svojstva procjenitelja i statističkih testova koje koriste, te matematički dokazati

utemeljenost postupaka i formula kojima se služe u statističkom zaključivanju.

25. Razumjeti osnovne koncepte matematičke statistike (dovoljnost, potpunost, vjerodostojnost,...) i

osnove statističkog zaključivanja i problematiku (subjektivnost) teorije, te osnove ponovljenog

uzorkovanja.

26. Koristiti osnovne vjerojatnosne distribucije pri statističkom zaključivanju, primijeniti procjenjivanje

metodom maksimalne vjerodostojnosti, te primijeniti statističko testiranje u jednostavnim

statističkim modelima,.

27. Razumjeti regresijsku analizu, primijeniti linearnu regresiju te procijeniti njenu učinkovitost i

28. Razlikovati vremenski neprekidne i diskretne slučajne procese, te razumjeti ideju uvjetovanosti

kroz Markovljevo svojstvo, te ideju točkovnih procesa.

29. Argumentirano primijeniti znanja o neeuklidskoj geometriji i modelima takve geometrije.

30. Napraviti matematički korektan, jezično i terminološki dosljedan i konzistentan rad u skladu s

matematičkim standardima kojim je u potpunosti obrađena zadana tema i u kojem su jasno i

precizno izneseni rezultati proučavanja zadane teme te usmeno iznijeti odabrane matematičke

ideje i sadržaje a sistematično i koncizno demonstrirati osnovna matematička znanja.

NASTAVNIČKI SMJER


1. Planirati, organizirati i realizirati nastavu matematike primjenjujući načela nastave matematike i

informatike koristeći različite nastavne strategije, metode i oblike rada.

2. Odrediti ishode učenja za pojedine nastavne cjeline, nastavne teme i zadatke, te metodički

pravilno artikulirati nastavni sat iz matematike.

3. Odabrati metode podučavanja i oblike nastavnoga rada i osmisliti i izraditi nastavnu pripravu za

nastavni sat matematike kroz organizacijski, stručni i metodički dio.

4. Osmisliti, izraditi i primijeniti različita nastavna sredstva i pomagala.

5. Stručno i metodički korektno izvesti nastavni sat iz matematike u osnovnoj i srednjoj školi.

6. Odabrati i primijeniti odgovarajuću ICT u svrhu unaprjeđivanja efikasnosti poučavanja i učenja.

7. Razlikovati vrste vrjednovanja u obrazovanju, vrjednovati nastavu matematike, rad učenika i

nastavnika, te napraviti samoevaluaciju.

8. Dokumentirati učenikovo sudjelovanje i doprinos u različitim aktivnostima učenja sadržaja iz

matematike, te davati učenicima i roditeljima konkretne i efikasne povratne informacije o

učeničkom radu, napredovanju i ostvarenom uspjehu i procijeniti ishode učenja vrednovanjem

rezultata učenikova rada.

9. Analizirati rezultate dobivene vrednovanjem radi podizanja kvalitete učenja i poučavanja.

10. Definirati objektivne kriterije za vrednovanje i ocjenjivanje ishoda učenja, te argumentirano

primijeniti raznovrsne odgovarajuće pristupe i metode vrednovanja ishoda učenja.

11. Izraditi operativni plan za redovitu, dodatnu i dopunsku nastavu matematike u osnovnoj i srednjoj

školi, planirati i organizirati izvannastavne aktivnosti i izvanučionički rad u osnovnoj i srednjoj školi.

12. Uočiti mogućnosti pedagoškog djelovanja i razlikovati temeljne pedagoške procese.

13. Interpretirati i primijeniti glavne sadržaje psihologije odgoja i obrazovanja.


14. Objasniti širi društveni kontekst odgoja i obrazovanja (vrijednosti, odnose, funkcije, ne/jednakosti,

važnost odgoja-obrazovanja, procese koji utječu na uspjeh učenika, devijacije i sl.).

15. Razumjeti važnost uloge odgojitelja/učitelja u društvu (karakteristike profesije);

poticati interes, motivaciju i diskusije o različitim utjecajima društva na stanje znanosti i znanosti

na stanje društva.

16. Izraditi nastavne materijale primjerene učenikovim mogućnostima (redoviti učenici, daroviti učenici

i učenici s teškoćama u razvoju) i nastavnom gradivu.

17. Timski raditi pri pedagoškom dijagnosticiranju posebnih potreba učenika u inkluzivnom okruženju.

18. Primijeniti redovite programa s primjenom individualiziranih pristupa i prilagodbe sadržaja za

matematiku.

19. Primijeniti znanstvene metode analize i sinteze, indukcije i dedukcije, generalizacije i

specijalizacije, te analogije na matematičke sadržaje kao i u nastavnom procesu.

20. Samostalno, intuitivno i matematički korektno definirati bilo koji matematički pojam poštujući

standarde matematičke definicije.

21. Samostalno, matematički ispravno i metodički korektno riješiti bilo koji matematički zadatak iz

udžbeničke građe za osnovne i srednje škole, odnosno uspješno formulirati primjereni

matematički zadatak.

22. Primijeniti osnovne statističke metode na rješavanje jednostavnijih zadataka statističkih

istraživanja preispitujući primjenjivost dane metode u određenom statističkom kontekstu.

23. Primijeniti osnovne metode financijske matematike.

24. Riješiti osnovne probleme linearnog programiranja.

25. Primijeniti metodologiju rješavanja konstruktivnih zadaća na zadane geometrijske probleme.

26. Dokazati i primijeniti osnovna svojstva konika.

27. Argumentirano primijeniti znanja o neeuklidskoj geometriji i modelima takve geometrije.

28. Procijeniti i preporučiti koje se činjenice, priče i doprinosi iz povijesti matematike, kao i iz

životopisa velikih matematičara mogu efikasno upotrijebiti u nastavi matematike da bi

zainteresirali i motivirali učenike.

29. Objasniti razne probleme koji se svode na diofantske jednadžbe, primijeniti razne načine

rješavanja diofantskih jednadžbi.

30. Napraviti matematički korektan, jezično i terminološki dosljedan i konzistentan rad u skladu s

matematičkim standardima kojim je u potpunosti obrađena zadana tema i u kojem su jasno i

precizno izneseni rezultati proučavanja zadane teme te usmeno iznijeti odabrane matematičke

ideje i sadržaje a sistematično i koncizno demonstrirati osnovna matematička znanja.

2.3. Mogućnost zapošljavanja

Javne i privatne odgojno-obrazovne institucije različitih razina i profila (osnovne škole, srednje

škole, fakulteti, veleučilišta)

Sustav znanosti i visokog obrazovanja

Na poslovima razvoja softvera, odnosno razvoja informacijskih sustava

Informatičke tvrtke (npr. Ericsson, MANAS,….)

Poslovi istraživanja i razvoja uz kreativnu i inovativnu primjenu informacijske i komunikacijske

tehnologije

Financijski sektor (komercijalne banke, HNB, štedionice…)

Osiguravajuća društva

Javni znanstveno-istraživački instituti (npr. Institut Ruđer Bošković, Institut za oceanografiju i

ribarstvo, i drugi)

Privatne znanstveno-istraživačke npr. Mediteranski institut za istraživanje života (MedILS) i

slične ustanove


Svi poslovi koji uključuju sposobnost matematičkog modeliranja, programiranja i analitičkog

načina razmišljanja, te primjene informacijsko-komunikacijskih tehnika

Poslovi informatičara u bilo kojoj tvrtki u javnom i realnom sektoru

Poslovi razvoja i održavanja državnih i javnih informacijskih sustava

2.4. Mogućnost nastavka studija na višoj razini

Stečena znanja na diplomskom studiju Matematika magistrima matematike ostavljaju mogućnost

izbora i nastavak školovanja na poslijediplomskim i doktorskim studijima srodnih orijentacija u

Hrvatskoj i inozemstvu. Nastavak studiranja na višoj razini je moguć npr. na poslijediplomskom

doktorskom sveučilišnom studiju Istraživanje u edukaciji u području prirodnih i tehničkih znanosti na

Prirodoslovno-matematičkom fakultetu u Splitu; na zajedničkom poslijediplomskom doktorskom studiju

iz matematike Sveučilišta u Rijeci, Sveučilišta u Osijeku, Sveučilišta u Splitu i Sveučilišta u Zagrebu;

na poslijediplomskom sveučilišnom doktorskom studiju računarstva na FER-u i FESB-u, na različitim

specijalističkim poslijediplomskim studijima (iz aktuarske matematike, menadžmenta, statistike)….

2.5. Studij/i niže razine predlagača ili drugih ustanova u RH s kojih je moguć upis na predloženi studij

Na diplomski studij Matematika je moguć upis sa završenim preddiplomskim studijem Matematika (na

teorijski ili nastavnički smjer) ili preddiplomskim studijem Matematika i informatika (na računarski ili

nastavnički smjer) na PMF-u u Splitu ili sa završenim bilo kojim preddiplomskim studijem matematike,

uz eventualne propisane razlike predmeta. Općenito, studij student može upisati ako u prethodno

završenom preddiplomskom studiju ima ostvarenih barem 115 ECTS bodova iz matematičkih kolegija,

odnosno 39 ECTS bodova iz informatičkih kolegija (za računarski smjer), uz mogućnost nadoknade

traženih bodova upisom razlikovnih predmeta i to najviše do 30 ECTS bodova.

2.6. Uvjeti i način studiranja

Ovaj studij je redovan. Uvjeti i način studiranja na diplomskom studiju Matematika temelje se na

Pravilniku o studijima i sustavu studiranja na Sveučilištu u Splitu, te Pravilniku o sustavu studiranja na

preddiplomskim i diplomskim sveučilišnim studijima na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu u Splitu

(10.07.2014) te Izmjenama i dopunama Pravilnika o sustavu studiranja na preddiplomskim i

diplomskim sveučilišnim studijima na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu u Splitu ( 16.12.2015) i

drugim aktima PMF-a. Spomenuti pravilnici detaljno razrađuju uvjete upisa u višu godinu studija,

redovite, odnosno obvezne ispitne rokove te ispitne termine.

Diplomski studij Matematika traje dvije godine, obuhvaća obavezne i izborne predmete, a temelji se na

aktivnom sudjelovanju studenata u svim oblicima nastave (predavanja, auditorne vježbe, vježbe u

praktikumu, seminari, stručna praksa i slično). Općenito, obveze studenata predstavljaju nazočnost na

predavanjima i vježbama, samostalno učenje, analizu literature, održavanje prezentacija, obavljanje

stručne prakse te izradu i obranu diplomskog rada. Uvjeti upisa predmeta navedeni su u tablici svakog

pojedinog predmeta. Predavanja se izvode u grupama do 100 studenata, auditorne vježbe i seminari u

grupama do 30 studenata, vježbe u praktikum u grupama do 18 studenata, metodičke vježbe do 10

studenata, a hospitacije u školi do 4 studenta. Nastavnici prate i ocjenjuju sve aktivnosti studenata

koje su navedene u programu svakog pojedinog predmeta. Temeljna obveza studenata je

savladavanje znanja i vještina koji su predviđeni studijskim programom, što se pokazuje uspješnim


polaganjem svih ispita i obranom Diplomskog rada. Studenti koji su prekinuli studij ili su izgubili pravo

studiranja ne mogu nastaviti studij na istom studijskom programu kao ni na studijskom programu u

čijem programu se nalazi predmet zbog kojeg je student izgubio pravo studiranja.

2.7. Sustav savjetovanja i vođenja kroz studij

Na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu ne postoji model nastavnik-voditelj studentima ili nastavnik-

mentor studentima (izuzev mentorstva prilikom izrade završnog, diplomskog ili doktorskog rada).

Studenti se prema potrebi za pomoć, savjete i podršku mogu javiti pročelniku pojedinih odjela,

prodekanu za nastavu, osoblju studentske referade, pa čak i predstavnicima studenata u Studentskom

zboru ili Fakultetskom vijeću. Sve informacije o studiju i izvođenju nastave dostupne su studentima

putem e-learning portala, odnosno putem internih mrežnih stranica putem kojih studentu mogu

ostvariti interaktivni kontakt s predmetnim nastavnicima.

Pomoć studentima na međunarodnim razmjenama (odlaznim i dolaznim) osigurava prodekanica za

znanost, koja je ujedno i koordinator za Erasmus i ECTS koordinator na PMF-u. Studenti s

invaliditetom kao i vrhunski sportaši se mogu obratiti prodekanu za nastavu radi ostvarivanja svojih

prava vezanih uz npr. prilagodbu nastave i ispita. Isto tako aktivno se pruža pomoć kod razvoja

karijere, a u smislu ostvarivanja kontakta s tvrtkama ili školama te u smislu davanja preporuka.

2.8. Popis predmeta koje studenti mogu upisati s drugih studija

Studenti mogu upisati predmete s drugih studija PMF-a i Sveučilišta u Splitu, čiji su sadržaji u funkciji

programa diplomskog studija Matematika, bez obzira na konkretan naziv pojedinog studijskog

predmeta i programa.

2.9. Popis predmeta koji se mogu izvoditi na stranom jeziku

Izvođenje nastave na engleskom jeziku je predviđeno studijskim programom za veliku većinu

predmeta te su gotovo svi nastavnici izrazili spremnost da pripreme nastavne materijale i održavaju

nastavu na engleskom jeziku (u slučaju upisanih stranih državljana ili međunarodnih studenata u

okviru Erasmus prakse).

2.10. Kriteriji i uvjeti prijenosa ECTS bodova

Kriteriji i uvjeti prijenosa ECTS bodova propisuju se ugovorom između visokih učilišta, Pravilnikom o

studijima i sustavu studiranja na Sveučilišta u Splitu, Statutom Prirodoslovno-matematičkog fakulteta,

Pravilnikom o sustavu studiranja na preddiplomskim i diplomskim sveučilišnim studijima na

Prirodoslovno-matematičkom fakultetu u Splitu, te Pravilnikom o akademskom priznavanju inozemnih

visokoškolskih kvalifikacija i razdoblja studija.


2.11. Završetak studija

Način završetka studija Završni rad

Diplomski rad x

Završni ispit

Diplomski ispit ☐

Uvjeti za prijavu

završnoga/diplomskoga rada i/ili

završnoga/diplomskoga ispita

Uvjeti za prijavu Diplomskog rada su definirani zasebnim

Pravilnikom:

http://www.pmfst.unist.hr/wp-

content/uploads/2015/03/Scan0088.pdf

Postupak vrjednovanja završnoga/

/diplomskoga ispita te vrjednovanja i

obrane završnoga/diplomskoga rada

Postupci vrjednovanja Diplomskog rada te vrjednovanja

obrane Diplomskog rada su definirani zasebnim

Pravilnikom:

http://www.pmfst.unist.hr/wp-

content/uploads/2015/03/Scan0088.pdf


2.12. Popis obveznih i izbornih predmeta

RAČUNARSKI SMJER

POPIS PREDMETA

Godina studija: 1.

Semestar: 1.

STATUS KOD PREDMET SATI U SEMESTRU

ECTS P S V T

Obvezni

PMM205 Kriptografija 30 15 15 5

PMM204 Matematička teorija računarstva 45 15 5

PMM911 Statistika u računarstvu 30 30 5

PMII40 Uvod u obradu prirodnog jezika 30 30 5

PMID40 Paralelno programiranje 30 30 5

PMIC30 Računalne mreže 30 30 5

Ukupno obvezni 195 15 150 30


POPIS PREDMETA

Godina studija: 1.

Semestar: 2.


ECTS P S V T

Obvezni

PMM806 Teorija grafova 30 30 5

PMM129 Izračunljivost 30 15 5

PMIH20 Rudarenje podataka 30 30 5

PMID70 Operacijski sustavi 30 30 5

Ukupno obvezni 120 105 20

Izborni

Izborna grupa Matematika

PMM915 Parcijalne diferencijalne jednadžbe 30 30 6

PMM306 Financijska matematika 30 30 5

PMM114 Uvod u topologiju 30 30 6

Izborna grupa Informatika

PMIC50 Raspodijeljeni sustavi 30 30 5

PMII30 Inteligentni agenti 30 30 5

PMIH30 Interakcija čovjeka i računala: osnove i

principi 30 30 5

Bira se barem 10 ECTS bodova (2 predmeta), od toga barem jedan predmet iz izborne

grupe Matematika.


OPIS PREDMETA

Godina studija: 2.

Semestar: 3.

STATUS

KOD PREDMET SATI U SEMESTRU

ECTS P S V T

PMM922 Optimizacija 30 15

5

PMM127 Teorija igara 30 30

5

PMM920 Složenost algoritama 30 30

6

PMM808 Teorija kodiranja 30 30

5


Izborni


PMM912 Metrički prostori 45 15 6

PMM201 Vektorski prostori I 30 30 6

PMM210 Numerička linearna algebra 30 30 5

PMM913 Mjera i integral 30 30 6


PMII21 Kognitivni sustavi 30 30 5

PMII50 Računalna grafika 30 30 5

PMII15 Dubinsko strojno učenje 30 30 5

PMID50 Uvod u programsko inženjerstvo 30 30

5

Bira se ukupno barem 7, odnosno barem 6 ECTS bodova (ovisno o broju upisanih ECTS

bodova izbornih predmeta za 2. semestar), tj. jedan ili dva predmeta iz grupa izbornih

predmeta za 3. i 4. semestar zajedno, a od toga barem jedan predmet iz izbornih grupa

Matematika za 3. i 4. semestar zajedno. O broju odabranih predmeta za 3. odnosno 4.

semestar student sam odlučuje.


POPIS PREDMETA

Godina studija: 2.

Semestar: 4.


ECTS P S V T

Obvezni

PMM118 Numerička analiza 30 30 5

PMID45 Programske paradigme 30 30

5

PMM991 Diplomski rad 30 22


Izborni


PMM228 Vjerojatnost I 30 30

6

PMM915 Parcijalne diferencijalne jednadžbe 30 30

6

PMM306 Financijska matematika 30 30

5

PMM215 Normirani prostori 45 15

6


PMIC31 Praktikum iz računalnih mreža 30

2

PMIC50 Raspodijeljeni sustavi 30 30

5

PMII60 Računalni vid 30 30 5

PMID60 Jezični procesori 30 30 5

PMII30 Inteligentni agenti 30 30

5

PMIH30 Interakcija čovjeka i računala: osnove i

principi

30 30

5







TEORIJSKI SMJER

POPIS PREDMETA

Godina studija: 1.

Semestar: 1.


ECTS P S V T

Obvezni

PMM912 Metrički prostori 45 15 6

PMM811 Vektorski prostori II 30 15 5

PMM216 Algebra I 30 15 5

PMM913 Mjera i integral 30 30 6

PMM914 Vektorska analiza 45 15 6


Izborni

PMM009 Povijest matematike 30

3

PMM810 Diofantske jednadžbe 30 15

5

PMM205 Kriptografija 30 15 15

5

PMM217 Algebarska teorija brojeva 45 15

5

PMM204 Matematička teorija računarstva 45 15

5


5

PMM014 Konstruktivne metode u geometriji 30 30

5

PMP106 Temeljni pojmovi u fizici 30 15 3

PMII10 Uvod u umjetnu inteligenciju 30 30 5

Bira se barem 3 ECTS bodova (1 predmet).


POPIS PREDMETA

Godina studija: 1.

Semestar: 2.


ECTS P S V T

Obvezni

PMM228 Vjerojatnost I 30 30 6

PMM215 Normirani prostori 45 15 6

PMM233 Algebra II 30 15 5

PMM915 Parcijalne diferencijalne jednadžbe 30 30 6

PMM120 Uvod u diferencijalnu geometriju 30 30 6



POPIS PREDMETA

Godina studija: 2.

Semestar: 3.


ECTS P S V T

Obvezni

PMM230 Statistika 30 30 6

PMM219 Slučajni procesi 30 30 6

PMM916 Operatori na normiranim prostorima 45 15 6

PMM812 Osnove geometrije 45 30 6


Izborni


PMM218 Odabrana poglavlja topologije 45 15

6

PMM810 Diofantske jednadžbe 30 15

5


5

PMM217 Algebarska teorija brojeva 45 15

5


5


5

PMM014 Konstruktivne metode u geometriji 30 30

5

PMM919 Uvod u Liejeve grupe i Liejeve algebre 45 15

5

Izborna grupa Informatika i Fizika

PMP106 Temeljni pojmovi u fizici 30 15 3








POPIS PREDMETA

Godina studija: 2.

Semestar: 4.


ECTS P S V T

Obvezni

PMM918 Odabrana poglavlja primijenjene

matematike 30 30 6

PMM991 Diplomski rad 30 22


Izborni


PMM118 Numerička analiza 30 30

5

PMM121 Uvod u projektivnu geometriju 30 30

5

PMM232 Vjerojatnost II 30 30

6

PMM129 Izračunljivost 30 15

5

Izborna grupa Informatika i Fizika

PMPN01 Fizika 30 15 30 6

PMP11C Temeljni pojmovi u kvantnoj fizici 30 15 4

PMP103 Povijest klasične fizike 30 3

PMID30 Objektno orijentirano programiranje 30 30 6

PMIH20 Rudarenje podataka 30 30 5







NASTAVNIČKI SMJER

POPIS PREDMETA

Godina studija: 1.

Semestar: 1.


ECTS P S V T

Obvezni

PMM014 Konstruktivne metode u geometriji 30 30 5

PMM810 Diofantske jednadžbe 30 15 5

PMM917 Primjena tehnologije u nastavi matematike 30 3

PMM122 Metodika nastave matematike I 30 30 30

6

PMS007 Psihologija odgoja i obrazovanja I 30 15

3

Didaktika Didaktika 30 15 3


Izborni


5

PMM201 Vektorski prostori I 30 30

6

PMM216 Algebra I 30 15

5

PMM912 Metrički prostori 45 15

6

PMM913 Mjera i integral 30 30

6


5

PMM921 Čunjosječnice 30 30

5

PMM922 Optimizacija 30 15 5

PMM808 Teorija kodiranja 30 30 5


Bira se barem 10 ECTS bodova (2 predmeta) iz grupa izbornih predmeta za 1. i 2.

semestar zajedno. O broju odabranih predmeta za 1. odnosno 2. semestar student sam

odlučuje.


POPIS PREDMETA

Godina studija: 1.

Semestar: 2.


ECTS P S V T

Obvezni

PMM133 Metodika nastave primijenjene

matematike 30 30 5

PMM301 Metodika nastave matematike II 30 30 30 6

PMM302 Metodički matematički seminar 45 3

PMS116 Psihologija odgoja i obrazovanja II 30 15

3

PMS170 Pedagogija 30 15 3

PMS173 Izvannastavne i izvanškolske aktivnosti 15 15 2

PMS171 Primjena statistike u istraživanju

obrazovanja 30 15 3


Izborni

PMM120 Uvod u diferencijalnu geometriju 30 30

6


6


5

Bira se barem 10 ECTS bodova (2 predmeta) iz grupa izbornih predmeta za 1. i 2.

semestar zajedno. O broju odabranih predmeta za 1. odnosno 2. semestar student sam

odlučuje.


POPIS PREDMETA

Godina studija: 2.

Semestar: 3.


ECTS P S V T

Obvezni

PMM012 Metodički seminar: Natjecanja iz

matematike 30 3

PMM009 Povijest matematike 30 3

PMM812 Osnove geometrije 45 30 6

PMS108 Sociologija odgoja i obrazovanja 15 15

2

PMM130 Metodička matematička praksa I 30

3

PMS160 Upravljanje razredom 15 15

2


Izborni



5

PMM201 Vektorski prostori I 30 30

6

PMM216 Algebra I 30 15

5

PMM912 Metrički prostori 45 15

6

PMM913 Mjera i integral 30 30

6


5

PMM921 Čunjosječnice 30 30

5

PMM922 Optimizacija 30 15 5

PMM808 Teorija kodiranja 30 30 5



PMIK10 Sustavi e-učenja 30 30 5


Izborna grupa Društveno-humanistički predmeti

PMS114 Metodologija istraživanja u obrazovanju 30 15 3

PMS201 Napredni modeli nastave 15 15 2

PMS172 Pedagogija slobodnog vremena 15 15 2


Bira se 5 ECTS (jedan predmet) iz izborne grupe Informatika.

Bira se ukupno barem 5 ECTS bodova (jedan predmet) iz izbornih grupa Matematika za 3.

i za 4. semestar zajedno.

Bira se barem 6 ECTS bodova (dva ili tri predmeta) iz izbornih grupa Društveno-

humanistički predmeti za 3. i za 4. semestar zajedno. O broju odabranih predmeta za 3.

odnosno 4. semestar student sam odlučuje.


POPIS PREDMETA

Godina studija: 2.

Semestar: 4.


ECTS P S V T

Obvezni

PMM131 Metodička matematička praksa II 45 4

PMS006 Stručno-pedagoška praksa 15 1

PMM013 Metodički seminar: Životopisi velikih

matematičara 30 3

PMM809 Vrednovanje u nastavi 30

3

PMS140 Poučavanje učenika s posebnim

potrebama 15 15 2

PMM990 Diplomski rad 21

12


Izborni


PMM120 Uvod u diferencijalnu geometriju 30 30

6


6


5

Izborna grupa Društveno-humanistički predmeti

PMS172 Pozitivna psihologija 15 15 2

PMS174 Kognitivna psihologija 15 15 15 4

Bira se ukupno barem 5 ECTS bodova (jedan predmet) iz izbornih grupa Matematika za 3.

i za 4. semestar zajedno.

Bira se barem 6 ECTS bodova (dva il tri predmeta) iz izbornih grupa Društveno-

humanistički predmeti za 3. i za 4. semestar zajedno. O broju odabranih predmeta za 3.

odnosno 4. semestar student sam odlučuje.


2.13. Opis predmeta

RAČUNARSKI SMJER

NAZIV PREDMETA Diplomski rad

Kod PMM991 Godina studija 2.

Nositelj/i predmeta Odabrani voditelj diplomskog rada

Bodovna vrijednost (ECTS)

22,0

Suradnici

Način izvođenja nastave (broj sati u semestru)

P S V T

30

Status predmeta obavezan Postotak primjene e-

učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Student će: -naučiti samostalno obraditi zadanu matematičku temu -naučiti

samostalno koristiti danu literaturu i istražiti zadanu temu u literaturi --naučiti pisati

matematički rad i javno ga izložiti -naučiti sistematizirati i usmeno iznijeti stečena

matematička znanja.

Uvjeti za upis predmeta i ulazne kompetencije potrebne za predmet

Diplomski rad je obavezan kolegij za svakog studenta 2. godine diplomskog studija.

Očekivani ishodi učenja na razini predmeta (4-10 ishoda učenja)

Od studenata/ica se nakon obranjenog diplomskog rada očekuje da budu

sposobni: -demonstrirati vještinu suvislog i profesionalnog matematičkog pisanja -

obraditi neku matematičku temu (i konceptualno i na dovoljno visokoj razini

matematičke strogosti) koja nije obuhvaćena standardnim programom

matematičkog studija -napraviti matematički korektan, jezično i terminološki

dosljedan i konzistentan rad u skladu s matematičkim standardima kojim je u

potpunosti obrađena zadana tema i u kojem su jasno i precizno izneseni rezultati

proučavanja zadane teme -usmeno iznijeti odabrane matematičke ideje i sadržaje

te sistematično i koncizno demonstrirati osnovna matematička znanja.

Sadržaj predmeta detaljno razrađen prema satnici nastave

Student odabire jednu od ponuđenih matematičkih tema koju obrađuje uz pomoć

mentora s ciljem izrade diplomskog rada. Student radi sistematizaciju osnovnih

matematičkih znanja usvojenih na studiju i priprema se za njihovu demonstraciju.

Sadržaje iz odabrane teme kao i osnovna matematička znanja student izlaže pred

povjerenstvom u čijem sastavu je mentor i još dva nastavnika.

Vrste izvođenja nastave:

seminari i mentorski rad

Obveze studenata Savjetovanje s voditeljem oko zadane teme, izrade diplomskog rada, planiranja i

održavanja seminara i obrane diplomskog rada. Izrada diplomskog rada.


Praćenje rada studenata (upisati udio u ECTS bodovima za svaku aktivnost tako da ukupni broj ECTS bodova odgovara bodovnoj vrijednosti predmeta):

seminari 2 ECTS samostalni rad (priprema izlaganja, priprema za ispitivanje o

osnovnim matematičkim znanjima, proučavanje literature, pisanje rada) 20 ECTS

Ocjenjivanje i vrjednovanje rada studenata tijekom nastave i na završnom ispitu

Nakon što položi sve propisane ispite na diplomskom studiju student može, u

dogovoru s mentorom, započeti održavanje seminara. Na seminarima student

izlaže sadržaje iz odabrane teme pred mentorom. Nakon procjene mentora da je

student u dovoljnoj mjeri pismeno obradio i savladao zadanu temu, mentor predlaže

ostale članove Povjerenstva i u dogovoru sa studentom prijavljuje datum obrane

diplomskog rada barem 5 dana prije predloženog termina. Polaganje predmeta

Diplomski rad se sastoji od diplomskog ispita i obrane diplomskog rada. Diplomski

ispit se sastoji od provjere znanja pred Povjerenstvom iz obaveznih matematičkih

sadržaja, te znanja vezana za temu diplomskog rada.. Pozitivna ocjena na

diplomskom ispitu je preduvjet pristupanju obrani diplomskog rada u zakazanom

terminu. Ukupna ocjena se formira kao aritmetička sredina ocjene za izrađeni rad,

te ocjene za diplomski ispit i obranu.

Obvezna literatura (dostupna u knjižnici i putem ostalih medija)

Literatura za odabranu temu diplomskog rada po preporuci mentora.

Dopunska literatura

Načini praćenja kvalitete koji osiguravaju stjecanje utvrđenih ishoda učenja

Razgovori sa studentom, prije i poslije diplomiranja.

Ostalo (prema mišljenju predlagatelja)


NAZIV PREDMETA Dubinsko strojno učenje

Kod PMII15 Godina studija 2.

Nositelj/i predmeta doc.dr.sc. Željko Agić Bodovna vrijednost

(ECTS) 5,0

Suradnici


P S V T

30 30

Status predmeta izborni Postotak primjene e-

učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Umjetne neuronske mreže i dubinsko strojno učenje (en. deep learning) u novije su

vrijeme iz temelja izmijenili područje strojnog učenja, posebno s obzirom na raspon

primjena u kojima nude vrhunske performanse, a također gledajući njihov

industrijski potencijal. Ovaj kolegij nudi praktični pregled suvremenih metoda

strojnog učenja, zasnovanih na dubinskom učenju pomoću umjetnih neuronskih

mreža.



Po usvajanju kolegija, studenti će biti osposobljeni:

1. prepoznati osnovne modele dubinskog strojnog učenja: konvolucijske

neuronske mreže (CNN), povratne i rekurzivne neuronske mreže (RNN,

LSTM, GRU), te generativne neuronske mreže (GAN)

2. opisati osnovne algoritme za učenje u dubinskim neuronskim mrežama,

temeljene na gradijentnom spustu (BP, BPTT)

3. objasniti principe robustnog dubinskog učenja pomoću regularizacije u

neuronskim mrežama (L1, L2, dropout, blackout)

4. analizirati i vrjednovati neuronske mreže intrinzično i ekstrinzično

5. implementirati rješenja temeljena na dubinskom učenju pomoću

suvremenih programskih biblioteka (Keras , TensorFlow)

6. oblikovati rješenja temeljena na dubinskim neuronskim mrežama, s

primjenom na obradu slike, teksta, i sličnih nestrukturiranih masivnih izvora

podataka


1. Uvod i pregled kolegija (2+2) 2. Višeslojni perceptron (en. multilayer perceptron, MLP) i unazadna

propagacija (en. backpropagation, BP) (2+2) 3. Pristupi regularizaciji neuronskih mreža (2+2) 4. Optimizacija učenja neuronskim mrežama (2+2) 5. Konvolucijske neuronske mreže (en. convolutional neural networks, CNN)

(2+2) 6. Povratne neuronske mreže (en. recurrent neural networks, RNN) i učenje

unazadnom propagacijom kroz vrijeme (en. backpropagation through time, BPTT) (2+2)

7. Rekurzivne neuronske mreže (2+2) 8. Problem nestajućih gradijenata i napredne varijante povratnih neuronskih

mreža (en. long short-term memory, LSTM, en. gated recurrent unit, GRU) (2+2)

9. Generativni neuralni modeli dubinskog učenja (en. generative adversarial networks, GAN) (2+2)

10. Simultano učenje neuronskim mrežama (en. multi-task learning, MTL) (2+2) 11. Učenje vektorskih opisa podataka (2+2)


12. Praktično dubinsko učenje, parametri, i vrjednovanje (2+2) 13. Dubinsko učenje u obradi slike, teksta, i govora (2+2) 14. Ograničenja dubinskog učenja i aktivna područja istraživanja (2+2) 15. Priprema za ispit (2+2)


predavanja, vježbe

Obveze studenata Pohađanje nastave, aktivno sudjelovanje u nastavnom procesu, kolokvij, pismeni

ispit


Pohađanje nastave: 1,5 ECTS Usmeni ispit: 3,5ECTS


Usmeni ispit (80%), pohađanje i aktivnost na nastavi (20%).


Goodfellow, Bengio, Courville: Deep learning. 2016.

Daume III: A Course in Machine Learning. 2015.

Dopunska literatura

Znanstveni radovi i popularni radovi iz područja dubinskog strojnog učenja.


Razgovor sa studentima, studentska evaluacija primjenom anonimne ankete,

uspjeh studenata na ispitu, samoprocjena.



NAZIV PREDMETA Financijska matematika

Kod PMM306 Godina studija 1.i 2.

Nositelj/i predmeta Ana Perišić, viši predavač Bodovna vrijednost

(ECTS) 5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Upoznavanje s osnovnim konceptima financijske matematike neophodnim za

razumijevanje i pravilnu interpretaciju financijskih matematičkih modela. Stjecanje

osnovnih vještina u primjeni financijskih modela kroz predstavljanje osnovnih

tehnika financijske matematike s primjerima i primjenom u praksi.



Od studenata/ica se nakon odrađenog kolegija očekuje da mogu: - objasniti koncept

vremenske vrijednosti novca, - razlikovati pojmove nominalne, relativne i efektivne

kamatne stope, - izračunati i interpretirati sadašnje i buduće vrijednosti tokova

novca, - konstruirati otplatne tablice za različite modele otplate zajma, - upotrijebiti

osnovne metode za ocjenu efikasnosti investicijskih projekata, - demonstrirati

znanje iz moderne teorije portfelja, - konstruirati efikasnu granicu za dioničke i/ili

mješovite portfelje, - vrednovati obveznice, obvezničke portfelje i opcije, - procijeniti

rizike različitim mjerama rizika, - koristiti osnovne računalne alate kao podršku

tehnikama financijske matematike.


Predavanja/vježbe: 1. Vremenska vrijednost novca, jednostavni i složeni kamatni

račun, vrste kamatnjaka (2h/2h). 2. Konačne i početne vrijednosti više periodičnih

uplata (isplata), vječna renta. kontinuirana kapitalizacija (2h/2h). 3. Zajam. Različiti

modeli otplate zajma. Reprogramiranje zajma. (2h/2h). 4. Interkalarne kamate.

Efektivna kamatna stopa (2h/2h). 5. Metode za ocjenu efikasnosti investicijskih

projekata.(2h/2h). 6. Vrijednost obveznice, cijena, prinos i trajanje obveznice.

(2h/2h). 7. Trajanje portfelja obveznica. Imunizacija. Vremenska struktura kamatnih

stopa . (2h/2h). 8. Temeljni pojmovi moderne teorije portfelja, očekivana vrijednost i

varijanca portfelja, matrica varijanci i kovarijanci (2h/2h). 9. Efikasni portfelj,

efikasna granica, CAPM. (3h/3h). 10. Rizičnost vrijednosti dionice, rizičnost

vrijednosti portfelja (2h/2h). 11. Opcije-temeljni pojmovi. Temeljna svojstva cijene

opcije. Novčani tijekovi i profit kod opcija, propozicije o graničnim vrijednostima

opcija (3h/3h). 12. Binomni model vrednovanja opcije(2h/2h). 13. Black-Scholesov

model vrednovanja opcija (2h/2h). 14. Osjetljivost cijene opcije - Grci(2h/2h).


x predavanja ☐ seminari i radionice x vježbe ☐ on line u cijelosti ☐ mješovito e-

učenje ☐ terenska nastava x samostalni zadaci ☐ multimedija ☐ laboratorij ☐

mentorski rad ☐ (ostalo upisati)

Obveze studenata Pohađanje nastave, izrada domaćih zadataka i seminarskog rada.



Pohađanje nastave: 0.1 ECTS Praktični rad: 0.5 ECTS Seminarski

rad: 1 ECTS Kolokviji ili pismeni ispit: 3 ECTS Usmeni ispit

0.4 ECTS


Pohađanje nastave; domaće zadaće (praktični zadaci); seminarski rad, pismeni i

usmeni ispit. Studenti imaju mogućnost tokom semestra parcijalno polagati pismeni

dio ispita putem kolokvija. Tokom semestra održat će se dva kolokvija. Studenti koji

polože oba kolokvija oslobođeni su polaganja pismenog dijela ispita.


1. Z. Babić, N. Tomić-Plazibat, Z. Aljinović, Matematika u ekonomiji, Sveučilište u

Zagrebu, 2009 2. B. Šego, Z.,Lukač, Financijska matematika, Sveučilište u

Zagrebu, 2011. 3. Z. Aljinović,B. Marasović, B.Šego, Financijsko modeliranje,

Sveučilište u Splitu, 2011.

Dopunska literatura

1. J. Cvitanić, F. Zapatero, Economics and Mathematics of Financial Markets, The

MIT Press, 2004 2. S. Benninga, Financial modeling, 3rd ed, The MIT Press,

Cambridge, 2008 3. Šegota, A. Financijska matematika, Sveučilište u Rijeci, 2012.

4. Babić, Z., Tomić-Plazibat, N., Poslovna matematika, Ekonomski fakultet, Split,

2004.


Statistika ispitnih rezultata i studentsko evaluiranje putem anonimne ankete na kraju

izvedbe predmeta. Anketa se provodi prema pravilniku Sveučilišta u Splitu.



NAZIV PREDMETA Inteligentni agenti

Kod PMII30 Godina studija 1.i 2.

Nositelj/i predmeta doc. dr.sc. Saša Mladenović


5,0

Suradnici

Goran Zaharija, mag. ing. el.


P S V T

30 30


učenja 25%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je upoznati studente sa osnovnim konceptima vezanim uz pojam

agenta i inteligentnog agenta. Dati će se pregled različitih agentskih arhitektura i

njihove primjene. Predstaviti će se nekoliko različitih metodologija razvoja agentski

temeljenih sustava. Studenti će u sklopu kolegija kroz izradu projekta sudjelovati u

razvoju jednostavne agentski temeljene aplikacije koristeći prikladne porgramske

jezike i alate.


Poznavanje osnova programiranja.


Nakon završenog kolegija, studenti će biti sposobni: 1. Definirati pojam

inteligentnog agenta i glavne karakteristike. 2. Opisati različite agentske arhitekture.

3. Koristiti agentski temeljene sustave za rješavanje problema. 4. Definirati pojam

višeagentskog sustava. 5. Navesti različite vrste interakcija između agenata.


1. Uvod u inteligentne agente (2h). 2. Agentske arhitekture (2h). 3. Hibridne

agentske aritekture (2h) 4. Višeagentski sustavi (2h) 5. Kooperacija i koordinacija

agenata (2h) 6. Komunikacija, jezici i protokoli (2h) 7. Odabir teme projekta (2h). 8.

Simulacije agentskih sustava (2h). 9. Interakcije u višeagentskim sustavima (2h) 10.

Strategije pregovora, aukcija (2h). 11. Upravljanje ograničenim resursima (2h) 12.

Formiranje koalicija (2h) 13. Agentske metodologije razvoja (2h) 14. Primjeri

primjene agentskih sustava (2h) 15. Projekt - završna verzija (2h). Vježbe prate

predavanja u istoj satnici i raspodjeli tema.


Predavanja Laboratorijske vježbe Projekt

Obveze studenata Prisustvo na predavanjima i vježbama, aktivno sudjelovanje na nastavnim

aktivnostima, izrada domaćih radova, izrada završnog projekta, ispit.


Predavanja: 1 Laboratorijske vježbe: 1 Rad van nastave: 1 Projekt: 1 Usmeni ispit:

1

Ocjenjivanje i Prisustvo/sudjelovanje na nastavi (20%) Projekt (40%) Usmeni ispit (40%)


vrjednovanje rada studenata tijekom nastave i na završnom ispitu


Wooldridge, M (2001). An Introduction to Multiagent System. Wiley, NY.

Dopunska literatura

Nastavni materijali dostupni na Internetu, uključujući rješenja odabranih zadataka te

dodatna znanstvena literatura.


Razgovor sa studentima, anonimna studentska anketa, uspješnost studenata na

kolegiju, samoanaliza.



NAZIV PREDMETA Interakcija čovjeka i računala: osnove i principi

Kod PMIH30 Godina studija 1.i 2.

Nositelj/i predmeta prof. dr. sc. Andrina Granić


5,0

Suradnici

doc. dr. sc. Nikola Marangunić dr. sc. Jelena Nakić


P S V T

30 30


učenja 25%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Stjecanje temeljnih znanja o interakciji između čovjeka i računala, važnosti dobro

dizajniranog upotrebljivog i pristupačnog sučelja, te njegovog utjecaja na realizaciju

djelotvorne čovjekove komunikacije s interaktivnim sustavom. Usvajanje teorijskog

znanja i praktičnog iskustva iz temeljnih aspekata vezanim za upotrebljiv dizajn i

dobro korisničko iskustvo, implementaciju i učinkovito vrednovanje korisničkog

sučelja.


Ne postoje formalni preduvjeti, ali se podrazumijeva da studenti imaju osnovna

znanja o računalima i njihovom korištenju.


1. Prepoznati, imenovati i objasniti osnovne relevantne koncepte i terminologiju koja

se koristi u području interakcije čovjeka i računala. 2. Odabrati i argumentirati odabir

principa za dizajn upotrebljivog i pristupačnog sučelja interaktivnog sustava. 3.

Objasniti dizajniranje za dobro korisničko iskustvo. 4. Usporediti i procijeniti pristupe

vrednovanju sustava. 5. Odabrati adekvatnu metodologiju vrednovanja sučelja

interaktivnog sustava. 6. Studija slučaja: preispitati i kritički prosuditi razloge za

razvoj sustava; utvrditi ključnu funkcionalnost s obzirom na postavljene ciljeve;

koristiti principe za dizajniranje upotrebljivog sučelja; odabrati i koristiti prikladan

pristup vrednovanju.


Predavanja: 1. Interakcija čovjeka i računala: definicija područja i osnovnih pojmova

(2h) 2. Dizajn svakodnevnih stvari (2h) 3. Koncepti upotrebljivosti, pristupačnosti i

korisničkog iskustva (2h) 4. Povijesni pregled razvoja sučelja i interakcija (2h) 5.

Ljudski aspekti interakcije (4h) 6. Modeliranje interakcije čovjeka i računala (2h) 7.

Računalni aspekti interakcije (2h) 8. Pozvano predavanje (2h) 9. Razvoj

interaktivnog sustava (2h) 10. Dizajniranje korisničkog sučelja (2h) 11. Izrada

prototipova (2h) 12. Vrednovanje korisničkog sučelja (4h) 13. Buduća sučelja i

interakcije (2h) Vježbe: 1. Uvod u vježbe iz kolegija - općenito o strukturi vježbi;

znanju i vještinama koja će se steći; temama koje će se obraditi; načinu rada;

individualnim i grupnim zadacima; ocjenjivanju. 2. Psihologija svakodnevnih stvari -

primjeri upotrebljivog i neupotrebljivog dizajna svakodnevnih stvari; analiza

nepotrebnog dizajna, dizajna s potencijalom te dizajna s prenamjenom; područje

emocionalnog dizajna; dizajn predmeta budućnosti; 1. individualni zadatak za

studente (analiza predmeta iz svakodnevnog života, upotrebljiv i neupotrebljiv

dizajn). 3. Prezentacije 1. individualnog zadatka studenata - analiza i rasprava. 4.

Uloga kognitivne psihologije - čime se bavi, na koja pitanja odgovara; utjecaj na

područje Interakcije čovjeka i računala; pojam procesiranja informacija; Model

ljudskog procesora; percepcija korisničkog sučelja. 5. Kognitivni „laboratorij“ -

praktične vježbe rješavanja zadataka iz područja kognitivnih sposobnosti (pažnja,

percepcija, pamćenje, učenje, rješavanje problema). 6. Upotrebljivost korisničkog

sučelja - primjeri web sučelja; metodologija testiranja upotrebljivosti; 2. individualni


zadatak za studente (analiza upotrebljivosti sučelja 3 web stranice). 7. Prezentacije

2. individualnog zadatka studenata - analiza i rasprava. 8. Uvod u grupni projekt -

iteracijski postupak dizajniranja sučelja web stranica; uvod u testiranje

upotrebljivosti; cilj i metode; opis zadataka pripreme i provedbe testiranja; upute za

pisanje izvještaja upotrebljivosti. 9. Odabir zadataka i sučelja jedne web stranice za

testiranje upotrebljivosti - rad u grupama. 10. Izrada instrumenata mjerenja,

upitnika i pitanja za intervju s korisnicima - rad u grupama. 11. Provedba testiranja

upotrebljivosti sučelja kroz 6 koraka - rad u grupama. 12. Prezentacije provedenih

testiranja po grupama - analiza i rasprava. 13. Definiranje potrebnih promjena na

sučeljima web stranica - rad u grupama. 14. Implementacija potrebnih promjena na

sučeljima web stranica - rad u grupama. 15. Grupni projekti - završne prezentacije

projekata studenata po grupama.


predavanja seminari radionice vježbe samostalni zadaci laboratorij mentors rad

Obveze studenata

Redovito pohađanje i aktivno sudjelovanje u svim oblicima nastave. Samostalno

rješavanje individualnih zadataka i studija slučaja. Izrada projektnog zadatka i

polaganje usmenog ispita.


Pohađanje nastave - 1 Pismeni spit - 1 Praktični rad - 2 Usmeni spit 1


Kvaliteta izvedbe dodijeljenih zadataka (50%). Usmeni ispit (50%).


J. Preece, et al.: Human-Computer Interaction, Addison-Wesley, Harlow, England,

1994. 1 B. Schneiderman and C. Plaisant: Designing the User Interface. Strategies

for Effective Human-Computer Interaction, 5th Edition, Addison-Wesley, Reading,

MA, 2010. 1 on-line

Dopunska literatura

1. S. Krug: Don't Make Me Think, Revisited: A Common Sense Approach to Web

Usability. 3rd Edition, New Riders, 2014. 2. J. Nielsen: Usability Engineering,

Boston: AP Professional, 1993. 3. D. Norman: The Psychology of Everyday Things,

Basic Books, 1988. Svi nastavni materijali dostupni on-line, uključujući i dodatnu

znanstvenu literaturu.

Načini praćenja Razgovor sa studentima, anonimna studentska anketa, uspješnost studenata na


kvalitete koji osiguravaju stjecanje utvrđenih ishoda učenja




NAZIV PREDMETA Izračunljivost


Nositelj/i predmeta izv. prof.dr.sc. Milica Klaričić Bakula


5,0

Suradnici


P S V T

30 15


učenja 20

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je studente upoznati s fundamentalnim konceptima i rezultatima teorije

izračunljivosti kao i teorije složenosti algoritama. Što neki problem čini računalno

složenim a drugi pak jednostavnim? Na to pitanje ne znamo odgovoriti no studenti

trebaju naučiti klasificirati probleme u skladu s njihovom složenošću. Usko vezan uz

pojam složenosti je pojam izračunljivosti: studenti uče razlučiti odlučive probleme od

neodlučivih. Na samom kraju studenti bi trebali razumjeti u čemu se sastoji rješenje

Hilbertovog desetog problema te ideju dokaza Gödelovih teorema nepotpunosti.


Uvjet za upis: odslušana Matematička teorija računarstva. Potrebne kompetencije:

poznavanje teorije konačnih automata.


Student zna: - definirati pojmove TA jezika (jezika kojeg prihvaća Turingov stroj) i

Turing-izračunljivih funkcija te objasniti njihovo značenje - razlikovati odlučive od

neodlučivih problema - redukcijom dokazati neodlučivost - definirati i objasniti

pojmove vremenske i prostorne složenosti, klasa P i NP te NP-potpunosti -



- Turingov stroj: motivacija za njegovo uvođenje, neformalna i formalna definicija,

TA jezici (2) - Razne vrste Turingovih strojeva i njihova međusobna ekvivalencija (4)

- Formalna i neformalna definicija algoritma (2) - Hilbertovi problemi (2) - Odlučivi

jezici (2) - Problem zaustavljanja (2) - Neodlučivi problemi u teoriji jezika (2) -

Izračunljive funkcije (2) - Teorem rekurzije (2) - Odlučivost u logici (2) - Mjerenje

složenosti (2) - Klase P i NP (4) - NP potpunost (2) - NP potpuni problemi (2)


Predavanja i vježbe.

Obveze studenata Pohađanje nastave i pisanje domaćih radova, izrada seminarskog rada.


Pohađanje nastave i pisanje domaćih radova: 2 ECTS. Seminarski rad: 1 ECTS

Usmeni ispit: 2 ECTS.

Ocjenjivanje i vrjednovanje rada

Seminarski rad i završni usmeni ispit.


studenata tijekom nastave i na završnom ispitu


M. Sipser, Introduction to the Theory of Computation, PWS Publishing Company,

1996. J. Martin, Introduction to Languages and the Theory of Computation, McGraw

Hill, 2010.

Dopunska literatura

1. G. Boolos, J. Borgess, R. Jeffrey, Computability and Logic, Cambrige University

Press, 2007. 2. J. R. Shoenfiled, Recursion Theory, Springer-Verlag, 1993. 3. R.

Smullyan - Gödel's Incompleteness Theorems, Oxford University Press, 1992. 4. E.

Mendelson, Introduction to Mathematical Logic, D. Van Nostrand Company, 1997.



izvedbe predmeta.



NAZIV PREDMETA Jezični procesori

Kod PMID60 Godina studija 2.

Nositelj/i predmeta dr. sc. Tonći Dadić Bodovna vrijednost

(ECTS) 5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Uvesti glavne pojmove povezane s implementacijom jezičnih procesora

programskih jezika: leksička analiza, sintaksna analiza, semantička analiza, potpora

izvršavanju programa i generiranje koda programa u ciljnom jeziku.


Objektno programiranje.


Studenti će moći: 1. Objasniti postupke analize i sinteze programa 2. Razumjeti

leksička, sintaksna i semantička svojstva programskog jezika 3. Formalno definirati

jednostavan proceduralni programski jezik 4. Odabrati postupak sintaksne analize

primjeren gramatici jezika 5. Razviti jezični procesor jednostavnog proceduralnog

programskog jezika 6. Razviti virtualni stroj definiran programskim jezikom.


Tjedan1: Uvod u predmet. Definicija jezičnog procesora. Komponente jezičnog

procesora. Automat. Potisni automat. Turingov stroj. Vježbe. Oblikovanje i

implementacija automata. Tjedan2: Regularni izrazi. Leksička jedinka. Klasifikacija

leksičkih jedinki. Konflikt leksičke analize. Oblikovanje leksičkog analizatora.

Leksičke greške i oporavak. Vježbe: Regularni izrazi. Korištenje klase Regex.

Tjedan3: Definicija gramatike. Formalni prikaz gramatike u BNF notaciji.

Klasifikacija jezika po Chomskom. Vježbe: Implementacija leksičkog analizatora

utemeljenog na klasi Regex. Tjedan4: LL(1) i LR(1) gramatika. Lijevo i desno

generativno sintaksno stablo. Apstraktno sintaksno stablo. Vježbe: Oblikovanje i

implementacija: objektni modeli gramatike i apstraktnog sintaksnog stabla.

Tjedan5: Uvođenje jednostavnog programskog jezika: ulaz, izlaz i pridjeljivanje

varijabli vrijednosti algebarsko-logičkog izraza sa zagradama. LL(1) gramatika

jezika. Sintaksna analiza rekurzivnim spustom. Vježbe: Oblikovanje i

implementacija parsera rekurzivnim spustom. Tjedan6: Izgradnja sintaksnog

analizatora od vrha prema dnu uz pomoć potisnog automata. Skupovi započinje,

slijedi i primjeni. Tablica sintaksne analize. Vježbe: Implementacija postupka

izgradnje tablice sintaksne analize. Tjedan7: Parsiranje programa od vrha prema

dnu pomoću potisnog automata. Sintaksne pogreške i oporavak. Vježbe: Priprema

za prvi kolokvij. Tjedan8: LR(0) sintaksni analizator. Izgradnja tablica IDI NA /

AKCIJA. LR sintaksnog analizatora. Vježbe: Prvi kolokvij Tjedan9: Slabosti LR(0)

gramatike. LR(1) sintaksni analizator. Izgradnja tablica IDI NA / AKCIJA LR(1)

sintaksnog analizatora. Vježbe: Implementacija sintaksnog analizatora od vrha

prema dnu utemeljenog na potisnom automatu. Tjedan10: Proširenje gramatike

jednostavnog jezika instrukcijama odluke i ponavljanja. Tablica identifikatora.

Semantička analiza programa. Vježbe: Oblikovanje i implementacija LR sintaksnog

analizatora. Tjedan11: Virtualni stogovno orijentirani stroj. Uvođenje instrukcija

međukoda. Vježbe: Oblikovanje i implementacija LR sintaksnog analizatora

(nastavak). Tjedan12: Podrška izvršavanju programa. Pozivi procedura i funkcija.


Podrška rekurziji. Vježbe: Oblikovanje i implementacija tablice identifikatora te

semantičke analize programa. Tjedan13: Generiranje međukoda kao linearnog

programa virtualnog stroja. Vježbe: Oblikovanje i implementacija stogovno

orijentiranog virtualnog stroja. Tjedan14: Osnovne značajke prevođenja objektno

orijentiranih programskih jezika. Vježbe: Priprema za drugi kolokvij. Tjedan15:

Studija primjera virtualnog stroja: Microsoft IL jezik. Vježbe: Drugi kolokvij.


Predavanja Vježbe

Obveze studenata Pohađanje nastave, aktivno sudjelovanje u nastavnom procesu, domaće zadaće,

kolokvij ili praktični/pismeni ispit, usmeni ispit.


Aktivnost studenata na predavanjima i vježbama (prisutnost na predavanjima i

vježbama, rješavanje zadataka iz domaćih zadaća) (20 %). Pismeni dio ispita (40

%): U semestru se održavaju dva kolokvija. Svaki se od njih boduje na ljestvici 0-50

bodova. Studenti koji ostvare najmanje 25 bodova iz svakog kolokvija oslobađaju se

pismenoga ispita. Ostali studenti pristupaju pismenom dijelu ispita koji sadržajno

odgovara kolokvijima. Usmeni dio ispita (40%) je obavezan za sve studente, pri

čemu odgovaraju na tri pitanja nasumično izabrana iz liste od 50 pitanja podijeljenih

u tri kategorije. Završna ocjena izvodi se na temelju svih navedenih ocjena s

težinskim faktorima kako je navedeno u zagradama kod svakog oblika ocjenjivanja.


Pohađanje nastave (10%), dvije domaće zadaće (10%), praktični/pismeni dio ispita

(40%)


Srbljić, S: Prevođenje programskih jezika, Element, Zagreb, 2007.

Dopunska literatura

Grune, D., Bal, H., E., Jacobs, C., J., H., Langendoen, K., G.: Modern Compiler

Design, Wiley, 2000.






NAZIV PREDMETA Kognitivni sustavi


Nositelj/i predmeta doc.dr.sc. Branko Žitko Bodovna vrijednost

(ECTS) 5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Usvojiti jezgrenih metode umjetne inteligencije zasnovane na znanju.

Upoznati se s zadacima koje rješava umjetna inteligencija zasnovana na znanju.

Upoznati metode koje agenti umjetne inteligencije zasnovane na znanju koriste za

rješavanje tih zadataka.

Analizirati odnos između umjetne inteligencije zasnovane na znanju i ljudske

kognicije.


Uvjeti za upis: Uvod u umjetnu inteligenciju

Ulazne kompetencije: Strukture podataka i algoritmi.


Student će moći:

1. Oblikovati i implementirati agente umjetne inteligencije zasnovane na

znanju.

2. Primijeniti agente i strategije radi rješavanje složenih, praktičnih problema

3. Koristiti modele i rezultate agenata prilikom promišljanja o ljudskoj kogniciji


Predavanja: 1. Uvodno predavanje: nastavnici, obaveze studenata, elementi tekućeg

praćenja, ispit, ocjena, predstavljanje ciljeva, ishoda i strategija kolegija, literatura; Semantičke mreže

2. Generiranje i testiranje, sukcesivna aproksimacija. (2) 3. Redukcija problema, Produkcijski sustavi (2) 4. Okviri (2) 5. Učenje snimanjem slučajeva, Rasuđivanje temeljem slučajeva (2) 6. Inkrementalno učenje koncepata, Klasifikacija (2) 7. Logika (2) 8. Planiranje, Razumijevanje (2) 9. Zdravorazumsko rasuđivanje, Skripte (2) 10. Učenje temeljem objašnjenja, Analogijsko rasuđivanja (2) 11. Prostori verzija, Propagacija ograničenja (2) 12. Konfiguracija (2) 13. Dijagnoza (2) 14. Učenje ispravljanjem pogrešaka (2) 15. Meta-rasuđivanje, Napredne teme (2)

Vježbe:

1. Reprezentacija Ravenovih matrica pomoću semantičke mreže (2) 2. Rješavanje Ravenovih matrica pomoću semantičke mreže i generiranja i

testiranja (2) 3. Rješavanje Ravenovih matrica pomoću semantičke mreže i sukcesivne

aproksimacije (2)


4. Reprezentacija Ravenovih matrica pomoću okvira (2) 5. Učenje rješavanja problema Ravenovih matrica (2) 6. Učenje klasifikacijske sheme za problem Ravenovih matrica (2) 7. Pravila za objašnjavanje postupka rješavanja problema Ravenovih matrica

(2) 8. Razumijevanje rješavanja problema Ravenovih matrica (2) 9. Reprezentiranje rješavanje problema Ravenovih matrica pomoću skripte (2) 10. Pronalaženje analognog problema Ravenovih matrica (2) 11. Propagacija propozicijskih ograničenja na vizualno ograničenje problema

Ravenovih matrica (2) 12. Rekonfiguracija pravila za rješavanje problema Ravenovih matrica (2) 13. Objašnjavanje i dijagnoza problema Ravenovih matrica (2) 14. Traženje i ispravljanje pogrešaka u postupku rješavanja Ravenovih matrica

(2)

15. Izbor metoda za rješavanje problema Ravenovih matrica (2)


predavanja, vježbe

Obveze studenata Pohađanje nastave, aktivno sudjelovanje u nastavnom procesu, kolokvij, pismeni

ispit


Pohađanje nastave: 2 ECTS Praktički rad: 1 ECTS Pismeni ispit: 2ECTS


Aktivnost studenata na predavanjima i vježbama (prisutnost na vježbama, rješavanje zadataka) (40 %). Pismeni dio ispita (60 %), Završna ocjena izvodi se na temelju svih navedenih ocjena.


J.C. Giarratano, G.D. Riley (2004) Expert Systems: Principles and Programming,

Fourth Edition 4th Edition, Course Technology

Dopunska literatura

Artificial Intelligence. Patrick Winston. Third Edition. MIT Press 1993







NAZIV PREDMETA Kriptografija


Nositelj/i predmeta izv. prof.dr.sc. Borka Jadrijević


5,0

Suradnici

Marija Bliznac, mag. math. Način izvođenja nastave (broj sati u semestru)

P S V T

30 15 15


učenja 40%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je upoznati studente s osnovnim idejama, tehnikama i algoritmima koji

se koriste u kriptografiji i njenoj primjeni. Kolegij je dobar temelj za razumijevanje i

učenje naprednijih kolegija iz ovog područja.


Položen kolegij: Uvod u teoriju brojeva


Po uspješnom završetku kolegija student može: - dekriptirati poruke šifrirane

različitim supstitucijskim šiframa te stupčanom transpozicijom; - objasniti osnovne

korake u šifriranju modernim blokovnim kriptosustavima DES i AES; - objasniti ideju

javnog ključa i digitalnog potpisa; - definirati kriptosustav RSA te objasniti njegovu

vezu s faktorizacijom velikih prirodnih brojeva; - šifrirati poruku pomoću najpoznatijih

kriptosustava s javnim ključem (RSA, Rabin, ElGamal, Merkle-Hellman); -

kriptoanalizirati RSA kriptosustav s malom duljinom javnog ili tajnog eksponenta; -

definirati eliptičku krivulju i objasniti primjenu eliptičkih krivulja u kriptografiji; -

definirati pojam (Eulerovog, jakog) pseudoprostog broja te za konkretni prirodni broj

znati provjeriti je li pseudoprost; - opisati osnovne algoritme za faktorizaciju te

testiranje prostosti.


- Klasična kriptografija. Osnovni pojmovi. Cezarova, Vigenèreova, Playfairova i

Hillova šifra. Statističke metode u kriptoanalizi. Naprave za šifriranje. (7 sati) -

Moderni blokovni simetrični kriptosustavi. Data Encryption Standard (DES).

Kriptoanaliza DES-a. Advanced Encryption Standard (AES). (6 sati) - Kriptografija

javnog ključa. Ideja javnog ključa. Digitalni potpis. RSA kriptosustav. Ostali

kriptosustavi s javnim ključem. Kriptoanaliza kriptosustava s javnim ključem.

Eliptičke krivulje u kriptografiji. (9 sati) - Testovi prostosti i metode faktorizacije.

Pseudoprosti brojevi. Soloway-Strassenov i Miller-Rabinov test prostosti. Faktorske

baze. Faktorizacija metodom verižnog razlomka. Metoda kvadratnog sita. (8 sati)


predavanja, seminari, vježbe

Obveze studenata Pohađanje nastave, pisanje domaćih zadaća i izrada seminarskog rada



Pohađanje nastave 1 ECTS Seminarski rad 1 ECTS Usmeni ispit 1,5 ECTS

Domaće zadaće 1,5 ECTS


Uspješno održan seminar te uspjeh u rješavanju domaćih zadaća je uvjet za

pristupanje završnom usmenom ispitu. Domaće zadaće, seminarski rad i završni

usmeni ispit jednako se vrednuju u konačnoj ocjeni.


A.Dujella, M. Maretić: Kriptogrfija, Element, Zagreb, 2007.; D. R. Stinson:

Cryptography. Theory and Practice, CRC Press, Boca Raton, 2002. N. Koblitz: A

Course in Number Theory and Cryptography, Springer-Verlag, New York, 1994.

Dopunska literatura

N. Smart: Cryptography. An Introduction, McGraw-Hill, New York, 2002;


Statistika ispitnih rezultata i studentsko vrednovanje putem anonimne ankete na

kraju izvedbe predmeta. Anketa se provodi prema pravilniku Sveučilišta u Splitu.



NAZIV PREDMETA Matematička teorija računarstva




5,0

Suradnici


P S V T

45 15


učenja 25

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj ovog predmeta je upoznati studente s: - osnovnim pojmovima matematičke

teorije računarstva te načinom na koji su matematika i računarstvo povezani -

formalnim vezama među apstraktnim strojevima, gramatikama i jezicima - osnovnim

tehnikama za ispitivanje korektnosti programa.


Uvjet za upis: Položen kolegij Matematička logika. Potrebne kompetencije: skupovi;

relacije; funkcije; aksiomatska teorija skupova; teorije prvoga reda; logika prvoga

reda; osnove teorije dokaza, razni principi indukcije (matematička, strukturalna,

transfinitna).


Student je sposoban: - definirati potpune parcijalne uređaje i neprekidne funkcije na

njima te objasniti njihovu ulogu u teoriji računarstva - definirati konačne automate,

regularne izraze i njima pripadne klase jezika te objasniti veze među njima -

formulirati jezik kojega prihvaća dani konačni automat, konstruirati konačni automat

koji prihvaća dani jezik, dana gramatika ili dani regularni izraz i regularnim izrazom

opisati jezik kojeg prihvaća konačni automat - za dani jezik formulirati KS gramatiku

koja ga izvodi i za danu KS gramatiku formulirati jezik kojega izvodi - koristeći Lemu

o pumpanju za KSJ ili RJ dokazati da neki jezik nije KS jezik ili RJ jezik - formulirati

jezik kojeg prihvaća dani potisni automat i konstruirati potisni automat koji prihvaća

dani jezik - objasniti razliku između sintakse i semantike programskih jezika te

argumentirati važnost ispitivanja korektnosti programa korištenjem matematičkih

alata - definirati prirodnu, operativnu, denotacijsku i aksiomatsku semantiku

jednostavnog while-jezika te dokazati da su međusobno ekvivalente - ispitati

korektnost jednostavnog while-programa korištenjem jedne od poznatih semantika.


- Uvod. Abecede. Jezici. (2) - Parcijalni uređaji. Potpuni parcijalni uređaji. Teorem o

čvrstoj točki. (4) - Deterministički konačni automati i jezici koje prihvaćaju (KAJ). (4)

- Nedeterministički konačni automati i jezici koje prihvaćaju (NKAJ). Ekvivalencija

DKA i NKA. (2) - Nedeterministički konačni automati s praznim prelazima. (1) -

Regularni jezici. Lema o pumpanju za RJ. (2) - Zatvorenost klase RJ. Ekvivalencija

klasa RJ i KAJ. (2) - Algoritmi odlučivosti za RJ. (2) - Minimizacija konačnih

automata. (2) - Kontekstno slobodni jezici. Zatvorenost klase KSJ. (2) - Lema o

pumpanju za KSJ. (2) - Desno linearni jezici. Zatvorenost klase DLJ. (2) -

Ekvivalencija klasa DLJ i RJ. (2) - Aritmetika regularnih izraza. (2) - Potisni

automati. (2) - Jednostavni while-jezik IMP. (1) - Operativna semantika. (2) -

Denotacijska semantika. (4) - Ekvivalencija semantika. (1) - Potpunost Hoareovih

pravila. (4)




Obveze studenata Pohađanje nastave i pisanje domaćih radova, sudjelovanje u rješavanju

problemskih zadataka tijekom nastave.


Pohađanje nastave i pisanje domaćih radova: 2 ECTS. Pismeni ispit: 1,5 ECTS.

Usmeni ispit: 1,5 ECTS.


Završni pismeni i usmeni ispit. Oba dijela ispita se jednako vrednuju u konačnoj

ocjeni.


M. Klaričić Bakula, A. Matković, Matematička teorija računarstva, PMF, Split, 2015.

Dopunska literatura

1. J. E. Hopcroft, R. Motwani, J. D. Ullman, Introduction to Automata Theory,

Languages and Computation, Addison Wesley 2001. 2. J. Martin, Introduction to

Languages and the Theory of Computation, McGraw Hill, 2010. 3. G. Winskel, The

Formal Semantics of Programming Languages, MIT Press 1993. 4. K. R. Apt, E. R.

Olderog, Verification of Sequential and Concurrent Programs, Springer 1991. 5.

Moll, Arbib and Kfoury, Introduction to Formal Language Theory, Springer 1988.



izvedbe predmeta.



NAZIV PREDMETA Metrički prostori


Nositelj/i predmeta prof.dr.sc.Vlasta Matijević Bodovna vrijednost

(ECTS) 6,0

Suradnici


P S V T

45 15


učenja 30 %

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj predmeta je da studenti usvoje posebna znanja o metričkim prostorima

primjenjujući poznate pojmove i tvrdnje o topološkim prostorima. Naglasak je na

usvajanju znanja o funkcijskim prostorima, potpunim metričkim prostorima i

Banachovoj algebri neprekidnih realnih funkcija definiranih na kompaktu.


Položen kolegij Uvod u topologiju


Očekuje se da student - razumije posebnosti topoloških fenomena (konvergencija,

neprekidnost, kompaktnost) u slučaju metričkih prostora, - usvoji znanja o

metričkim fenomenima (omeđenost, potpuna omeđenost, Cauchyjevi nizovi,

potpunost, uniformna neprekidnost) i odredi utjecaj promjene metrike na te

fenomene, - primijeni usvojena znanja samostalno dokazujući tvrdnje o metričkim

prostorima, - provjeri istinitost tvrdnji o metričkim prostorima pronalezeći

odgovarajuće protuprimjere, - ispita i prepozna da li određeni metrički prostor

zadovoljava neka tražena svojstva.


- Metrički prostor (6 sati) Omeđeni i potpuno omeđeni skupovi u metričkom

prostoru.Metrička topologija. Metrizabilnost. Metrizabilnost produkta topoloških

prostora - Konvergencija i neprekidnost (6 sati) Cauchyjevi i konvergentni nizovi u

metričkom prostoru.Neprekidnost. Savršeno normalni prostori i teorem Vedenisova.

Uniformna neprekidnost i Heine-Cantorov teorem. Topološki ekvivalentne,

uniformno ekvivalentne i Lipschitz-ekvivalentne metrike - Funkcijski prostori (10 sati)

Obična, uniformna i kompaktna konvergencija nizova preslikavanja. Topologija

obične, uniformne i kompaktna konvergencije. Kompaktno-otvorena topologija. -

Potpuni metrički prostori (11 sati) Potpunost. Cantorov teorem. Potpunost i

operacije s metričkim prostorima. Banachov teorem o fiksnoj točki. Baireov teorem.

Princip unifiormne omeđenosti. Upotpunjenje. Teorem Kuratowskog o postojanju

upotpunjenja. Jedinstvenost upotpunjenja. - Banachova algebra neprekidnih realnih

preslikavanja na kompaktu (6 sati) Arzela-Ascolijev teorem. Stone-Weierstrassov

teorem o aproksimaciji. - Metrizacijski teoremi (6 sati) Urysohnov metrizacijski

teorem. Teorem Nagate i Smirnova.


Predavanja i seminari

Obveze studenata Redovito pohađanje predavanja i seminara, pisanje domaćih zadaća, samoučenje

propisanih sadržaja uz korištenje obavezne i preporučene literature.



Pohađanje nastave 0,5 ECTS Ispit 5,5 ECTS


Ispit se sastoji od pismenog i usmenog dijela. Pismeni dio ispita je eliminacijski.

Oba dijela ispita se podjednako vrednuju u konačnoj ocjeni.


J. Munkres, Topology, Pearson Education International, New York, 2000. S. Shirali,

H. Vasudeva, Metric spaces, Springer-Verlag, London 2006. S. Mardešić,

Matematička analiza u n-dimenzionalnom realnom prostoru I, Školska knjiga,

Zagreb, 1974.

Dopunska literatura

J. Dugundji, Topology, Allyn and Bacon Inc., Boston, 1966. R. Engelking, General

Topology, PNW, Warszawa, 1977.


Statistika ispitnih rezultata i studentsko evaluiranje kvalitete održane nastave putem

anonimne ankete. Anketa se provodi nakon odslušanog predmeta na kraju

semestra prema pravilniku Sveučilišta u Splitu.



NAZIV PREDMETA Mjera i integral


Nositelj/i predmeta izv. prof.dr.sc. Nikola Koceić Bilan


6,0

Suradnici

Vesna Gotovac, mag. math.


P S V T

30 30


učenja 15

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Student/ica će: -usvojiti osnovna znanja o teoriji mjere -naučiti konstrukciju mjere

preko vanjske mjere -upoznati Lebesgueovu mjeru na Rn i njezina svojstva -

upoznati pojam izmjerive funkcije i njezina svojstva -dobiti uvid u teoriju

Lebesgueove integracije -naučiti razlikovati Riemannov i Lebesgueov integral -

naučiti konstrukciju produktne mjere -naučiti primjenjivati Fubinijev teorem.


Uvjeti za upis: Položeni kolegiji: Osnove matematičke analize i Teorija skupova.

Ulazne kompetencije: Poznavanje osnovnih pojmova iz topologije, te poznavanja

topološke i metričke strukture prostora Rn te osnovnih skupovnih operacija


Od studenata/ica se nakon položenog kolegija očekuje da budu sposobni: -

objasniti pojam mjere i prostora mjere -konstruirati mjeru pomoću vanjske mjere

primjenom Caratheodorijeva teorema -definirati Lebesguovu mjeru na Rn i pokazati

njezina svojstva -razlikovati neizmjerive skupove od izmjerivih skupova na R

posebno od Borelovih -dokazati svojstva izmjerivih funkcija -računati integral

izmjerive funkcije -dokazati različita svojstva Lebesgueova integrala -razlikovati

Riemannov i Lebesguov integral -konstruirati produktnu mjeru -primijeniti Fubinijev

teorem.


- (Borelova) sigma algebra na skupu (na topološkom prostoru). Mjera na sigma

algebri. (2) -Vanjska mjera. Caratheodorijev teorem. (4) -Lebesgueova vanjska

mjera. (3) -Lebesgueova mjera na Rn.(1) -Cantorov skup i Cantorova funkcija. (1) -

Izmjerivi, neizmjerivi i Borelovi skupovi na R. (1) -Prostor potpune mjere.

Upotpunjenje. (2) -Izmjerive funkcije. (1) -Svojstva i primjeri izmjerivih funkcija. (2) -

Integral nenegativne izmjerive funkcije. Fatouova lema. (3) -Integral izmjerive

funkcije. (2) -Svojstva Lebesgueova integrala. Teorem o dominiranoj konvergenciji.

(3) -Integriranje na izmjerivom skupu. Usporedba Riemannova i Lebesgueova

integrala. (2) -Produktna mjera. Fubinijev teorem. (3)



Obveze studenata Pohađanje nastave. Obavezna je nazočnost na barem 70% predavanja i vježbi.



Pohađanje nastave: 2 ECTS. Kolokviji ili pismeni ispit: 2 ECTS. Ispit: 2 ECTS.


Ispit na kojem se rješavaju praktični i teorijski zadatci polaže se pismeno. Položeni

pismeni ispit je uvjet za pristupanje usmenom ispitu. Pismeni ispit je preliminacijski

a može se položiti i putem dvaju kolokvija tijekom nastave. Konačna ocjena se

formira kao aritmetička sredina ocjene na pismenom dijelu ispita i ocjene na

usmenom dijelu ispita. U slučaju neuspjeha na usmenom ispitu ili kolokvijima

student mora pristupiti pismenom ispitu da bi stekao pravo (ponovnog) pristupa

usmenome ispitu.


Dragan Jukić, Uvod u teoriju mjere i integracije, Osijek, 2014.

Dopunska literatura

S. Mardešić, Matematička analiza u n-dimenzionalnom realnom prostoru II, Školska

knjiga, Zagreb, 1977. W. Rudin, Principles of Mathematical Analysis, Mc-Graw Hill,

New York, 1964. N. Antonić, M. Vrdoljak, Mjera i integral, PMF-Matematički odjel,

Zagreb, 2001.






NAZIV PREDMETA Normirani prostori


Nositelj/i predmeta prof.dr.sc. Vlasta Matijević Bodovna vrijednost

(ECTS) 6,0

Suradnici

Ivan Jelić, mag. math. Način izvođenja nastave (broj sati u semestru)

P S V T

45 15


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj predmeta je da studenti usvoje posebna znanja o normiranim vektorskim

prostorima primjenjujući poznate pojmove i tvrdnje o metričkim i topološkim

prostorima. Naglasak je na proučavanju Banachovih i Hilbertovih prostora.


Odslušani kolegiji Metrički prostori i Vektorski prostori 1.



neprekidnost, kompaktnost) i metričkih fenomena (omeđenost, potpuna omeđenost,

potpunost, uniformna neprekidnost ) u slučaju normiranih prostora i ograničenih

linearnih operatora, - usvoji znanja o Banachovim i Hilbertovim prostorima, -

primijeni usvojena znanja samostalno dokazujući tvrdnje o normiranim prostorima, -

provjeri istinitost tvrdnji o normiranim prostorima pronalezeći odgovarajuće

protuprimjere - ispita i prepozna da li određeni normirani prostor zadovoljava neka

tražena svojstva.


- Osnovni pojmovi (12 sati) Algebarska baza vektorskog prostora i dimenzija

vektorskog prostora. Normirani i unitarni prostori. Ekvivalentne norme. Ograničeni

linearni operatori. Normirani prostor ograničenih linearnih operatora. Dual

normiranog prostora. Potpunost i upotpunjenje. Rieszova lema i karakterizacija

konačnodimenzionalnih normiranih prostora. Topološka baza normiranog prostora. -

Prostori lp i Lp (8 sati) Prostori lp i njihovi duali. Prostori Cp([a,b]) i njihova

upotpunjenja Lp([a,b]) - Ortonormirane baze (6 sata) - Hahn Banachov teorem i

njegove posljedice (6 sati) - Hilbertovi prostori (6 sati) Rieszov teorem o projekciji.

Rieszov teorem o funkcionalima. Karakterizacija Hilbertovih prostora. - Klasični

teoremi funkcionalne analize (6 sati) Princip unifprmne ograničenosti. Banach-

Steinhausov teorem. Teorem o zatvorenom grafu. Teorem o otvorenom

preslikavanju.












E. Kreyszig, Introductory functional analysis, John Wiley and sons, New York, 1978.

S. Kurepa, Funkcionalna analiza, Liber, Zagreb, 1992. J J. Koliha, Metrics, Norms,

Integrals, World Scientific, London, 2008.

Dopunska literatura

G. Bachman, L. Narici, Functional analysis, Dover Publications, New York, 2000. W.

Rudin, Functional analysis, McGraw-Hill, New York, 1973.







NAZIV PREDMETA Numerička analiza


Nositelj/i predmeta doc.dr.sc. Jurica Perić Bodovna vrijednost

(ECTS) 5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 40%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Studenti će usvojiti znanja i vještine iz numeričke analize, konkretnije iz područja

analize grešaka u kompjuterskoj aritmetici, numeričkom rješavanju običnih

diferencijalnih jednadžbi i parcijalnih diferencijalnih jednadžbi. Time će biti

osposobljeni za rješavanje niza problema koji se pojavljuju u praksi, konkretnije u

prirodnim znanostima (kao što je npr. fizika), tehničkim znanostima i šire. Također

će se upoznati s nekima od postojećih programskih paketa kojima se mogu

rješavati takvi problemi.


Položen kolegij „Uvod u numeričku matematiku“


Student je sposoban: - ocijeniti i klasificirati greške prilikom izvršavanja algoritama u

računalu - objasniti i analizirati prednosti i mane reprezentacije realnih i cijelih

brojeva u računalu, IEEE aritmetike - odabrati jednu od obrađenih metoda i riješiti

inicijalni (ili rubni) problem za običnu diferencijalnu jednadžbu - usporediti i povezati

pojmove red metode, konzistentnost, konvergencija, stabilnost - objasniti obrađene

metode za numeričko rješavanja parcijalnih diferencijalnih jednadžbi


Prikaz broja u računalu, računalna aritmetika – 4 sata Analiza greške – 4 sata

Obične diferencijalne jednadžbe: Inicijalni problem (jednokoračne i višekoračne

metode, posebno Runge-Kuttine metode), Rubni problem, Varijacijski pristup – 14

sati Uvod u numeričko rješavanje parcijalnih diferencijalnih jednadžbi: eliptičke,

paraboličke i hiperboličke diferencijalne jednadžbe – 8 sati


Predavanja, vježbe.

Obveze studenata Prisustvo na 70% predavanja i na 70% vježbi.


Pohađanje nastave - 1 ECTS Kolokviji - 1.5 ECTS Pismeni ispit - 1 ECTS Usmeni

ispit - 1.5 ECTS


Ispit se polaže u pismenom i usmenom obliku. Pismeni oblik ispita je preliminarni

dio ispita i položen pismeni oblik ispita je uvjet za pristupanje usmenom ispitu.



Pismeni oblik ispita može se polagati parcijalno, tijekom nastave, kada je to

izvedbenim planom predviđeno. Aktivnost na nastavi, rješavanje domaćih zadaca,

kolokviji, te pismeni i usmeni ispit elementi su temeljem kojih se formira konačna

ocjena.


V. Hari at all, Numerička analiza, PMF-MO, Zagreb, 2003. J. Stoer, R. Bulirsch,

Introduction to Numerical Analysis, Springer, New York, 1993. Nicholas J. Higham,

Accuracy and Stability of Numerical Algorithms, SIAM, 2002.

Dopunska literatura

D. Kincaid, W. Cheney, Numerical Analysis - Mathematics of Scientific Computing,

Brooks/Cole Publishing Company, 2002. D. N. Arnold, A Concise Introduction to

Numerical Analysis, University of Minnesota, Minneapolis, 2001.






NAZIV PREDMETA Numerička linearna algebra



(ECTS) 5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 40%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Upoznavanje metoda numerička linearne algebre koje se najčešće koriste u

znanstvenim i tehničkim aplikacijama, sposobnost procjene točnosti metode,

sposobnost izrade vlastitih algoritama i korištenje gotovih programskih biblioteka.


Položeni kolegiji „Linearna algebra“, „Osnove matematičke analize“


Student je sposoban: - baratati osnovnim teoremima u teoriji optimalnih

aproksimacija (aproksimacija iz zadanog skupa, egzistencija, jedinstvenost) -

reproducirati osnovne matrične norme i njihova svojstva - analizirati različitosti u

rješavanju sustava linearnih jednadžbi, riješiti sustav linearnih jednadžbi koristeći

Gaussov algoritam (LU-faktorizacija, LU-faktorizacija sa pivotiranjem) i algoritam

Choleskog - ispitati numerička svojstva ako operacije u algoritmima izvodimo na

računalu u aritmetici konačne preciznosti - objasniti i koristiti SVD dekompoziciju -

analizirati ortogonalnu dijagonalizaciju matrice - objasniti Householderovu

faktorizaciju i obrazložiti njene prednosti


Temeljne ideje linearne algebre: osnovni algoritmi na matricama, vektorske i

matrične norme. – 2 sata Aritmetika računala. – 2 sata Sustavi linearnih jednadžbi:

Gaussov algoritam, algoritam Choleskog, procjena točnosti i poboljšanje točnosti. –

4 sati Iterativne metode. – 2 sata Problem najmanjih kvadrata (LS) i QR

dekompozicija. – 4 sata Problem svojstvenih vrijednosti za simetrične matrice: QR

metoda, Jacobijeva metoda. – 4 sata Gram-Schmidtov postupak ortogonalizacije,

Householderova faktorizacija – 4 sata SVD dekompozicija, brzo ažuriranje SVD

dekompozicije (updating i downdating). – 4 sata Latentno semantičko indeksiranje

(LSI) i primjena SVD dekompozicije za izradu Web pretraživača. – 4 sata







ispit - 1.5 ECTS







ocjena.


G. H. Golub i C. F. Van Loan: Matrix Computations, 3rd Edition, John Hopkins

University Press, Baltimore, Maryland, 1996. E. Anderson i drugi: LAPACK Users'

Guide, 2nd Edition, SIAM, Philadelphia 1995. M. W. Berry, Z. Drmač, E. R. Jessup:

Matrices, Vector Spaces and Information Retrieval, SIAM Review, 41 (1999) 335-

362. J. W. Demmel, Applied numerical linear algebra, SIAM, 1997.

Dopunska literatura

G. W. Stewart, Afternotes on Numerical Analysis, SIAM, Philadelphia, 1996. G. W.

Stewart, Afternotes on Numerical Analysis: Afternotes Goes to Graduate School,

SIAM, Philadelphia, 1998






NAZIV PREDMETA Operacijski sustavi

Kod PMID70 Godina studija 1


(ECTS) 5,0

Suradnici

dr. sc. Jelena Nakić Način izvođenja nastave (broj sati u semestru)

P S V T

30 30

Status predmeta Obavezan Postotak primjene e-

učenja 25

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Razviti razumijevanje uloge operacijskog sustava u računalnom sustavu koja se

ostvaruje upravljanjem resursima u cilju najboljeg iskorištavanja računalnih

sredstava i stvaranja okruženja za pripremu i izvršavanje programa.


Uvjeti za upis: nema ih. Ulazne kompetencije: poznavanje osnova rada na računalu.


Studenti će moći: 1. Objasniti mehanizme prijenosa podataka između vanjskih

jedinica i sustava 2. Razumjeti i primijeniti sinkronizacijske mehanizme 3. Objasniti

postupke gospodarenja spremničkim prostorom 4. Objasniti i koristiti funkcije

datotečnog sustava 5. Napredno koristiti operacijski sustav UNIX 6. Oblikovati i

testirati višenitne programe


Tjedan1: Uvod u predmet. Uloga operacijskog sustava u računalnom sustavu.

Hijerarhijska struktura, povijesni razvoj i dijelovi operacijskog sustava. Vježbe:

Uvod u vježbe. Uvod u UNIX. Prijava i odjava rada. Tjedan2: Model jednostavnog

računala na kojem temeljimo izučavanje operacijskog sustava. Uloga procesora,

spremnika i vanjskih jedinica u računalu. Zadatak, proces i instrukcijska dretva.

Zamjena konteksta. Vježbe: Korisnički direktorij. Rad s direktorijima i datotekama.

Tjedan3: Ulazno-izlazne operacije. Prekidni prijenos podataka. Prijenos podataka

direktnim pristupom memoriji. Sklopovlje za upravljanje višestrukim prekidima s

prioritetima. Vježbe: Stanje sustava. Korisnici. Pregled procesa. Zadavanje

procesa. Tjedan4: Ostvarenje zadataka zasnovano na višedretvenom izvršavanju.

Zavisnost između dretvi. Međusobno isključivanje dviju dretvi. Postupci Dekkera i

Petersona. Vježbe: Preusmjeravanje standardnog ulaza, standardnog izlaza i

izlaza za greške. Ulančavanje naredbi. Tjedan5: Međusobno isključivanje većeg

broja dretvi. Lamportov protokol. Međusobno isključivanje zasnovano na

sklopovskoj potpori. Vježbe: Upravljanje dozvolama. Linkovi na datoteke. Tjedan6:

Struktura podataka jezgre. Opisnik dretve i tranzicija stanja dretve. Jezgrine funkcije

monitora, binarnog i općeg semafora. Vježbe: Kolokvij 1. Tjedan7: Ulazno-izlazne

operacije i kašnjenje. Prijenos poruka između procesa preko neograničenog i

ograničenog spremnika te reda poruka. Vježbe: Zaslonski editor Vi. Swap datoteke.

Tjedan8: Sinkronizacija dretvi. Nužni uvjeti potpunog zastoja. Strategije u odnosu

na potpuni zastoj. Problem pet filozofa. Hoareov koncept monitora. Vježbe: Shell

programiranje: Pisanje i izvršavanje shell datoteka. Osnovne naredbe. Tjedan9:

Vremenska analiza računalnih sustava. Osnovni modeli stohastičkog modela

zadataka. Vježbe: Shell programiranje: Naredbe grananja. Tjedan10: Analiza

sustava s Poissonovom raspodjelom dolazaka zadataka i eksponencijalnom

raspodjelom njihove obrade. Vrste posluživanja zadataka. Vježbe: Shell

programiranje: Naredbe ponavljanja. Tjedan11: Priprema programa za izvršavanje.

Fizički i logički adresni prostor. Dodjeljivanje spremničkog prostora. Značajke


diskova kao pomoćnih spremnika. Problem fragmentacije. Vježbe: Regularni izrazi.

Tjedan12: Virtualna memorija zasnovana na mehanizmu straničenja. Sklopovska

potpora straničenju. Vježbe: Kolokvij 2. Tjedan13: Straničenje na zahtjev.

Strategije zamjene stranica. Vježbe: Višenitno programiranje: Konzolne aplikacije.

Tjedan14: Datotečni sustav. Opisnik datoteke. Opisnik spremničkog prostora.

Funkcije datotečnog sustava. Vježbe: Višenitno programiranje: Windows

aplikacije. Tjedan15: Studija karakterističnih operacijskih sustava: Linux i Windows.

Vježbe: Kolokvij 3.


predavanja, vježbe i mješovito e-učenje

Obveze studenata

pohađanje predavanja 70%, pohađanje vježbi 70%, 3 kolokvija, praktični ispit,

usmeni ispit. Studenti koji su uspješni na kolokvijima oslobađaju se praktičnog

ispita.


pohađanje nastave 0,5 praktični rad 3 usmeni ispit 1,5


Aktivnost studenata na vježbama (prisutnost, rješavanje zadataka iz domaćih

zadaća) (10 %). Praktični ispit (60%). Tijekom semestra održavaju se tri kolokvija

(25% + 25% + 10%). Student je uspješan na kolokviju ako ostvari polovicu od

predviđenih broja bodova, a u tom je slučaju oslobođen praktičnog ispita. Usmeni

dio ispita (30%) je obavezan za sve studente, pri čemu odgovaraju na tri pitanja

nasumično izabrana iz liste od 50 pitanja podijeljenih u tri kategorije. Završna

ocjena izvodi se na temelju svih navedenih ocjena s težinskim faktorima kako je

navedeno u zagradama kod svakog oblika ocjenjivanja.


1. Budin, L., Golub, M., Jakobović, D., Jelenković, L.: Operacijski sustavi, Element,

Zagreb, 2010. (16 primjeraka u knjižnici). 2. M. Žagar: UNIX i kako ga koristiti,

Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2007 (1. internetsko

izdanje)

Dopunska literatura







NAZIV PREDMETA Optimizacija




5,0

Suradnici


P S V T

30 15 0


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Optimizacija je umjetnost donošenja najboljih odluka pod zadanim uvjetima.

Konveksna optimizacija bavi se problemima koji se modeliraju korištenjem

konveksnih skupova i konveksnih funkcija: mnoštvo problema u znanosti, tehnici i

statistici svode se na probleme konveksne optimizacije te se rješavaju korištenjem

poznatih efikasnih algoritama. Glavni cilj ovog predmeta je razvijanje znanja i

vještina potrebnih za prepoznavanje, formuliranje i rješavanje problema konveksne

optimizacije. Fokus predmeta je na teoriji, tehnikama modeliranja te dizajnu i analizi

algoritama.


Potrebne kompetencije: Linearna algebra i osnove numeričke linearne algebre.


Student je sposoban: - prepoznati i formulirati probleme konveksne optimizacije u

praksi - upotrijebiti razne algoritme za rješavanje linearnih, kvadratnih i

geometrijskih problema programiranja te evaluirati njihovu učinkovitost - objasniti

teorijske temelje ovih algoritama te iskoristiti stečena znanja za karakterizaciju

rješenja optimizacijskih problema - objasniti važnost uloge konveksne optimizacije u

teoriji aproksimacije, statistici, geometriji…


- Uvodni pregled, predstavljanje optimizacijskih problema (2) - Konveksni skupovi

(2) - Konveksne funkcije (2) - Problemi konveksne optimizacije (4) - Dualnost (4) -

Bezuvjetna minimizacija (6) - Minimizacija s uvjetom jednakosti (2) - Metode

unutrašnje točke (4) - Primjene (4)


Predavanja i seminari.

Obveze studenata Pohađanje nastave i pisanje domaćih radova, pisanje i izlaganje seminarskih

radova.


Pohađanje nastave i pisanje domaćih radova: 2 ECTS. Seminari: 1.5 ECTS.

Usmeni ispit: 1.5 ECTS.

Ocjenjivanje i Ocjene za izradu i izlaganje seminara te završni usmeni ispit.




1. S. Boyd and L. Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge University

Press, 2004.

Dopunska literatura

1. J. Nocedal and S.J.Wright, Numerical Optimization, Springer, 2006. 2. A. Ben-Tal

and A. Nemirovski. Lectures on Modern Convex Optimization. 2013.



izvedbe predmeta.



NAZIV PREDMETA Paralelno programiranje



(ECTS) 5,0

Suradnici

Marin Aglić-Čuvić, mag. edu. inf.


P S V T

30 30


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Razumijevanje paralelnog izvršavanja programa te stjecanje znanja i vještine radi

ostvarenja programa zasnovanih na paralelnim algoritmima.


Objektno programiranje.


Studenti će moći: 1. Objasniti modele paralelnog izvršavanja programa. 2.

Razumjeti i objasniti pojmove procesa, niti (engl. thread), nadmetanja niti radi

pristupa zajedničkim podacima, kritičnog odsječka, sinkronizacije niti te potpunog

zastoja. 3. Primijeniti Amdahlov zakon radi procjene ubrzanja paralelnim

izvršavanjem zadanog programa. 4. Samostalno izgraditi neke jednostavne

paralelne algoritme. 5. Razumjeti neke naprednije paralelne algoritme i primijeniti ih

u zadanim problemima. 6. Implementirati i vrednovati paralelne programe.


Tjedan 1: Osnove paralelnog programiranja Zašto paralelno programiranje?

Mooreov zakon i višejezgreni procesori Simultano izvršavanje programa Ciljevi

paralelizacije Kriteriji ocjene paralelnog algoritma Amdalov zakon ubrzanja

paralelnog programa Tjedan 2: Osnove paralelnog programiranja (nastavak)

Paralelizam, komunikacija i koordinacija programa Programske konstrukcije za

koordinaciju simultanih programa Programske greške specifične za paralelne

programe Natjecanje za pristup zajedničkim podacima (konkurentno čitanje /

pisanje te pisanje / pisanje) Izostanak napredovanja programa: potpuni zastoj i

izgladnjivanje niti Tjedan 3: Paralelne arhitekture računala Višejezgreni procesori

Dijeljena i distribuirana memorija Arhitekture SIMD i vektorsko procesiranje

Arhitektura MIMD Tjedan 4: Paralelne arhitekture računala (nastavak) Nazivlje po

Flynnu Model sinkronog PRAM računala Model asinkronog PRAM računala

Procesorske instrukcije nedjeljivih ciklusa čitanja i pisanja radne memorije Tjedan

5: Paralelni algoritmi, analiza i programiranje Ubrzanje i skalabilnost Prirodno

paralelni algoritmi Paralelni pristupi: podijeli i vladaj, reduciraj, vođa-pratitelji Tjedan

6: Paralelni algoritmi, analiza i programiranje (nastavak) Neki specifični algoritmi:

Merge i Quick sort Paralelni algoritmi pretraživanja grafa Paralelne matrične

operacije Proizvođač – potrošač Tjedan 7: Algoritam redukcije za proizvoljan broj

procesora Algoritam zbroja prefiksa za proizvoljni broj procesora Algoritam

redukcije za ograničeni broj procesora Algoritam zbroja prefiksa za ograničeni broj

procesora Tjedan 8: Komunikacija i koordinacija Izmjena podataka u čvrsto

povezanom paralelnom sustavu Izmjena podataka u labavo povezanom sustavu

Tjedan 9: Standard: MPI (engl. Message Passing Interface) Pojedinačna i

kolektivna razmjena poruka Blokirajuća i neblokirajuća razmjena poruka Uloga reda

pri slanju i primanju poruka Atomarnost Tjedan 10: Komunikacija i koordinacija

(nastavak) Specifikacija i testiranje atomarnosti te sigurnosnih zahtjeva Zrnatost

atomarnog pristupa podacima i transakcije Međusobno isključivanje niti uz pomoć


zaključavanja, semfora i monitora Nužni uvjeti nastanka potpunog zastoja i njegova

prevencija Transakcije: optimistični i pesimistični pristup Tjedan 11: Paralelna

dekompozicija Interferencija niti i pojam kritičnog odsječka Potreba za

komunikacijom i koordinacijom te sinkronizacijom niti Sinkronizacija pomoću

semafora te aktivnim čekanjem Podjela zadataka particioniranjem zajedničkih

podataka Tjedan 12: Paralelna dekompozicija (nastavak) Interferencija niti i pojam

kritičnog odsječka Potreba za komunikacijom i koordinacijom te sinkronizacijom niti

Sinkronizacija pomoću semafora te aktivnim čekanjem Podjela zadataka

particioniranjem zajedničkih podataka Tjedan 13: Paralelna dekompozicija

(nastavak) Osnovni pojmovi paralelne dekompozicije Dekompozicija utemeljena na

zadacima Implementacija paralelizma pomoću niti (engl. Threads) Strategija SIMD

Tjedan 14: Vrednovanje paralelnog programa Mjerenje vremenskih svojstava

programa Uravnoteženje opterećenja Tjedan 15: Vrednovanje paralelnog programa

(nastavak) Utvrđivanje vremena komunikacije između niti/procesa Paralelni upiti

baze podataka Učinak keširanja na vrijeme izvršavanja programa


predavanja vježbe

Obveze studenata pohađanje 70% predavanja i 70% vježbi te dva domaća rada.


Aktivnost studenata na predavanjima i vježbama (prisutnost na predavanjima i

vježbama, rješavanje zadataka iz domaćih zadaća) (20 %). Pismeni dio ispita (40

%): U semestru se održavaju dva kolokvija. Svaki se od njih boduje na ljestvici 0-50

bodova. Studenti koji ostvare najmanje 25 bodova iz svakog kolokvija oslobađaju se

pismenoga ispita. Ostali studenti pristupaju pismenom dijelu ispita koji sadržajno

odgovara kolokvijima. Usmeni dio ispita (40%) je obavezan za sve studente, pri

čemu odgovaraju na tri pitanja nasumično izabrana iz liste od 50 pitanja podijeljenih

u tri kategorije. Završna ocjena izvodi se na temelju svih navedenih ocjena s

težinskim faktorima kako je navedeno u zagradama kod svakog oblika ocjenjivanja.


Pohađanje nastave 10%, domaći radovi 10%, praktični/pismeni ispit ili kolokvij 40%

te usmeni ispit 40%.


Domagoj Jakobović: „Predavanja iz kolegija Paralelno programiranje“, FER, Zagreb,

30.3.2015.

http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/Paralelno_programiranje_predavanja

%5B8%5D.pdf (dostupno 6.10.2015)

Dopunska literatura

Načini praćenja kvalitete koji osiguravaju stjecanje utvrđenih




ishoda učenja



NAZIV PREDMETA Parcijalne diferencijalne jednadžbe


Nositelj/i predmeta prof.dr.sc. Saša Krešić Jurić


6,0

Suradnici

dr.sc. Tea Martinić Način izvođenja nastave (broj sati u semestru)

P S V T

30 30


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je upoznati studente s elementima teorije parcijalnih diferencijalnih

jednadžbi (PDJ) i osnovnim tehnikama njihovog rješavanja. Naglasak je dan na

razumijevanju teorijskih rezultata i razvijanju praktičnih vještina u rješavanju

zadataka.


Uvjeti za upis: položeni kolegiji Diferencijalni i integralni račun 1 i 2 (ili Matematika 1

i 2), Linearna algebra (ili Linearna algebra i matrični račun) i Obične diferencijalne

jednadžbe (ili Diferencijalne jednadžbe). Potrebne kompetencije: poznavanje

diferencijalnog i integralnog računa funkcije jedne i dvije varijable, matričnog računa

i običnih diferencijalnih jednadžbi.


Očekuje se da je student sposoban: 1. razviti zadanu funkciju u Fourierov red, 2.

klasificirati linearne PDJ drugog reda na tipove, 3. formulirati pojam stabilnosti

rješenja PDJ za različite početne i rubne uvjete, 4. riješiti jednadžbu provođenja

topline i valnu jednadžbu metodom separacije varijabli, 5. konstruirati

D'Alambertovo rješenje valne jednadžbe, 6. riješiti Laplaceovu i Poissonovu

jednadžbu metodom separacije varijabli na pravokutnim i kružnim domenama. Od

studenta se također očekuje da je sposoban konstruirati dokaze tvrdnji koje se

koriste na predavanjima u izgradnji teorije PDJ.


1. Osnovni pojmovi i elementarne tehnike (2 sata) 2. Početni i rubni uvjeti, stabilnost

rješenja (2 sata) 3. Razvoj funkcije u Fourierov red (2 sata) 4. Dirichletov teorem,

uniformna konvergencija (2 sata) 5. Klasifikacija jednadžbi drugog reda (2 sata) 6.

Kanonski oblici hiperboličkih, paraboličkih i eliptičkih jednadžbi (2 sata) 7. Princip

maksimuma, jedinstvenost rješenja jednadžbe provođenja (2 sata) 8. Separacija

varijabli za jednadžbu provođenja, egzistencija rješenja (4 sata) 9. D’Alambertovo

rješenje valne jednadžbe (2 sata) 10. Separacija varijbli za valnu jednadžbu,

egzistencija rješenja (4 sata) 11. Princip maksimuma i princip srednje vrijednosti za

harmonijske funkcije (2 sata) 12. Separacija varijabli za Laplaceovu jednadžbu za

pravokutne i kružne domene, egzistencija i jedinstvenost rješenja (3 sata) 13.

Poissonova formula (1 sat)


Predavanja i auditorne vježbe

Obveze studenata Pohađanje nastave i polaganje kolokvija.



Pohađanje nastave: 2 ECTS Kolokviji: 1 ECTS Pismeni ispit: 1 ECTS Usmeni ispit:

2 ECTS


Kolokviji i završni pismeni i usmeni ispit.


Y. Pinchover, J. Rubinstein, An Introduction to Partial Differential Equations,

Cambridge University Press, 2007.

Dopunska literatura

D. Bleeker, G. Csordas, Basic Partial Differential Equations, Van Nostrand

Reinhold, New York, 1992. T. Myint-U, L. Debnath, Linear Partial Differential

Equations for Scientists and Engineers, 4. izdanje, Birkhauser, Boston, 2007.






NAZIV PREDMETA Praktikum iz računalnih mreža

Kod PMIC31 Godina studija 4.

Nositelj/i predmeta prof. dr. sc.Marko Rosić, Bodovna vrijednost

(ECTS) 2,0

Suradnici

Ivica Andrun, dipl. ing. el. Način izvođenja nastave (broj sati u semestru)

P S V T

30


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je naučiti studente praktične osnove računalnih mreža. Studenti bi

trebali steći praktično znanje za upravljanje uređajima za oblikovanje i analizu

različitih tipova lokalnih mreža.


Odslušan predmet Računalne mreže(79285 ).


1. dizajnirati jednostavnu mrežu koristeći mrežne uređaje. 2. analizirati osnovne

podatke za odabrane mrežne protokole hvatajući pakete u realnom vremenu. 3.

dizajnirati mreže uz pomoć različitih programskih alata i prikazati karakteristike iste

mreže promjenom postavki za različite uređaje i protokole. 4. obraditi i izložiti

drugim studentima jedan od protokola sa osnovnim karakteristikama. Poseban osvrt

na prednosti i mane.


Vježbe u praktikumu (30 sati): • Upoznavanje sa programskom podrškom za vježbe

– 2 sata • Spajanje na različite tipove uređaja i kreiranje mreža – 6 sati Hvatanje i

analiza paketa za različite tipove protokola • DNS, UDP, TCP – 2 sata • ARP, ICMP

– 2 sata • IPv4, IPv6 – 2 sata • HTTP, HTTPS – 2 sata • DHCPv4, DHCPv6 – 2

sata • WLAN – 2 sata • NAT – 2 sata • POP, IMAP – 2 sata • VPN/IPsec– 2 sata

Programski alati za vizualno modeliranje, analizu protokola i podataka, detekciju

grešaka i nedostataka mrežnih postavki. • Ethernet LAN – 2 sata • VPN/IPsec– 2

sata


Laboratorijske vježbe na računalu. Seminarski rad sa izlaganjem.

Obveze studenata 100% prisustvo i izvođenje vježbi. Izlaganje seminarskog rada.


Seminarski rad 1 ECTS. Vježbe u praktikumu 1 ECTS.

Ocjenjivanje i vrjednovanje rada studenata tijekom

Izrada seminarskog rada i njegova obrana.


nastave i na završnom ispitu


• A.S.Tanenbaum, "Computer Networks", 5th Ed., Prentice-Hall, 2011 • L.Peterson,

B.Davie, "Computer Networks: A Systems Approach", 4th Ed., Morgan Kaufmann

Publishers, 2007 • L. Maleš, Skripa “Računalne mreže”, Fakultet prirodoslovno-

matematičkih znanosti i odgojnih područja, 2004.

Dopunska literatura

Cisco Systems, Internetworking Technologies Handbook 2004. Elizabeth D. Zwicky,

Simon Cooper & D. Brent Chapman, Building Internet Firewalls 2nd Edition 2000.


Konzultacije pri izradi seminarskog rada.


Pripremiti studente za samostalno izvođenje vježbi i demonstraciju drugim

studentima.


NAZIV PREDMETA Programske paradigme


Nositelj/i predmeta doc.dr.sc Saša Mladenović


5,0

Suradnici

Marin Aglić Čuvić, mag. educ. inf.


P S V T

30 30


učenja 20%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Stjecanje temeljnih znanja o programskim paradigmama.


Strukture podataka i algoritmi Objektno-orijentirano programiranje


1. Objasniti prednosti i mane pojedine programske paradigme 2. Razviti

jednostavne programe koristeći različite programske paradigme i jezike 3. Utvrditi

prikladnost korištenja određene programske paradigme u različitim kontekstima

primjene 4. Razumjeti prednosti i mane primjene funkcionalne i imperativne

paradigme u izradi programskog koda s istovremenim izvršavanjem


1. Pregled programskih paradigmi uz primjere pripadajućih programskih jezika (2h)

2. Zajednička svojstva programskih jezika (2h) 3. Imperativno programiranje (1/2)

(2h) 4. Imperativno programiranje (2/2) (2h) 5. Objektno-orijentirano programiranje –

temeljeno na klasama (2h) 6. Objektno-orijentirano programiranje – temeljeno na

prototipovima (2h) 7. Funkcionalno programiranje (1/3) (2h) 8. Funkcionalno

programiranje (2/3) (2h) 9. Funkcionalno programiranje (3/3) (2h) 10. Istovremeno i

imperativno programiranje (2h) 11. Istovremeno i funkcionalno programiranje (2h)

12. Logičko programiranje (1/2) (2h) 13. Logičko programiranje (2/2) (2h) 14.

Primjeri dobre prakse (2h) 15. Usporedba rješenja poznatih problema u različitim

paradigmama (2h) Vježbe prate područje predavanja u istoj satnici.


Predavanja i laboratorijske vježbe (praktični rad na računalu)




Predavanja: 1, Laboratorijske vježbe: 1 , Pismeni/usmeni ispit: 3


Prisustvo/sudjelovanje na nastavi (20%) Projekt ( 40%) Pismeni/usmeni ispit (40%)




Robert W Sebesta, Concepts of Programming Languages, 10th Edition, Addison-

Wesley, 2013 Predavanja dostupna putem sustava Moodle

Dopunska literatura

Bruce A. Tate, Seven Languages in Seven Weeks: A Pragmatic Guide to Learning

Programming Languages, The Pragmatic Programmers, 2010


Razgovori sa studentima, anonimna studentska anketa, uspješnost na ispitu,

samoanaliza.



NAZIV PREDMETA Računalna grafika


Nositelj/i predmeta doc. dr. sc. Hrvoje Kalinić Bodovna vrijednost

(ECTS) 5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 10%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Upoznati osnove rada računalnog grafičkog sustava, formiranje slike i grafičkih

objekata. Student je osposobljen za razvoj i primjenu algoritama računalne grafike

te je također upoznat s korištenjem grafičkih biblioteka u programiranju.



1. Digitalna reprezentacija informacije u računalu s posebnim naglaskom na sliku:

upoznati pojmove otipkavanja, gubitka informacije i aliasinga. 2. Ograničenje

ljudske percepcije i kako to utječe na zapis informacije u računalu, odnodno metode

kompresije (kompresija s gubitkom informacije i bez gubitka informacije, naglaska

na učestalim formatima kompresije poput: JPG, PNG, MP3) 3. Upoznati različite

modele reprezentacije boje u računalu i način prikaza boje 4. Upoznati razliku

između spremanja informacije i spremanja dovoljno podataka da se informacija

prenese, razlikovati rastersku od vektorske grafike te njihove prednosti i mane. 5.

Upoznati način stvaranja privida kontinuiranog kretanja iz niza statičnih slika 6.

Osoposobiti studente za pisanje računalnog programa za prikazivanje jednostavnog

3D objekta 7. Korištenje linearnih perspektivnih transformacija slike i affinih

tranfromacija objekta, proširenje 2D matričnih transformacija u 3D prostor


1. Primjene i osnovni koncepti računalne grafike (2) 2. Ljudska percepcija, doživljaj

slike i pohrana informacije u računalu (4) 3. Grafičko sklopovlje i uređaji (2) 4.

Matemetički temelji računalne grafike (4) 5. Grafičke transformacije. Projekcije. (4)

6. Kolokvij 7. Rasterski i vektorski grafički sustavi. (4) 8. Prikazivanje crta, krivulja,

površina i tijela (4) 9. Animacija (4) 10. Kolokvij Vježbe 1. Upoznavanje s

Pythonom i OpenGLom (2) 2. Upoznavanje s OpenGL-om (2) 3. Crtanje točaka u

2D prostoru (2) 4. OpenGL primitivi za crtanje složenijih objekata (2) 5. Bojanje

objekta i simetrija u računalnoj grafici (2) 6. Crtanje 3D objekta (2) 7. Projekcije i

afine transformacije (2) 8. Animacija (2) 9. Interakcija s objektom (4) 10. Predloženi

vlastiti projekt (10)



Obveze studenata Aktivno sudjelovanje u nastavnim aktivnostima. Izrada zadataka kod kuće. Ispit.



Predavanja: 1 Laboratorijske vježbe: 1 Rad van nastave: 1 Projekt: 1

Pismeni/usmeni ispit: 1




Bilješke s predavanja: Računalna grafika, Hrvoje Kalinić

Dopunska literatura








NAZIV PREDMETA Računalne mreže


Nositelj/i predmeta prof. dr. sc. Marko Rosić Bodovna vrijednost

(ECTS) 5,0

Suradnici

Ivica Andrun, dipl ing. el. Način izvođenja nastave (broj sati u semestru)

P S V T

30 30

Status predmeta obvezan Postotak primjene e-

učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je naučiti studente teoretske i praktične osnove računalnih mreža,

mrežne protokole, TCP/IP model i arhitekturu lokalnih mreža. Upoznavanje sa

osnovnim komponentama kao što su mrežni uređaji, mediji za prijenos podataka i

mrežni protokoli.


Nema posebnih potrebnih preduvjeta ni ulaznih kompetencija.


1. opisati osnovne mehanizme prenošenja informacija kod mreža sa prospajanjem

paketa 2. opisati osnovne mehanizme rada i svrhu pojedinih ISO-OSI razina 3.

demonstrirati pojedine mrežne tehnologije u praksi 4. organizirati podmreže 5.

dizajnirati jednostavnu mrežu


Predavanja (30 sati): • Ponavljanje (Internet, povezivanje na Internet, …) – 2 sata •

Uvod u računalne mreže (podjela računalnih mreža, topologije) – 2 sata • Mrežne

arhitekture (OSI model i TCP/IP model) – 2 sata • Fizički sloj (OSI model) – 3 sata •

Podatkovni sloj (OSI model) – 3 sata • Arhitektura lokalnim mreža (IEEE 802 serija

standarda) – 6 sata • Mrežni sloj (OSI model) – 2 sata • Arhitektura TCP/IP modela,

Mrežni sloj na interneti (IP protokol) – 4 sata • Prijenosni sloj na internetu (TCP,

UDP) – 4 sata • Aplikacijski sloj – 2 sata Vježbe (30 sati): • Uvod u računalne

mreže – 2 sata • Kablovi i brojni sustavi – 2 sata • Naredbe – 2 sata • Protokoli

(ARP) – 2 sata • Protokoli (IP) – 4 sata • IPv4 Adrese – 2 sata • IPv4 podešavanje –

4 sata • IPv4 podmreže – 4 sata • IPv4 VLSM – 2 sata • Primjena pravila za

kreiranje mreža – 4 sata • VLSM struktura tipa stablo – 2 sata


30 sati predavanja i 30 sati vježbi.

Obveze studenata Odrađene laboratorijske vježbe te prisutnost na više od 70% predavanja i auditornih

vježbi predstavljaju uvjet za pristupanje ispitu.


• Ispit/kolokvij iz teoretskog dijela (predavanja): 2,5 ECTS • Ispit/kolokvij iz

praktičnog dijela (vježbe): 2,5 ECTS



Stečeno znanje studenta provjerava se tijekom nastave i polaganjem kolokvija i/ili

pismenog ispita. Završna ocjena znanja studenta formira se na usmenom ispitu kao

zajednička ocjena: aktivnosti studenta na predavanjima, ocjene na kolokvijima te

ocjene pismenog i usmenog dijela ispita. Ocjene: • dovoljan (2), zadovoljava

minimalne kriterije, rezultati provjere gore opisanih znanja od 50% do 60%, min.

usvojeni ishodi 1. i 2. • dobar (3), prosječan uspjeh, rezultati provjere znanja s

primjetnim nedostatcima od 61% do 70%, min. usvojeni ishodi 1., 2. i 3. • vrlo dobar

(4), rezultati provjere znanja iznadprosječan uspjeh s ponekom greškom od 71% do

80%, min. usvojeni ishodi 1., 2., 3. i 4. • izvrstan (5), rezultati provjere znanja

izniman uspjeh od 81% do 100%, min. usvojeni ishodi 1., 2., 3., 4. i 5.


• A.S.Tanenbaum, "Computer Networks", 5th Ed., Prentice-Hall, 2011 • L.Peterson,

B.Davie, "Computer Networks: A Systems Approach", 4th Ed., Morgan Kaufmann

Publishers, 2007 • L. Maleš, Skripa “Računalne mreže”, Fakultet prirodoslovno-

matematičkih znanosti i odgojnih područja, 2004.

Dopunska literatura


• Odrađene laboratorijske vježbe te prisutnost na više od 70% predavanja i

auditornih vježbi predstavljaju uvjet za pristupanje ispitu. • Tijekom semestra se vrši

provjera znanja putem kolokvija (2 x teoretski dio, i 2 x tijekom vježbi)



NAZIV PREDMETA Računalni vid


Nositelj/i predmeta doc.dr.sc. Vladimir Pleština


5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 50%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Usvojiti znanja o osnovnim elementima sustava te algoritama i metoda koje se

koriste u aplikacijama računalnog vida. Samostalna sposobnost studenta da

prilagodi i primjeni algoritme računalnog vida za konkretan problem.


Uvjeti za upis: nema ih. Ulazne kompetencije: poznavanje osnova rada na računalu

i poznavanje osnova programiranja.


Nakon uspješnog savladavanja kolegija, studenti bi trebali biti u mogućnosti: 1.

Analizirati i prepoznati zadani problem iz područja računalnog vida 2. Klasificirati

algoritme računalnog vida 3. Identificirati tipove slika 4. Napisati algoritam za

obradu slike u programskom jeziku Python koristeći OpenCV bibilioteku 5.

Identificirati metodu obrade za zadani problem 6. Samostalno primjeniti algoritam

na vlastitom problemu


1. tjedan Uvodno predavanje, upoznavanje studenata sa pravilima predmeta,

pravilima pohađanja, Uvodno predavanje o računalnom vidu, pregled programa,

ciljeva učenja i zadataka studenata. Literatura Vježbe: Uvod u python i bibilioteke

koje će se koristiti. Način instaliranja dodataka koji su potrebni za obradu slika 2.

tjedan Slika, kamere, modeli, kalibracija, opažanje svijetla Vježba 1. Osnovna

manipulacija sa slikama 3. tjedan Osnovne relacije među pikselima, obrada

binarnih slika Vježba 2. Naprednija manipulacija sa slikama 4. tjedan Projekcije,

kodiranje duljine niza i binarni algoritmi (filter veličine, Eulerov broj, rub regije,

površina, opseg, zbijenost, transformacija udaljenosti, središnje osi, stanjivanje,

širenje i skupljanje ) Vježba 3. Matematičke operacije na slici 5. tjedan Morfološki

operatori, osnovne operacije, dilatacija, erozija, zatvaranje, otvaranje, binarna

morfologija, Vježba 4. Obrada slika 6. tjedan Poboljšanje svojstava sivih slika,

eksponencijalne transformacije, modeliranje histograma, linearni filtri (Konvolucija,

filter prostornog usrednjavanja, Gaussov filter, Median filter). Vježba 5. Derivacije

slike 7. tjedan Filtriranje u frekvencijskoj domeni - Fourierova transformacija 1.

kolokvij 8. tjedan Segmentacija slike Vježba 6. Morfološki operatori – označavanje

objekata 9. tjedan Segmentacija slike - detekcija rubova, gradijentni operatori,

operatori druge derivacije, LoG detektor ruba, Canny detektor rubova Vježba 7.

Morfološki operatori – dilatacija, erozija, zatvaranje i otvaranje 10. tjedan Teksture i

boja u slikama, modeli boja, fiziologija oka Vježba 8. OpenCV 11. tjedan 3D

prostor, točke u 3D prostoru, transformacija koordinatnog sustava, interna

orijentacija i kalibracija Vježba 9. OpenCV – Aritmetičke operacije na slikama 12.

tjedan Objekti u pokretu - detekcija promjena i segmentacija temeljena na

promjenama Vježba 10. OpenCV – Pronalaženje i označavanje objekata 13. tjedan

Objekti u pokretu - Praćenje pokretnih objekata Vježba 11. OpenCV – Rad s video

zapisom 14. tjedan Prepoznavanje objekata Vježba 12. OpenCV – Praćenje

objekata 15. tjedan Projektni zadaci i 2. kolokvij



Predavanja. Laboratorijske vježbe. Praktičan rad. Izrada projekta. Konzultacije.

Samostalno istraživanje studenata.

Obveze studenata Prisustvo na predavanjima Prisustvo na vježbama i izrada vježbi. Aktivno

sudjelovanje u nastavnom procesu Samostalna izrada projekta. Ispit.


5 ECTS bodova ukupno: 30 sati predavanja – 1 ECTS bod 30 sati vježbi - 1 ECTS

bod, Izrada projekta (30 sati rada) - 1 ECTS Samostalno učenje za ispit (60 sati) -

2 ECTS boda


Ukupno bodovanje (100%): Ispit ili 2 kolokvija - 80 %, seminar 10% i laboratorijske

vježbe 10%: 1. Kolokvij 1 : 40 % (ili ispit) 2. Kolokvij 2 : 40 % (ili ispit) 3. Seminar :

10 % (obavezan) 4. Lab vježbe 10 % (obavezno) Ocjena po postocima: 50% do

62% - dovoljan (2) 63% do 75% - dobar (3) 76% do 88% - vrlo dobar (4) 89% do

100% - izvrstan (5)


1. Obrada slika i računalni vid, interna skripta. 2. Ramesh Jain, Rangachar Kasturi,

Brian G.Schunck, Machine Vision, McGraw-Hill, 1995.

Dopunska literatura

1. Linda G. Shapiro, George C. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, 2001. 2.

Wesley E.Snyder, Hairong Qi, Machine Vision, Cambridge University Press, 2004.

3. D.A. Forsyth, J. Ponce, Computer Vision A Modern Approach, Prentice Hall,

2003 4. Foley, Computer Graphics: Principles and Practice (second edition in C),

Addison-Wesley Publishing Company, 1996.


Razgovor sa studentima, Mišljenja studenata o kvaliteti nastave putem anonimnih

anketa. Nastavnici koji podučavaju srodne predmete surađuju i zajednički vode

brigu o kvaliteti nastave. Uspješnost studenata na kolegiju, Samoanaliza.



NAZIV PREDMETA Raspodijeljeni sustavi


Nositelj/i predmeta prof. dr. sc. Marko Rosić Bodovna vrijednost

(ECTS) 5,0

Suradnici



P S V T

30 30


učenja 20%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Stjecanje temeljnih znanja o raspodijeljenom računarstvu i odgovarajućim

sustavima. Vladanje temeljnim načelima primjene, vrednovanja te modeliranja

raspodijeljenih sustava.


Nema ih.


1. Nabrojati karakteristike, prednosti i nedostatke raspodijeljenih sustava 2.

Razumjeti specifičnosti programske podrške raspodijeljenih sustava 3. Razumjeti

algoritme komunikacije u raspodijeljenim sustavima 4. Razumjeti logičke, vektorske

i matrične satove 5. Nabrojati i razumjeti načine zajedničkog korištenja dijeljenih

resursa i algoritme međusobnog isključivanja u raspodijeljenim sustavima. 6.

Opisati model partnerskog umrežavanja


Predavanja: Uvod u raspodijeljene sustave (2h) , definicija raspodijeljenih sustava,

prednosti i nedostatci raspodijeljenih sustava (2h), karakteristike raspodijeljenih

sustava (2h), dijeljenje resursa (2h), sklopovske postavke raspodijeljenih sustava

(3h), operacijski sustavi raspodijeljenih sustava (3h), posrednički vezni programi

(middleware) (2h), komunikacije u rapodijeljenim sustavima (4h), logički, vektorski i

matrični satovi (4), međusobna isključivanja (2), klijent poslužitelj model (2h), mreže

partnerskog umrežavanja (2h). Vježbe prate područje predavanja u istoj satnici.


Predavanji i laboratorijske vježbe (praktični rad na računalu)

Obveze studenata Pohađanje predavanja i vježbi prema pravilniku o studiranju. Izrada zadanih

laboratorijskih vježbi.


Predavanja: 1, Laboratorijske vježbe: 1 , Pismeni/usmeni ispit: 3


Prisustvovanje na nastavi (10%), Pismeni/usmeni ispit (po izboru) (90%)




M. Van Steen, A. Tannebaum, Distributed Systems: Principles and Paradigms,

Prentice Hall Interni skript Predavanja dostupna putem sustava Moodle

Dopunska literatura

R. Orfali, D. Harkley, J. Edwards: The Essential Distributed Object Survival Guide,

John Wiley


Razgovori sa studentima, anonimna studentska anketa, uspješnost na ispitu,

samoanaliza.



NAZIV PREDMETA Rudarenje podataka

Kod PMIH20 Godina studija 1.


(ECTS) 5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 10%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Razumijevanje osnovnih koncepata i algoritama za rudarenje podataka. Stjecanje

znanja i vještina u procesima rudarenja podataka na (velikim) skupovima podataka.


Primijenjena statistika (poželjno)


1. Upoznavanje metoda za predprocesiranje, pretraživanje i vizualizaciju podataka

2. Upoznavanje algoritamam za klasifikaciju, asocijaciju i grupiranje podataka 3.

Razumijevanje osnovnih paradignmi učenja: učenje bez nadzora, učenje potporom i

učenje pod nadzorom 4. Razumijevanje problema pretreniranja i prokletstva

dimenzionalnosti


Ciljevi i zadatci rudarenja podataka (2) Pripremna obrada podataka (2)

Pretraživanje i vizualizacija podataka (2) Utvrđivanje sličnosti među podatcima:

korelacija i entropijske mjere (4) Klasifikacija podataka: stabla odluke (2)

Alternativne metode klasifikacije podataka: metoda najbližeg susjedstva, Bayesov

pristup klasifikaciji, neuronske mreže... (4) Kolokvi (2) Asocijacija podataka (2)

Grupiranje podataka: K-najbližih susjedstava, samoorganizirajuće mreže... (4)

Različite paradigme i pristupi učenju (2) Tehnike za smanjenje dimenzionalnosti

prostora (2)











Tan, P.-N., Steinbach, M., Kumar, V.: Intoduction to data minig, Pearson Education,

Inc., 2006 Bilješke s predavanja: Rudarenje podataka, Hrvoje Kalinić

Dopunska literatura

Wu, X. et al.:Top 10 algorithms in data mining. Knowl. Inf. Syst., Vol. 14, No. 1.

(2007), pp. 1-37. Nastavni materijali dostupni na Internetu, uključujući rješenja

odabranih zadataka te dodatna znanstvena literatura.






NAZIV PREDMETA Složenost algoritama



(ECTS) 6,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 40%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Cilj kolegija je naučiti studente naprednijim algoritamskim konceptima. Upoznat će

se s oblikovanjem efikasnijih algoritama, te preciznom analizom njihove složenosti.



Student je sposoban: - primijeniti naučeno za razvoj novih algoritama i

izračunavanje složenosti tih algoritama - raščlaniti svaki algoritam i analizirati

osnovna svojstva (ulaz, izlaz, efikasnost, ...) - argumentirati važnost sortiranja

algoritma, prikazati i usporediti algoritme za sortiranje - ukazati na prednosti i

nedostatke pohlepnih algoritama, poduprijeti tvrdnje na rješavanje problema

optimizacije (minimalno razapinjuće stablo, ...) - izdvojiti koju metodu konstruiranja

algoritama bi trebalo iskoristiti za rješavanje kojih problema, usporediti odabranu

metodu s ostalim metodama


Uvodni dio. Algoritmi, osnovna svojstva, složenost. – 2 sata Asimptotsko ponašanje

funkcija. – 2 sata Rekurzivni algoritmi. – 4 sata Brzo množenje matrica, algoritmi za

množenje i dijeljenje, quicksort. – 4 sati Pohlepni algoritam. – 2 sata Algoritmi na

grafovima. – 2 sata Dijkstra, Prim, Kruskal algoritmi. – 4 sati Minimalno razapinjuće

stablo, obilazak grafa, ciklusi – 6 sata Dinamičko programiranje – 4 sati






ispit - 2.5 ECTS





izvedbenim planom predviđeno. Aktivnost na nastavi, rješavanje domaćih zadaća,



ocjena.


T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, Introduction to Algorithms, MIT Press,

Cambridge, Massachusetts, 1990. D. Knuth, The Art of Computer Programming,

Vol. 1, Fundamental Algorithms, Addison-Wesley, Reading, MA, USA, 1997.

Dopunska literatura






NAZIV PREDMETA Statistika u računarstvu


Nositelj/i predmeta Ana Perišić, viši predavač Bodovna vrijednost

(ECTS) 5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Ciljevi kolegija su usvajanje osnovnih pojmova i klasičnih metoda statističke analize

podataka, priprema studenata za samostalnu statističku analizu, te stjecanje

vještina u korištenju statističkih programskih alata.


Položen kolegij Uvod u vjerojatnost i statistiku.


Od studenata/ica se nakon odrađenog kolegija očekuje da mogu: - provesti opisnu

statističku analizu - odabrati i koristiti statističke modele za realne probleme te

argumentirano prosuđivati njihovu prikladnost - procijeniti statističke parametre i

izračunati standardnu pogrešku procjene - konstruirati pouzdane intervale -

razumjeti koncept statističkog testiranja i provesti statističke testove - provesti

analizu linearnog regresijskog modela i pravilno interpretirati parametre modela -

s razumijevanjem iskazati i dokazati matematičke tvrdnje vezane uz statističku

teoriju obuhvaćenu ovim kolegijem - koristiti računalne alate za izradu izvještaja,

grafičkih i tabelarnih prikaza rezultata, te općenito kao potporu statističkoj analizi -

kritički proučavaju i primjenjuju novu literaturu za analizu podataka


Predavanja (2h) /vježbe (2h) po tjednima: 1. Uvod. Opisna statistika: statistički

podaci. Pojam i klasifikacija statističkih obilježja. Frekvencijske razdiobe diskretnih

obilježja. Tablični i grafički prikaz razdiobe. Neprekidna statistička obilježja.

Grupiranje podataka i grafičko prikazivanje. 2. Opisna statistika: Mjere centralne

tendencije. Sredina (aritmetička, geometrijska, harmonijska). Medijan. Mod.

Kvantili. Mjere varijabilnosti: raspon varijacije. interkvartil. standardna devijacija.

Dijagram pravokutnika. Čebiševljeva nejednakost i interpretacija. Momenti.

Standardizacija podataka. Mjere oblika (koeficijenti asimetrije i zaobljenosti). 3.

Frekvencijske razdiobe dvodimenzionalnih statističkih obilježja (kontingencijske

tablice). Marginalna i uvjetna frekvencijska distribucija. Statistička

zavisnost/nezavisnost. 4. Slučajne varijable, diskretne i neprekidne slučajne

varijable, funkcije slučajnih varijabli. 5. Zajedničke distribucije. Uvjetne distribucije.

Nezavisnost. 6. Očekivanje, varijanca i kovarijanca. Uvjetno očekivanje. 7.

Centralni granični teorem. 8. Uzorkovanje. Populacija i uzorak. Parametar

populacije i statistika. Jednostavni slučajni uzorak (s ponavljanjem i bez

ponavljanja, konačna i beskonačna populacija). Stratificirani slučajni uzorak. 9.

Procjena parametara. Metoda momenata. Standardna pogreška procjene.

Nepristranost. Metoda najveće vjerodostojnosti. Asimptotska razdioba procjenitelja

najveće vjerodostojnosti. 10. Intervalno procjenjivanje. Pouzdani interval. 11.

Testiranje statističkih hipoteza. Statistička hipoteza. Statistički test. Pogreške pri

testiranju. Klasično testiranje. Neyman -Pearsonova lema. Razina značajnosti testa,

p-vrijednost. 12. Osnovni testovi bazirani na jednom uzorku, osnovni testovi

bazirani na dva uzorka, osnovni test za sparene podatke. 13. χ2-test o


prilagođenosti diskretnih modela podacima. Kolmogorov -Smirnovljev test. χ 2-test

homogenosti diskretnih populacija i test nezavisnosti u kontingencijskoj tablici. 14.

Analiza varijance. Jednofaktorska analiza varijance. 15. Korelacija i regresija.

Korelacijska analiza. Regresijska analiza. Procjena parametara. Gauss - Markovljev

teorem. Uzoračke razdiobe procjenitelja. ANOVA-tablica. Predikcija.


x predavanja x vježbe x samostalni zadaci

Obveze studenata Pohađanje nastave, izrada domaćih zadataka.


Pohađanje nastave: 0.1 ECTS Kolokviji ili pismeni ispit: 3.5 ECTS

Praktični rad: 1 ECTS Usmeni ispit: 0.4 ECTS


Pohađanje nastave; domaće zadaće (praktični zadaci); pismeni i usmeni ispit.

Studenti imaju mogućnost tokom semestra parcijalno polagati pismeni dio ispita

putem kolokvija. Tijekom semestra održat će se dva kolokvija. Studenti koji polože

oba kolokvija oslobođeni su polaganja pismenog dijela ispita.


1. N. Sarapa, Teorija vjerojatnosti, Školska knjiga, Zagreb, 2002. 2. John A. Rice,

Mathematatical Statistics and Data Analysis, Second Edition, Duxbury Press, 1996.

3. F. Daly, D. J. Hand, M. C. Jones, A. D. Lunn, K. J. McConway, Elements of

Statistics, Addison Wesley, 1995.

Dopunska literatura

1. G. K. Bhattacharyya, R. A. Johnson, Statistical Concepts and Methods, John

Wiley & Sons, 1977. 2. Ž. Pauše, Uvod u matematičku statistiku, Školska knjiga,

Zagreb, 1993 3. R.V. Hogg, A.Craig, J.W. McKean, Introduction to Mathematical

Statistics, 6th edition, Pearson Prentice Hall 4. D. Freedman, R. Pisani, R. Purves,

A. Adhikari, Statistics, 2nd edition, W. W. Norton & Co, 1991. 5. D. J. Savile, G. R.

Wood, Statistical Methods. A Geometric Primer, Springer Verlag, 1996. 6. D.

Williams, Weighing the Odds, Cambridge University Press, 2001. 7. Priručnici za

korištenje R-a (npr. W.N. Venables i D.M. Smith (M.Kumbatović, Kasum D.), Uvod

u korištenje R-a)




Ostalo (prema mišljenju


predlagatelja)


NAZIV PREDMETA Teorija grafova


Nositelj/i predmeta prof.dr.sc. Damir Vukičević Bodovna vrijednost

(ECTS) 5,0

Suradnici

dr.sc. Tanja Vojković Način izvođenja nastave (broj sati u semestru)

P S V T

30 30


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Upoznati studente s osnovnim pojmovima i metodama teorije grafova. Studenti će

usvojiti i naučiti razumjeti svojstva grafova te njihovu važnost u primjenama.


Temeljna znanja iz linearne algebre.


Očekuje se da studenti: - korektno formuliraju definicije i iskazuju tvrdnje iz sadržaja

kolegija, - ilustriraju pojmove i zaključke odgovarajućim primjerima, - izvode

dokaze temeljnih tvrdnji, - primijenjuju koncepte iz teorije grafova u modeliranu i

rješavanju određenih tipova diskretnih problema, - svoje znanje, razumijevanje i

sposobnosti rješavanja problema mogu primijeniti u širem kontekstu teorije grafova,

- stručnjacima i laicima mogu jasno i nedvosmisleno komunicirati svoje zaključke te

znanje i argumente koji ih podupiru, - imaju vještine učenja koje mu omogućuju

cjeloživotno obrazovanje iz ovog područja.


1. Uvod. Grafovi i slikovni prikazi. Temeljni pojmovi teorije grafova, primjeri nekih

tipova grafovi. (3) 2. Bipartitni grafovi. Izomorfizam grafova. (2) 3. Povezanost

grafova, šetnje, staze, putovi. (3) 4. Eulerovi grafovi, Hamiltonovi grafovi. (3) 5.

Stabla, karakterizacija i svojstva stabala, prebrojavanje stabala. (3) 6. Bojanja

grafa. Bojenje bridova. Kromatski broj. Bojanja vrhova. (4) 7. Planarni grafovi.

Eulerov teorem. Bojanje planarnih grafova. (3) 8. Usmjereni i težinski grafovi. (3) 9.

Vršna i bridna povezanost u grafovima. (2) 10. Sparivanja u grafovima. Vršni i bridni

pokrivač, savršena i maksimalna sparivanja. (4)


predavanja i vježbe

Obveze studenata Pohađanje nastave najmanje 70%.


Pohađanje nastave 3 Pismeni ispit 1 Usmeni ispit 1


Ispit se polaže u pismenom i usmenom obliku. Položen pismeni oblik ispita je uvjet

za pristupanje usmenom ispitu. Pismeni oblik ispita može se polagati putem



kolokvija, tijekom nastave, kako je to izvedbenim planom predviđeno.


A. Golemac, Osnove teorije grafova, skripta, PMF, Split, 2014. D. Veljan,

Kombinatorna i diskretna matematika, Algoritam, Zagreb, 2001 D. Veljan,

Kombinatorika s teorijom grafova, Školska knjiga, Zagreb, 1989.

Dopunska literatura

J. Matoušek, J. Nešetril, Invitation to Discrete Mathematics, Oxford University

Press, Oxford, 1998. R.J. Wilson, Introduction to Graph Theory, Longman, Harlow,

Essex, 1999.


Statistika ispitnih rezultata i studentsko vrednovanje putem anonimne ankete

provedene prema Pravilniku Sveučilišta u Splitu, na kraju izvedbe predmeta.



NAZIV PREDMETA Teorija igara



(ECTS) 5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 15

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Student se upoznaje s osnovama teorije igara. Zna objasniti osnovne koncepte

teorije igara, riješiti jednostavnije probleme iz teorije igara, te prepoznati probleme

(iz stvarnog života) koji se mogu riješiti teorijom igara. Može uočiti jednostavnije

veze između ekonomskih pojavnosti i teorije igara.


Uvjet za upis: odslušani i položeni uvodni matematički kolegiji Potrebne

kompetencije: poznavanje elementarnih matematičkih funkcija, bazično znanje

integrala i derivacija


Student je sposoban: - definirati osnovne pojmove vezane uz: dominacije strategija,

Nashovih ekvilibrija, evolucijske i ekonomske modele; - analizirati različite vrste

Nashovih ekvilibrija; - analizirati moguće ishode jednostavnijih igara; - riješiti

jednostavnije igre; - usporediti različite tipove aukcija; - analizirati aksiome funkcije

korisnosti i Nashove aksiome; - primijeniti teoriju igara na jednostavnije ekonomske

modele.


dominantne i dominirane strategije (2) čisti Nashov ekvilibriji, igre sume nula i

mješoviti Nashovi ekvilibriji (4) ekonomski modeli (4) evolucijski modeli (2) primjeri

odabranih igara (2) konačne igre i indukcija unatrag (2) igre potpune informacije i

igre nepotpune informacije (2) repetativne igre i moralni rizik (2) primjeri odabranih

igara (2) aukcije (2) funkcija korisnosti (2) problem pregovaranja (4)



Obveze studenata Pohađanje nastave, uspješno pisanje kolokvija.


Pohađanje nastave: 1,5 ECTS. Kolokviji: 1,5 ECTS Završni pismeni i usmeni ispit: 2

ECTS.


Kolokviji, završni usmeni i pismeni ispit.



1. Open Yale Course on Game Theory. http://oyc.yale.edu/economics/econ-159 2.

M. J. Osborne, A. Rubinstein: A Course in Game Theory, MIT Press, 1998

Dopunska literatura

1. J.H.Conway, On Numbers and Games, Academic Press, 1976 2. E. Berlekamp,

H. Conway, R.Guy,Winning ways for your mathematical plays, AK Peters Ltd, 2001

(Vol 1) 3. E. Berlekamp, H. Conway, R.Guy,Winning ways for your mathematical

plays, AK Peters Ltd, 2001 (Vol 2) 4. E. Berlekamp, H. Conway, R.Guy, Winning

ways for your mathematical plays, AK Peters Ltd, 2001 (Vol 3) 5. E. Berlekamp, H.

Conway, R.Guy,Winning ways for your mathematical plays, AK Peters Ltd, 2001

(Vol 4)






NAZIV PREDMETA Teorija kodiranja


Nositelj/i predmeta izv.prof.dr.sc. Joško Mandić


5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je studente upoznati s osnovnim metodama iz teorije kodiranja.

Naglasak je na konstrukciji raznih linearnih kodova pomoću raznih matematičkih

objekata, na primjer dizajna. Također se pomoću računalnog programa konstruiraju

i analiziraju linearni kodovi.


Potrebne kompetencije: poznavanje linearne algebre.


Student je sposoban: - definirati kodove i njihove osnovne parametre - analizirati i

razlikovati različite vrste kodova - objasniti vezu dizajna i linearnih kodova - pomoću

računalnog programa konstruirati i analizirati kodove.


- Uvod u teoriju kodiranja (2) - Sferno pakiranje i Shannonov teorem (2) - Konačna

polja (2) - Uvod u program GAP (2) - Uvod u paket Guava (2) - Linearni kodovi (2) -

Primjeri linearnih kodova (2) - Dizajni i njihovi kodovi (2) - Hammingovi kodovi (2) -

Savršeni kodovi (2) - Reed-Solomonovi kodovi (2) - Kodovi nad potpoljima (2) -

Ciklički kodovi (2) - Novi kodovi iz starih (2) - Prebrojavanje težina i udaljenosti (2)



Obveze studenata Pohađanje nastave i izrada seminarskog rada.


Pohađanje nastave: 1 ECTS, Seminarski rad: 1 ETCS. Usmeni ispit: 3 ETCS,



Obvezna literatura


(dostupna u knjižnici i putem ostalih medija)

J.I. Hall, Notes on Coding Theory, 2010

Dopunska literatura

1. Assmus, J.D. Key, Designs and their codes, Cambridge University Press,

London, 1992 2. J.H. van Lint, Introduction to Coding Theory, Springer-Verlag,

Berlin, 1982. 3. S. S. Adams,Introduction to Algebraic Coding Theory (With Gap),

2008






NAZIV PREDMETA Uvod u obradu prirodnog jezika


Nositelj/i predmeta doc.dr.sc. Branko Žitko Bodovna vrijednost

(ECTS) 5,0

Suradnici


P S V T

30,30 , 30,30

,


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Upoznavanje područja obrade prirodnog jezika. Obrada na morfološkom,

sintaktičkom, semantičkom i pragmatičkom nivou s lingvističke i računalne

perspektive. Usvajanje temeljnih modela i algoritama za obradu prirodnog jezika.


Ulazne kompetencije: linearna algebra i vjerojatnost, objektno orijentirano

programiranje u Pythonu.


Student će moći: 1. opisati metode obrade prirodnog jezika 2. pripremiti podatke za

obradu prirodnog jezika 3. implementirati algoritme za obradu prirodnog jezika u

Pythonu 4. ocijeniti i usporediti rezultate obrade prirodnog jezika


Tjedan1: Predavanja: Uvodno predavanje: nastavnici, obaveze studenata, elementi

tekućeg praćenja, ispit, ocjena, predstavljanje ciljeva kolegija, literatura Problemi

obrade prirodnog jezika, težinska kategorizacija Vježbe: Rad s tekstualnim

datotekama i Web sadržajem u programskom jeziku Python Tjedan2: Predavanja:

Osnove obrade jezika, regularni izrazi, tokenizacija riječi, normalizacija riječi i

izvlačenje korijena, segmentacija rečenice i stabla odluke Vježbe: Regularni izrazi

u Pythonu, segmentacija riječi i rečenica pomoću regularnih izraza, izvlačenje

teksta iz Web stranice Tjedan3: Predavanja: Minimalna udaljenost dva niza

znakova, izračun minimalne udaljenosti, povratno praćenje kod izračuna

poravnanja, težinska minimalna udaljenost, minimalna udaljenost u računalnoj

biologiji Vježbe: Implementacija algoritam minimalne udaljenosti u Pythonu,

Implementacija povratnog praćenja kod izračuna minimalne udaljenosti Tjedan4:

Predavanja: Modeliranje jezika, n-gram, procjena vjerojatnosti n-grama, evaluacija i

perpleksija, generalizacija i problem nula, Laplaceovo izglađivanje, interpolacija i

odustajanje, good-turing izglađivanje Vježbe: Modeliranje n-grama u Pythonu,

generiranje jezika temeljem n-grama. Tjedan5: Predavanja: Ispravljanje

pravopisnih grešaka, kanal sa šumom, greške stvarnih riječi Vježbe: Implementacija

algoritma za ispravljanje pravopisnih grešaka temeljem rječnika i minimalne

udaljenosti Tjedan6: Predavanja: Klasifikacija teksta, naivni Bayes klasifikator,

formalizacija naivnog Bayesovog klasifikatora, učenje klasifikatora, odnos s

modelom jezika, multinominalni naivni Bayesov klasifikator, preciznost i opoziv, F-

mjera, evaluacija klasifikatora Vježbe: Implementacija naivnog Bayesovog

klasifikatora u Pythonu Tjedan7: Predavanja: Sentimentalna analiza i osnovni

algoritmi, leksikon sentimenata, učenje leksikona sentimenata Vježbe:

Implementacija sentimentalnog analizatora u Pythonu zasnovanog na leksikonu

Tjedan8: Predavanja: usporedba diskriminativnog i generativnog klasifikatora,

osobine diskriminativnog klasifikatora, linearni klasifikator temeljem na osobinama

teksta, model maksimalne entropije, optimizacija vjerojatnosti Vježbe: Tjedan9:

Predavanja:Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER), ekstrakcija informacija,


evaluacija NER, slijedni model za NER, maksimalna entropija slijednog modela

Vježbe: Implementacija Markovljevog modela maksimalne entropije za identifikaciju

naziva osoba Tjedan10: Predavanja: Ekstrakcija relacija (RE), korištenje uzoraka

kod RE, nadzirana RE, polunadzirana i nenadzirana RE Vježbe: Treniranje

Markovljevog modela maksimalne entropije Tjedan11: Predavanja: Parsiranje

teksta, sintaktičke strukture, empirijski pristup parsiranju, eksponencijalni problem

parsiranja Vježbe: Modeliranje CFG Tjedan12: Predavanja: Probabilističko

parsiranje, kontekstno neovisne gramatike (CFG) i probabilističke kontekstno

neovisne gramatike (PCFG), transformacija gramatike, CKY parsiranje Vježbe:

Implementacija CKY parsera za PCFG Tjedan13: Predavanja: Vraćanje

informacija IR, term-dokument matrice, invertirani indeksi, obrada upita temeljem

invertiranih indeksa, frazni upiti i pozicijski indeksi, rankirani IR, bodovanje, TF-IDF

težine, model vektorskog prostora Vježbe: Implementacija IR sustava temeljenog na

TF-IDF Tjedan14: Predavanja: Sustavi za odgovaranje na pitanja QA, tipovi

odgovora i formuliranje upita, ekstrakcija odgovora, korištenje znanja u QA Vježbe:

Implementacija QA sustava korištenjem Wiki resursa Tjedan15: Predavanja: Uvod

u sumarizaciju, generiranje isječaka i ekstrakcija odgovora, evaluacija sumarizacije,

sumarizacija skupa dokumenata Vježbe: Implementacija sumarizacije temeljena na

ekstrakciji informacija


predavanja, vježbe

Obveze studenata Pohađanje nastave, aktivno sudjelovanje u nastavnom procesu, pismeni ispit


Pohađanje nastave: 2 ECTS Praktični rad: 1 ECTS Pismeni ispit: 2 ECTS


Aktivnost studenata na predavanjima i vježbama (prisutnost na vježbama,

rješavanje zadataka) (50 %). Pismeni dio ispita (50 %), Završna ocjena izvodi se

na temelju svih navedenih ocjena.


D. Jurafsky, J. H. Martin, (2000) Speech and Language Processing, PrenticeHall

Dopunska literatura S. Bird, E. Klain, E. Looper, (2009) Natural Language Processing with Python,


O'Reilly Media






NAZIV PREDMETA Uvod u programsko inženjerstvo

Kod PMID50 Godina studija 1.i 2.

Nositelj/i predmeta doc. dr. sc. Branko Žitko Bodovna vrijednost

(ECTS) 5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Kategorizirati i usporediti životne cikluse razvoja programske podrške. Identificirati i

opisati elemente životnog ciklusa razvoja programske podrške. Napraviti modele

procesa i ostale modele koji se javljaju tijekom životnog ciklusa razvoja programske

podrške. Opisati faze pojedinih aktivnosti životnog ciklusa razvoja programske

podrške. Izmjeriti proces razvoja programske podrške i programsku podršku.

Modelirati, implementirati i testirati objektno orijentiranu programsku podršku.


Uvjeti za upis: Objektno orijentirano programiranje. Ulazne kompetencije:

proceduralno programiranje u Pythonu.


Student će moći: 1. opisati proces razvoja programske podrške 2. izmjeriti

programsku podršku 3. napraviti UML model objektno orijentirane programske

podrške 4. napisati objektno orijentirane programe u programskom jeziku Python 5.

testirati programsku podršku


Tjedan1: Predavanja: Uvodno predavanje: nastavnici, obaveze studenata, elementi

tekućeg praćenja, ispit, ocjena, predstavljanje ciljeva kolegija, literatura Životni

ciklus programske podrške: aktivnosti i dokumenti životnog ciklusa, modeli životnog

ciklusa, linearni model, prototipni model, spiralni model, inkrementalni model,

iterativni i inkrementalni model, unificirani proces Vježbe: Definiranje klase i

stvaranje objekta u Pythonu, atributi i metode, specijalne metode Tjedan2:

Predavanja: Model procesa programske podrške, dijagram tijeka podataka,

Petrijeva mreža, modeli programske podrške, objektni model, dijagram primjeraka,

dijagram slijeda, model korištenja, scenarij korištenja, graf kontrole tijeka, dijagram

stanja Vježbe: Statički atributi i statičke metode, specijalne metode Tjedan3:

Predavanja: Vođenje projekta programske podrške, procesno i projektno vođenje,

timski pristup vođenja, model zrelosti, osobni proces, analiza stečene vrijednosti,

praćenje grešaka, posmrtna analiza Vježbe: Kolekcijske klase, specijalne metode

kolekcijskih klasa Tjedan4: Predavanja: Planiranje projekta, struktura podjele

zadataka, tehnika evaluacije i recenzije programa, procjena troška programske

podrške, LOC procjena, COCOMO model, procjena funkcijskih točaka Vježbe:

Nasljeđivanje i polimorfizam, nadklasa i podklasa, pozivanje metoda nadklase

Tjedan5: Predavanja: Mjerenje programske podrške, teorija mjerenja, relacijski

sustavi mjerenja, monotonost, mjerne skale, metrika programske podrške, ciklički

brojevi, Halsteadova mjera,Henry-Kafuarov tok informacija, metrika procesa i

produktivnost Vježbe: Moduli i aplikacije s više datoteka, paketi Tjedan6:

Predavanja: Kolokvij Vježbe: Model korištenja, scenarij korištenja, dijagram

aktivnosti Tjedan7: Predavanja: Upravljanje i analiza rizika, identifikacija rizika,

procjena rizika, izloženost riziku, stablo odluke rizika, smanjenje rizika, plan

upravljanja rizika, osiguranje kvalitete programske podrške, formalna inspekcija i

tehnički pregled, pouzdanost programske podrške, statistika osiguranja kvalitete


Vježbe: UML dijagram korištenja, scenarij korištenja, dijagram aktivnosti Tjedan8:

Predavanja: Zahtjevi, objektni model zahtjeva, modeliranje tijeka podataka,

modeliranje korištenja, rječnik zahtjeva, dijagram sustava Vježbe: UML dijagram

klasa, modeliranje arhitekture, UML modeliranje atributa i metoda, implementacija

atributa i metoda u Pythonu Tjedan9: Predavanja:Oblikovanje, faze procesa

oblikovanja, dobra apstrakcija metoda, mjerenje kohezije, mjerenje spojenosti,

praćenje zahtjeva Vježbe: UML modeliranje veza i nasljeđivanja, implementacija

veza i nasljeđivanja u Pythonu Tjedan10: Predavanja: Osnove testiranja

programske podrške, kriteriji pokrivenosti testa, uključivanje, funkcionalno testiranje,

matrica testa, strukturno testiranje, testiranje tijeka podataka, slučajno testiranje,

granično testiranje Vježbe: modeliranje korisničkog sučelja, implementacija

korisničkog sučelja Tjedan11: Predavanja: Kolokvij Vježbe: modeliranje kontrolnog

sučelja, implementacija kontrolnog sučelja u Pythonu Tjedan12: Predavanja:

Objektno orijentirani razvoj programske podrške, identifikacija objekata,

identifikacija asocijacija, identifikacija mnogostrukosti asocijacija Vježbe: UML

dijagram slijeda, preslikavanje dijagrama aktivnosti u dijagram slijeda Tjedan13:

Predavanja: Tradicionalne objektno orijentirane metrike, metrike objektno

orijentiranog oblikovanja, MOOD metrike Vježbe: Testiranje metoda u Pythonu

Tjedan14: Predavanja: Objektno orijentirano testiranje, MM testiranje, pokrivenost

parova funkcija Vježbe: Testiranje klasa u Pythonu Tjedan15: Predavanja: Kolokvij

Vježbe: Testiranje modula u Pythonu


predavanja, vježbe

Obveze studenata Pohađanje nastave, aktivno sudjelovanje u nastavnom procesu, kolokvij, usmeni

ispit


Pohađanje nastave: 2 ECTS Praktični rad: 1 ECTS Kolokvij: 1 ECTS Usmeni ispit: 1

ECTS



rješavanje zadataka) (25 %). Kolokvij (50 %): Studenti koji ostvare najmanje 50%

bodova iz svih kolokvija, oslobađaju se od usmenog ispita. Usmeni dio ispita (25

%). Završna ocjena izvodi se na temelju svih navedenih ocjena.

Obvezna literatura



Schaum's Outlines of Software Engineering, David A. Gustafson, McGraw-Hill,

2002, online

Dopunska literatura

Software Engineering, Ian Sommerville, Addison-Wesley, 2011






NAZIV PREDMETA Uvod u topologiju



(ECTS) 6,0

Suradnici

Dino Peran, mag. math. Način izvođenja nastave (broj sati u semestru)

P S V T

30 30


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj predmeta je da studenti usvoje osnovna znanja iz opće topologije nužno

potrebna za razumijevanje i usvajanje drugih naprednijih, specijalističkih

matematičkih sadržaja.


Položen kolegij Teorija skupova


Očekuje se da student - razumije i usvoji osnovne pojmove i tvrdnje opće toplogije,

- primijeni usvojena znanja samostalno dokazujući tvrdnje o topološkim prostorima,

- ispita da li dani topološki prostor ima neka od traženih svojstava (povezanost,

kompaktnost, separabilnost, 1-prebrojivost, 2-prebrojivost, neki od aksioma

separacije) - provjeri istinitost tvrdnji o topološkim prostorima i neprekidnim

preslikavanjima izravnim dokazom ili pronalezeći odgovarajuće protuprimjere


- Osnovni pojmovi (6 sati) Topološki prostor. Baza i podbaza topologije. 2-prebrojivi

prostori. Metrička topologija. Zatvoreni skupovi. Nutrina, zatvorenje i granica skupa.

Okolina točke. Lokalna baza. 1-prebrojivi prostori. Gomilište skupa. Gustoća.

Separabilnost. Potprostor. Produkt topoloških prostora. Kvocijentni prostor. -

Aksiomi separacije (2 sata) T1-prostori. Hausdorffovi prostori. Regularni prostori.

Normalni prostori. - Konvergencija (6 sati) Konvergencija nizova. Gomilište niza.

Obična i uniformna konvergencija nizova realnih funkcija. Konvergencija mreža. -

Neprekidnost (6 sati) Neprekidna preslikavanja. Karakterizacija neprekidnosti.

Homeomorfizam i ulaganje. Urysohnova karakterizacija normalnih prostora.

Tietzeov teorem o proširenju preslikavanja. - Povezanost (4 sata) Povezanost.

Karakterizacija povezanosti. Povezanost putevima. Komponente povezanosti i

povezanosti putevima. Produkt (putevima) povezanih prostora. Lokalna povezanost.

- Kompaktnost (6 sati) Kompaktnost. Karakterizacija kompaktnosti. Kompaktni

metrički prostori. Konačni produkt kompaktnih prostora. Neprekidna preslikavanja

na kompaktnim prostorima. Dinijev teorem. Lokalna kompaktnost. Kompaktifikacija

jednom točkom.


Predavanja i vježbe

Obveze studenata Redovito pohađanje predavanja i vježbi, pisanje domaćih zadaća, samoučenje









J. Munkres, Topology, Pearson Education International, New York, 2000. S.

Mardešić, Matematička analiza u n-dimenzionalnom realnom prostoru I, Školska

knjiga, Zagreb, 1974. J. Dugundji, Topology, Allyn and Bacon Inc. Boston, 1966.

Dopunska literatura

R. Engelking, General Topology, PNW, Warszawa, 1977.







NAZIV PREDMETA Vektorski prostori I


Nositelj/i predmeta doc.dr.sc. Gordan Radobolja


6,0

Suradnici


P S V T

30 0 30 0


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

- Utvrditi i produbiti znanja o vektorskim prostorima i linearnim operatorima. - Uvesti

Jordanovu formu operatora. - Definirati funkcije operatora - Uvesti unitarne prostore

i karakteristične operatore na njima


- Položeni kolegiji Uvod u algebru s analitičkom geometrijom i Linearna algebra


Studenti će biti sposobni: - analizirati konačno- i beskonačnodimenzionalne

vektorske prostore i njihova svojstva poput baze - dati primjer osnovnih pojmova i

konstrukcija u trodimenzionalnom euklidskom prostoru - koristiti definiciju i svojstva

linearnih operatora i matrica za promjenu baze te računanje jezgre i slike; -

izračunati karakteristični i minimalni polinom, svojstvene vrijednosti i svojstvene

potprostore, algebarsku i geometrijsku kratnost svojstvenih vrijednosti - koristiti

metode kompleksne analize za definiranje te računati s funkcijama operatora; -

izračunati skalarni produkt vektora i ispitati ortogonalnost u standardnim

konačnodimenzionalnim unitarnim prostorima, uključujući Gram-Schmidtov

postupak ortogonalizacije.


- Konačnodimenzionalni vektorski prostori (4) - Linearni operatori i njihov matrični

prikaz (4) - Dualni prostor i dualni operator (2) - Algebre i homomorfizmi (1) -

Minimalni polinom i spektar (2) - Invarijantni potprostori (1) - Nilpotentni operatori (2)

- Jordanova forma matrice operatora (3) - Konvergencija u prostoru operatora (1) -

Funkcije operatora (3) - Unitarni prostori i norma (4) - Operatori na unitarnim

prostorima (3)


Frontalna predavanja i vježbe, mješovito e-učenje.

Obveze studenata Pohađanje nastave, samostalni rad, e-učenje.


Pohađanje nastave (2) Kolokviji (2) Usmeni ispit (2)

Ocjenjivanje i Studenti tijekom semestra pišu dva kolokvija s praktičnim zadatcima. Pozitivno



ocijenjeni kolokviji preduvjet su za izlazak na usmeni ispit. Konačna ocjena se

formira na temelju rezultata kolokvija (50%) i usmenog odgovora (50%).


- H. Kraljević, Vektorski prostori, skripta, Sveučilište u Osijeku, 2008. - S. Kurepa,

Konačno dimenzionalni vektorski prostori i primjene, Liber, Zagreb, 1992. - J. S.

Golan, The Linear Algebra a Beginning Graduate Student Ought to Know, Kluwer,

2004.

Dopunska literatura

P. R. Halmos, Finite Dimensional Vector Spaces, Van Nostrand, New York, 1958.

S. Lang, Linear algebra, Addiseon-Wesley, Reading, 1973. K. Horvatić, Linearna

algebra, PMF – Matematički odjel, HMD, Zagreb, 1995.


Studentsko evaluiranje putem anonimne ankete na kraju izvedbe predmeta. Anketa

se provodi prema pravilniku Sveučilišta u Splitu.



NAZIV PREDMETA Vjerojatnost I


Nositelj/i predmeta doc.dr.sc. Ivo Ugrina Bodovna vrijednost

(ECTS) 6,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je, na osnovi pristupa u kojem se koristi aparat teorije mjere, iskazati i

dokazati najvažnije rezultate klasične teorije vjerojatnosti. Mnoge od tih rezultata

studenti su koristili u kolegijima na ranijim godinama studija, no sada se ti rezultati

dokazuju u okvirima Kolmogorovljeve aksiomatike.


Položen kolegij Uvod u vjerojatnost i statistiku. Odslušan kolegij I Mjera i integral.


Od studenata/ica se nakon odrađenog kolegija očekuje da: - razumiju i primjenjuju

koncepte i metode teorije vjerojatnosti - koriste višedimenzionalne distribucije i

analiziraju njihova svojstva - rješavaju tipične probleme vezane uz sume i nizove

slučajnih varijabli korištenjem karakterističnih funkcija - razlikuju tipove

konvergencije slučajnih varijabli - prepoznaju uvjete za primjenu slabog i jakog

zakona velikih brojeva te centralnog graničnog teorema - kombiniraju koncepte i

metode iz sadržaja kolegija za rješavanje složenijih problema - provode matematički

dokaz utemeljenosti postupaka i formula kojima se služe u okviru ovog kolegija.


- Slučajne varijable. (2) - Funkcije distribucije slučajnih varijabli. Klasifikacija

slučajnih varijabli. (2) - Funkcije distribucije slučajnih vektora. Klasifikacija slučajnih

vektora. (2) - Vjerojatnosti na beskonačno dimenzionalnim prostorima. (2) -

Matematičko očekivanje kao Lebesgueov integral. Svojstva matematičkog

očekivanja. Radon-Nikodymov teorem (bez dokaza). Osnovni teorem o

transformaciji matematičkog očekivanja. Varijanca. Važne nejednakosti. L^p

prostori. (2) - Konvergencija slučajnih varijabli. (2) - Integracija na produktnim

prostorima. (2) - Nezavisnost slučajnih varijabli – razne karakterizacije. Funkcije

slučajnih varijabli i slučajnih vektora. (4) - Slabi zakoni velikih brojeva. (2) - Jaki

zakoni velikih brojeva. (2)



Obveze studenata Pohađanje nastave



Pohađanje nastave 2 ECTS Pismeni ispit 2 ECTS Usmeni ispit 2 ECTS


Tijekom semestra studentu pišu dva kolokvija. Uspješno položeni kolokviji

oslobađaju od pismenog dijela ispita na samo jednom, po volji izabranom, ispitnom

roku. Konačna ocjena se formira kao aritmetička sredina ocjene na pismenom dijelu

ispita i ocjene na usmenom dijelu ispita.


N. Sarapa, Teorija vjerojatnosti, Školska knjiga, Zagreb, 2002.

Dopunska literatura

1. R. B. Ash, Real Analysis and Probability, Academic Press, New York, 1972. 2. M.

M. Rao, Probability Theory with Applications, Academic Press, New York, 1984. 3.

R. Durret, Probability: Theory and Examples, Wadsworth & Brooks, 1991






TEORIJSKI SMJER

NAZIV PREDMETA Algebarska teorija brojeva




5,0

Suradnici


P S V T

45 15


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Student će usvojiti temeljna znanja iz algebarske teorije brojeva te sposobnost

primjene tih znanja u rješavanju različitih zadataka iz ovog područja. Kolegij je

dobra osnova za razumijevanje i učenje naprednijih kolegija iz ovog područja.


Položeni kolegiji: Uvod u teoriju brojeva i Algebarske strukture.


Po uspješnom završetku kolegija student može: - definirati osnovne pojmove te

iskazati temeljne ideje i teoreme algebarske teorije brojeva (problem jedinstvene

faktorizacije u prstenovima cijelih brojeva algebarskih proširenja, jedinstvena

faktorizacija u ideale, grupa klasa ideala,…); - dokazati osnovne tvrdnje vezane za

dolje navedene sadržaje; - primijeniti usvojena znanja pri proučavanju jednostavnijih

primjera; - odabrati i primijeniti odgovarajuće metode i tehnike za rješavanje

konkretnih problema (računanati normu i diskriminantu, faktorizirati algebarske

cijele brojeve na ireducibilne faktore, faktorizirati ideale u proste ideale,…)


- Integralne domene. Ireducibilni i prosti elementi. Ideali. Maksimalni i prosti ideali.

Domene glavnih ideala. Euklidske domene. (5 sati) - Noetherine domene.

Noetherine domene. Faktorizacijske domene. Domene jedinstvene faktorizacije.

Moduli. Noetherini moduli. (5 sati) - Cijeli elementi nad integralnim domenama. Cijeli

elementi nad integralnom domenom. Cijeli zatvarač. (6 sata) - Algebarska

proširenja polja. Minimalni polinom. Konjugati algebarskog broja. Jednostavna

proširenja. Ciklotomička proširenja. Višestruka proširenja. (7 sati) - Polja

algebarskih brojeva. Polja algebarskih brojeva. Prsten cijelih brojeva. Konjugirana

polja. Karakteristični polinom. Diskriminanta elementa. Diskriminanta polinoma.

Baza ideala prstena cijelih brojeva. Diskriminanta ideala. Prosti ideali.

Fundamentalna baza. Diskriminanta polja. Indeks. (8 sati) - Dedekindove domene.

Razlomljeni i cijeli ideali. Jedinstvena faktorizacija na proste ideale. Red ideala s

obzirom na proste ideale. Kineski teorem o ostacima. Norma cijelog ideala. Norma i

trag elementa. Norma razlomljenog ideala. (8 sati) - Razlaganje u prostih brojeva u

algebarskom proširenju. Granje. Diskriminanta i grananje. Razlaganje prostog broja

u kvadratnom proširenju. Faktorizacija u prostih brojeva u proizvoljnom

algebarskom proširenju. Grupa klasa ideala. Klasni broj. (6 sati)



predavanja, domaće zadaće, seminari

Obveze studenata Pohađanje nastave, pisanje domaćih radova i izrada seminarskog rada.


Pohađanje nastave 1 ECTS Seminarski rad 1 ECTS Domaće zadaće 1 ECTS

Usmeni ispit 2 ECTSa






S. Alaca, K. S. Williams: Introductory Algebraic Number Theory, Cambridge

University Press, 2004. D. A. Marcus, Number fields, Springer, New York, 1995.

Dopunska literatura

K. Ireland, M. Rosen: A Classical Introduction to Modern Number Theory, Springer-

Verlag, 1998. P. Samuel, Algebraic Theory of Numbers, Hermann, Paris, 1970.






NAZIV PREDMETA Algebra I


Nositelj/i predmeta izv. prof.dr.sc. Tanja Vučičić


5,0

Suradnici

doc.dr.sc. Gordan radobolja


P S V T

30 15


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Ovaj kolegij je prvi dio standardnog diplomskog kursa algebre. Osnovne strukture

kojima se kolegij bavi su grupe i prsteni. Proučit će se, posebno, slobodne grupe,

konačno generirane Abelove grupe, njihove podgrupe, neke klase komutativnih

prstenova s jedinicom i neke klase ideala. Stečeno znanje služi kao baza za drugi

dio standardnog naprednog kursa algebre te za nastavak školovanja na doktorskom

studiju.


Položeni standardni preddiplomski kolegiji unutar kojih se proučavaju algebarske

strukture; interno: Linearna algebra i Algebarske strukture.


Uspješni student će biti osposobljen 1) razumjeti fundamentalne koncepte iz teorije

grupa i prstena; 2) bez poteškoća upotrebljavati jezik teorije kategorija; 3) razlikovati

razine složenosti problema grupne strukture kod abelovskih i neabelovskih grupa;

4) dati prezentaciju grupe; 5) opisati strukturu konačno generiranih abelovskih

grupa; 6) razlikovati neke klase komutativnih prstena s jedinicom prema

posjedovanju specifičnog poopćenog svojstva djeljivosti (faktorizacije); 7) za

matematičko zaključivanje kroz analiziranje, dokazivanje i objašnjavanje važnih

rezultata; 8) primjenjivati precizno i učinkovito napredne algebarske metode.


1) Uvodno o grupama, kategorije, direktni produkti i direktne sume, interni produkti i

sume. Produkt familije homomorfizama. (6 sati) 2) Slobodne grupe, slobodni

produkti, slobodne abelovske grupe i njihove podgrupe. Strukturna teorija konačno

generiranih abelovskih grupa. (6 sati) 3) Djelovanja grupe na skup. (2 sata) 4)

Sylowljevi teoremi. (2 sata) 5) Nilpotentne i rješive grupe. (2 sata) 6) Prsteni i

homomorfizmi prstenova, ideali (prosti i maksimalni ideali), direktni produkt

prstenova. Kineski teorem o ostatcima. (8 sati) 7) Djeljivost u prstenima, prosti i

ireducibilni elementi. (2 sata) 8) Domene glavnih ideala, euklidske domene i

domene jedinstvene faktorizacije. (2 sata)


X predavanja X seminari i radionice ☐ vježbe ☐ on line u cijelosti ☐ mješovito e-

učenje ☐ terenska nastava X samostalni zadaci ☐ multimedija ☐ laboratorij X


Obveze studenata Pohađanje nastave, izlaganja o rješavanju projektnih zadataka te polaganje

usmenog ispita.



Pohađanje nastave 1,5 Istraživanje 0,5 Referat 0,5 Usmeni ispit 2,5


Ako je prezentacija rada na rješavanju dodijeljenog projektnog problema (koji se

može sastojati od više zadataka) ocijenjena uspješnom, student pristupa završnom

usmenom ispitu. Konačna ocjena je ponderirana suma ocjena iz projektnog

problema i usmenog ispita, pri čemu su ponderi respektivno 0,3 i 0,7.


T. W. Hungerford, Algebra, Springer, New York, 1996.

Dopunska literatura

1) D. S. Dummit, R.M. Foote, Abstract Algebra, J. Wiley and Sons, Inc., 2004. 2) S.

Lang, Algebra, Addison-Wesley Publishing Company, Redwood City, California,

1984.






NAZIV PREDMETA Algebra II




5,0

Suradnici


P S V T

45 0 0 0


učenja 0

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

- Iskazati najvažnije rezultate o polinomima i polinomijalnim prstenima, s posebnim

naglaskom na polinome nad poljem; - Postaviti teoriju algebarskih proširenja polja

te dokazati fundamentalni teorem algebre; - Dokazati osnovni teorem Galoisove

teorije i, kao posljedicu, nerješivost algebarske jednadžbe 5. stupnja; - Postaviti

osnove teorije modula nad proizvoljnim prstenom - Pripremiti studente za

naprednije algebarske kolegije na diplomskom i poslijediplomskom studiju.


- Položeni kolegiji Algebarske strukture i Vektorski prostori I, - Odslušan kolegij

Algebra I.


Studenti će biti sposobni: - interpretirati formalne polinome u jeziku kategorija, -

razlikovati formalni polinom od polinomijalne funkcije, - usporediti slobodne module

nad različitim prstenima te vektorske prostore, - povezati algebarska proširenja

polja s teorijom grupa, - argumentirati nerješivost klasičnih Grčkih problema u

terminima proširenja polja, - utvrditi rješivost algebarske jednadžbe koristeći

Galoisovu teoriju.


- Prsten kvocijenata (2) - Algebre (2) - Prsteni polinoma (3) - Nultočke polinoma (1) -

Faktorizacija polinoma (3) - Moduli i homomorfizmi modula (4) - Sume i produkti

modula, egzaktni nizovi (3) - Funktor Hom (2) - Slobodni moduli (3) - Tenzorski

produkti modula (4) - Algebarska proširenja polja (3) - Klasični Grčki problemi (1) -

Polja cijepanja i algebarski zatvarači (4) - Galoisova teorija (4) - Primjene Galoisove

teorije (3) - Abelov teorem (3)


Frontalna predavanja

Obveze studenata Pohađanje nastave i izrada seminarskog rada


Pohađanje nastave (2) Koloviji (1) Seminarski rad (1) Usmeni ispit (1)


Studenti tijekom semestra pripremaju i izlažu po jedan seminarski rad te pišu dva

kolokvija s praktičnim i teorijskim zadatcima. Pozitivno ocijenjeni seminar i kolokviji



preduvjet su za izlazak na usmeni ispit. Konačna ocjena se formira na temelju

seminara (20%), kolokvija (30%) i usmenog odgovora (50%).


T. W. Hungerford, Algebra, Springer, 2003 D. S. Dummit, R. M. Foote, Abstract

algebra, Wiley, 2003

Dopunska literatura

S. Lang, Algebra, Springer 3rd edition, 2005






NAZIV PREDMETA Diofantske jednadžbe

Kod PMM304 Godina studija 1. i 2.

Nositelj/i predmeta izv. prof.dr.sc. Joško Mandić


5,0

Suradnici


P S V T

30 15


učenja 0

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je studente upoznati s temeljnim znanjima iz teorije diofantskih

jednadžbi, te ih sposobiti za primjene tih znanja u rješavanju različitih zadaća.

Studenti trebali usvojiti razne tehnike za riješavanje diofantskih jednadžbi.


Uvjet za upis:položen Uvod u teoriju brojeva. Potrebne kompetencije: poznavanje

različitih matematičkih struktura.


Student je sposoban: -definirati diofantske jednadžbe -objasniti razne probleme koji

se svode na diofantske jednadžbe -primjeniti razne načine riješavanja diofantskih

jednadžbi -analizirati razne tipove diofantskih jednadžbi


-Diofantske jednadžbe. (2) -Primjeri diofantskih jednadžbi. (2) -Fermatova

jednadžba.(2) -Linearne diofantske jednadžbe.(2) -Pellova jednadžba. (2) -Grupa

jedinica prstena cijelih kvadratičnog polja (2) -Binarne kvadratne forme. (2) -

Pitagorine trojke. (2) -Jednadžba x4+y4=z2. (2) -Suma dva kvadrata. (2) -Suma

četiri kvadrata. (2) -Ternarne kvadratne forme. (2) -Lagrangeov teorem. (2) -Thueva

jednadžba. (2) -Jednadžba y2=x3+k. (2)





Pohađanje nastave: 1 ECTS, Seminarski rad: 1 ETCS. Usmeni ispit: 2 ETCS.



Obvezna literatura



Andrej Dujella, Diofantske jednadžbe, Zagreb 2006, skripta

Dopunska literatura

1.I. Niven, H.S. Zuckerman, H.L. Montgomery, An Introduction to the Theory

Numbers, Wiley, New York, 1991. 2.K. Ireland, M. Rosen, A classical introduction to

modern number theory, Springer, New York 1982. 3.W. Sierpinski, Elementary

Theory of Numbers, Panstwowe wydawnictvo naukowe, Warszawa 1964.








Nositelj/i predmeta Odabrani voditelj diplomskog rada


22,0

Suradnici


P S V T

30


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta


samostalno koristiti danu literaturu i istražiti zadanu temu u literaturi --naučiti pisati




























Ocjenjivanje i Nakon što položi sve propisane ispite na diplomskom studiju student može, u
















Dopunska literatura





NAZIV PREDMETA Fizika

Kod PMPN01 Godina studija 2.

Nositelj/i predmeta izv. prof. dr. sc. Željana Bonačić Lošić


6,0

Suradnici


P S V T

30 15 30


učenja 10

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Omogućiti stjecanje znanja i razviti kompetencije iz opće fizike koji su bitni i korisni

za daljnje studiranje i uporabu u struci.


Nema ih.


Definirati i primjeniti osnovne pojmove iz područja opće fizike. Objasniti i primjeniti

osnovne fizikalne zakone. Primjeniti stečena znanja o temeljnim fizikalnim

konceptima iz opće fizike na rješavanje jednostavnih problema i zadataka.

Eksperimentalno provjeriti neke temeljne fizikalne zakone iz područja opće fizike.

Primjeniti stečena znanja u struci. Izraditi i samostalno prezentirati seminarski rad.


Uvod. Fizikalne veličine i SI jedinice. Mehanika Kinematika. Dinamika. Titranje i

valovi. Statika i dinamika tekućina. Elastičnost. Toplina Termičko širenje tijela.

Kalorimetrija. Plinski zakoni. Kinetička teorija plinova. Termodinamika.

Elektromagnetizam Elektrostatika i dielektrična svojstva tvari. Električne struje.

Elektromagnetizam i magnetska svojstva tvari. Optika Geometrijska optika.

Fizikalna optika. Fotometrija. Moderna fizika Objašnjenje atomskih spektara.

Spektralna analiza. Kolorimetrija. Laboratorijske vježbe Uvodno predavanje o

mjerenjima i obradi rezultata. Mjerenje mase. Određivanje gustoće tekućina.

Youngov modul elastičnosti. Površinska napetost tekućine. Termičko širenje krutih

tijela. Provjera plinskih zakona. Ohmov zakon i mjerenje otpora. Optičke leće.

Optičke rešetke. Spektralna analiza.


Teorijski dio predavanja uz interaktivne simulacije i demonstracijske pokuse te

rješavanje zadataka uz vodstvo asistenata i domaće radove. Izvođenje

laboratorijskih vježbi i seminarskog rada.

Obveze studenata Aktivno sudjelovanje na nastavi.


2.5 ECTS polaganje usmenog 2.5 ECTS polaganje pismenog 1 ECTS seminar


Kolokviji, seminar i završni pismeni i usmeni ispit. Konačna ocjena: 40% pismeni,

40% usmeni i 20% seminar. Studenti mogu pismeni i usmeni dio ispita položiti kroz



nekoliko kolokvija tijekom semestra.


Food Physics: Physical Properties-Measurements and Applications, L. O. Figura, A.

A. Teixeira, Springer, 2007.

Dopunska literatura

Physical Properties of Foods, S. Suhin, S. G. Sumu, Springer, 2006.


Studentska anketa.



NAZIV PREDMETA Izračunljivost




5,0

Suradnici


P S V T

30 15


učenja 20

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je studente upoznati s fundamentalnim konceptima i rezultatima teorije

izračunljivosti kao i teorije složenosti algoritama. Što neki problem čini računalno

složenim a drugi pak jednostavnim? Na to pitanje ne znamo odgovoriti no studenti

trebaju naučiti klasificirati probleme u skladu s njihovom složenošću. Usko vezan uz

pojam složenosti je pojam izračunljivosti: studenti uče razlučiti odlučive probleme od

neodlučivih. Na samom kraju studenti bi trebali razumjeti u čemu se sastoji rješenje

Hilbertovog desetog problema te ideju dokaza Gödelovih teorema nepotpunosti.


Uvjet za upis: odslušana Matematička teorija računarstva. Potrebne kompetencije:

poznavanje teorije konačnih automata.


Student zna: - definirati pojmove TA jezika (jezika kojeg prihvaća Turingov stroj) i

Turing-izračunljivih funkcija te objasniti njihovo značenje - razlikovati odlučive od

neodlučivih problema - redukcijom dokazati neodlučivost - definirati i objasniti

pojmove vremenske i prostorne složenosti, klasa P i NP te NP-potpunosti -



- Turingov stroj: motivacija za njegovo uvođenje, neformalna i formalna definicija,

TA jezici (2) - Razne vrste Turingovih strojeva i njihova međusobna ekvivalencija (4)

- Formalna i neformalna definicija algoritma (2) - Hilbertovi problemi (2) - Odlučivi

jezici (2) - Problem zaustavljanja (2) - Neodlučivi problemi u teoriji jezika (2) -

Izračunljive funkcije (2) - Teorem rekurzije (2) - Odlučivost u logici (2) - Mjerenje

složenosti (2) - Klase P i NP (4) - NP potpunost (2) - NP potpuni problemi (2)



Obveze studenata Pohađanje nastave i pisanje domaćih radova, izrada seminarskog rada.


Pohađanje nastave i pisanje domaćih radova: 2 ECTS. Seminarski rad: 1 ECTS

Usmeni ispit: 2 ECTS.






M. Sipser, Introduction to the Theory of Computation, PWS Publishing Company,

1996. J. Martin, Introduction to Languages and the Theory of Computation, McGraw

Hill, 2010.

Dopunska literatura

1. G. Boolos, J. Borgess, R. Jeffrey, Computability and Logic, Cambrige University

Press, 2007. 2. J. R. Shoenfiled, Recursion Theory, Springer-Verlag, 1993. 3. R.

Smullyan - Gödel's Incompleteness Theorems, Oxford University Press, 1992. 4. E.

Mendelson, Introduction to Mathematical Logic, D. Van Nostrand Company, 1997.



izvedbe predmeta.



NAZIV PREDMETA Konstruktivne metode u geometriji




5,0

Suradnici

dr.sc. Ana Laštre Način izvođenja nastave (broj sati u semestru)

P S V T

30 0 30


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Student/ica će: -usvojiti osnovna znanja o konstruktivnoj geometriji -naučiti

primijeniti konstruktivne metode na geometrijske probleme poznate s analitičkog i

sintetičkog aspekta -naučiti metodologiju rješavanja konstruktivnih zadaća -upoznati

neke posebne metode konstruktivne geometrije -upoznati inverziju (obzirom na

kružnicu) i njezina svojstva -upoznati pojam rješivosti konstruktivne zadaće i

odgovarajuću algebarsku karakterizaciju -upoznati povijesnu ulogu klasičnih grčkih

problema -naučiti Mohr-Mascheronijeve konstrukcije, konstrukcije ravnalom i

konstrukcije u ograničenoj ravnini i druge važne konstrukcije dopuštenim alatom -

upoznati osnovna sintetička svojstva konika i njihovu primjenu u konstruktivnim

zadaćama s elipsom, hiperbolom i parabolom.


Uvjeti za upis: Položeni kolegiji: Elementarna geometrija. Ulazne kompetencije:

Poznavanje pojmova euklidske geometrije ravnine.



primijeniti metodologiju rješavanja konstruktivnih zadaća na zadane geometrijske

probleme -primijeniti osnovne metode konstruktivne geometrije na rješavanje

konstruktivnih zadaća -dokazati osnovna svojstva inverzije -karakterizirati rješivost

konstruktivne zadaće algebarskim putem -opisati klasične grčke probleme -

primijeniti Mohr-Macherenojive konstrukcije, konstrukcije ravnalom i konstrukcije u

ograničenoj ravnini i druge važne konstrukcije dopuštenim alatom -dokazati

osnovna svojstva konika --primijeniti svojstva elipse, parabole i hiperbole na

rješavanje konstruktivnih problema


- Aksiomi konstruktivne geometrije. Osnovne i elementarne konstrukcije. (2) -

Metodologija rješavanja konstruktivne zadaće. (1) -Neke posebne metode

konstruktivne geometrije. (Metode presjeka,izometrije, homotetije) (5) -Inverzija. (4)

-Rješivost konstruktivne zadaće euklidskom konstrukcijom. (3) -Klasični grčki

problemi. Trisekcija kuta. Duplikacija kocke. Kvadratura kruga. (2) -Konstrukcija

pravilnih poligona. (2) -Mohr-Mascheronijeve konstrukcije. (2) -Konstrukcije

ravnalom. (1) -Konstrukcije u ograničenoj ravnini (1) -Elipsa (2) -Hiperbola (2) -

Parabola (2) -Papus-Boškovićeva definicija konika. (1)








Ispit na kojem se rješavaju praktični zadatci polaže se pismeno. Položeni pismeni

ispit je uvjet za pristupanje usmenom ispitu. Pismeni ispit je preliminacijski a može

se položiti i putem dvaju kolokvija tijekom nastave. Konačna ocjena se formira kao

aritmetička sredina ocjene na pismenom dijelu ispita i ocjene na usmenom dijelu

ispita. U slučaju neuspjeha na usmenom ispitu ili kolokvijima student mora pristupiti

pismenom ispitu da bi stekao pravo (ponovnog) pristupa usmenome ispitu.


N. Koceić Bilan, nastavni materijal iz Konstruktivne geometrije D. Palman,

Geometrijske konstrukcije, Element, Zagreb, 1996. Pavković, Veljan, Elelementarna

matematika 1, Školska knjiga, Zagreb, 1995. N. Koceić Bilan, L. Trombetta Burić, A.

Lebedina, Klasični grčki problemi, Zbornik radova 2012. FSR Sveučilište u Mostaru

N. Koceić Bilan, L. Trombetta Burić, N. Smajić, Konstruktivna geometrija u nastavi

matematike, Osječki matematički list 13 (2013) I. Mirošević, N. Koceić Bilan, J.

Jurko, Različiti pristupi čunjosječnicama, 27. e.math

Dopunska literatura

D.Palman, Trokut i kružnica, Element, Zagreb, 1994. D. Palman, Planimetrija,

Element, Zagreb, 1999.



izvedbe predmeta. Anketa se provodi prema pravilniku Sveučilišta u Splitu







5,0

Suradnici


P S V T

30 15 15


učenja 40%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta











































Dopunska literatura











5,0

Suradnici


P S V T

45 15


učenja 25

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta









transfinitna).




























pravila. (4)











ocjeni.



Dopunska literatura









izvedbe predmeta.






(ECTS) 6,0

Suradnici


P S V T

45 15


učenja 30 %

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta














































Zagreb, 1974.

Dopunska literatura













6,0

Suradnici



P S V T

30 30


učenja 15

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta


















teorem.
























usmenome ispitu.



Dopunska literatura




Zagreb, 2001.






NAZIV PREDMETA Normirani prostori



(ECTS) 6,0

Suradnici


P S V T

45 15


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj predmeta je da studenti usvoje posebna znanja o normiranim vektorskim

prostorima primjenjujući poznate pojmove i tvrdnje o metričkim i topološkim

prostorima. Naglasak je na proučavanju Banachovih i Hilbertovih prostora.


Odslušani kolegiji Metrički prostori i Vektorski prostori 1.



neprekidnost, kompaktnost) i metričkih fenomena (omeđenost, potpuna omeđenost,

potpunost, uniformna neprekidnost ) u slučaju normiranih prostora i ograničenih

linearnih operatora, - usvoji znanja o Banachovim i Hilbertovim prostorima, -

primijeni usvojena znanja samostalno dokazujući tvrdnje o normiranim prostorima, -

provjeri istinitost tvrdnji o normiranim prostorima pronalezeći odgovarajuće

protuprimjere - ispita i prepozna da li određeni normirani prostor zadovoljava neka

tražena svojstva.


- Osnovni pojmovi (12 sati) Algebarska baza vektorskog prostora i dimenzija

vektorskog prostora. Normirani i unitarni prostori. Ekvivalentne norme. Ograničeni

linearni operatori. Normirani prostor ograničenih linearnih operatora. Dual

normiranog prostora. Potpunost i upotpunjenje. Rieszova lema i karakterizacija

konačnodimenzionalnih normiranih prostora. Topološka baza normiranog prostora. -

Prostori lp i Lp (8 sati) Prostori lp i njihovi duali. Prostori Cp([a,b]) i njihova

upotpunjenja Lp([a,b]) - Ortonormirane baze (6 sata) - Hahn Banachov teorem i

njegove posljedice (6 sati) - Hilbertovi prostori (6 sati) Rieszov teorem o projekciji.

Rieszov teorem o funkcionalima. Karakterizacija Hilbertovih prostora. - Klasični

teoremi funkcionalne analize (6 sati) Princip unifprmne ograničenosti. Banach-

Steinhausov teorem. Teorem o zatvorenom grafu. Teorem o otvorenom

preslikavanju.













S. Kurepa, Funkcionalna analiza, Liber, Zagreb, 1992. J J. Koliha, Metrics, Norms,

Integrals, World Scientific, London, 2008.

Dopunska literatura









NAZIV PREDMETA Numerička analiza



(ECTS) 5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 40%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Studenti će usvojiti znanja i vještine iz numeričke analize, konkretnije iz područja

analize grešaka u kompjuterskoj aritmetici, numeričkom rješavanju običnih

diferencijalnih jednadžbi i parcijalnih diferencijalnih jednadžbi. Time će biti

osposobljeni za rješavanje niza problema koji se pojavljuju u praksi, konkretnije u

prirodnim znanostima (kao što je npr. fizika), tehničkim znanostima i šire. Također

će se upoznati s nekima od postojećih programskih paketa kojima se mogu

rješavati takvi problemi.


Položen kolegij „Uvod u numeričku matematiku“


Student je sposoban: - ocijeniti i klasificirati greške prilikom izvršavanja algoritama u

računalu - objasniti i analizirati prednosti i mane reprezentacije realnih i cijelih

brojeva u računalu, IEEE aritmetike - odabrati jednu od obrađenih metoda i riješiti

inicijalni (ili rubni) problem za običnu diferencijalnu jednadžbu - usporediti i povezati

pojmove red metode, konzistentnost, konvergencija, stabilnost - objasniti obrađene

metode za numeričko rješavanja parcijalnih diferencijalnih jednadžbi


Prikaz broja u računalu, računalna aritmetika – 4 sata Analiza greške – 4 sata

Obične diferencijalne jednadžbe: Inicijalni problem (jednokoračne i višekoračne

metode, posebno Runge-Kuttine metode), Rubni problem, Varijacijski pristup – 14

sati Uvod u numeričko rješavanje parcijalnih diferencijalnih jednadžbi: eliptičke,

paraboličke i hiperboličke diferencijalne jednadžbe – 8 sati






ispit - 1.5 ECTS









ocjena.


V. Hari at all, Numerička analiza, PMF-MO, Zagreb, 2003. J. Stoer, R. Bulirsch,

Introduction to Numerical Analysis, Springer, New York, 1993. Nicholas J. Higham,

Accuracy and Stability of Numerical Algorithms, SIAM, 2002.

Dopunska literatura

D. Kincaid, W. Cheney, Numerical Analysis - Mathematics of Scientific Computing,

Brooks/Cole Publishing Company, 2002. D. N. Arnold, A Concise Introduction to

Numerical Analysis, University of Minnesota, Minneapolis, 2001.






NAZIV PREDMETA Objektno orijentirano programiranje


Nositelj/i predmeta doc.dr.sc. Saša Mladenović


6,0

Suradnici

Goran Zaharija, mag. ing. el. Divna Krpan, predavač Dino Nejašmić, mag. educ. math. et inf. doc. dr. sc. Hrvoje Kalinić


P S V T

30,30 , 30,30

,


učenja 25%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Kolegij je zamišljen kao programerski kolegij uvodne razine za studente sa

prijašnjim iskustvom programiranja. U sklopu kolegija, studentima koji su upoznati

proceduralnom paradigmom, se predstavljaju koncepti objektno orijentiranog

programiranja. Kolegij započinje sa kratkim pregledom upravljačkih struktura i

podatkovnih tipova sa naglaskom na strukturirane tipove podataka i rad sa

nizovima. Zatim se nastavlja sa prikazom objektno orijentirane paradigme, pri čemu

je fokus na definiciji i načinu korištenja klasa, zajedno sa osnovama objektno

orijentiranog razvoja. Na kraju kolegija, očekuje se da studenti usvojene koncepte

demonstriraju kroz izradu jednostavne dvodimenzionalne računalne igre u

odgovarajućem okviru koji će im biti predstavljen za vrijeme kolegija.


Studenti koji nemaju prijašnja iskustva sa programiranjem ili koji nemaju dovoljno

povjerenja u vlastite programerske sposobnosti bi trebali završiti jedan ili više

uvodnih programerskih kolegija koji se nude u sklopu Fakulteta.


Nakon završetka koleija, studenti bi trebali biti u mogućnosti: 1. Razviti jednostavan

objektno orijentirani (OO) projekt koristeći OO paradigmu i pripadajuće pomoćne

alate. 2.Implementirati OO model u OO jeziku visoke razine korištenjem objekata,

klasa, nasljeđivanja, nizova, uvjetovanih izraza i iteracije. 3. Upoznati sa načinom

dokumentiranja, rasporedom, testiranjem i pronalaženjem grešaka kod OO

programiranja. 4. Objasniti prednosti korištenja OO razvojnog pristupa i u kojim

slučajevima je to prikladna metodologija. 5. Primijeniti ispravnu programersku

paradigmu ovisno o zadanom problemu, te biti upoznat sa utjecajem odabrane

paradigme na razvoj i održavanje aplikacija. 6. Dizajnirati i implementirati prikladno

GUI (grafičko korisničko sučelje) za pristupni (front-end) dio objektno orijentirane

aplikacije.


1. Uvodni koncepti vezani uz informacijske sustave (2h) 2. Osnovni koncepti u

objektno orijentiranom programiranju (4h) 3. Dekompozicija problema (2h) 4.

Korištenje metoda (2h) 5. Korištenje naprednih metoda (2h) 6. Korištenje klasa i

objekata (2h) 7. Nasljeđivanje (2h) 8. Kolokvij 9. Razvojni okvir za 2D računalnu igru

(2h) 10. Primjer razvoja računalne igre korištenjem razvojnog okvira (2h) 11.

Upravljanje iznimkama (2h) 12. Događaji (2h) 13. Delagati (2h) 14. Kontrole na

grafičkom korisničkom sučelju (2h) 15. Prezentacija završnih projekata (2h)







Predavanja: 1 Laboratorijske vježbe: 1 Rad van nastave: 1 Kolokvij 0,5 Projekt: 1,5





Programiranje C# 4.0 Ian Griffiths, MaZhew Adams i Jesse Liberty (2011) (HRV)

Programming C# 4.0 - Building Windows, Web, and RIA Applications for the .NET

4.0 Framework, Ian Griffiths, Matthew Adams, Jesse Liberty, O'Reilly Media (2010)

(ENG)

Dopunska literatura

Pripadajuća znanstvena literatura, odabrani radovi iz navedenog područja.






NAZIV PREDMETA Odabrana poglavlja primijenjene matematike


Nositelj/i predmeta izv.prof.dr.sc. Nikola Koceić Bilan


6,0

Suradnici

dr.sc. Andrijana Čurković Način izvođenja nastave (broj sati u semestru)

P S V T

30 30


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Upoznati studente s prostorima Soboljeva i njihovim osnovnim svojstvima. Pokazati

kako se apstraktni rezultati funkcionalne analize mogu koristiti pri rješavanju

diferencijalnih jednadžbi.


Položeni kolegiji Normirani prostori, Mjera i integral.


Student je sposoban: 1. objasniti motivaciju uvođenja prostora Soboljeva i njihova

osnovna svojstva; 2. formulirati varijacijsku zadaću za rubni problem; 3. utvrditi vezu

slabog i jako rješenja; 4. povezati kompaktne operatore u Hilbertovim prostorima i

Sturm –Liovillovu zadaću; 5. konstruirati princip maksimuma za odabrane rubne

zadaća.


1. Prostori Soboljeva: Slaba derivacija, Definicija i osnovna svojstva, Ulaganje

prostora Soboljeva, Prostor W_0^{1,p} (4 tjedna) 2. Hilbertovi prostori: Osnovna

svojstva, Stampacchijev teorem, Lax-Milgramova lema, Kompaktni operatori,

Spektralni teorem za kompaktan hermitski operator (2 tjedna) 3. Primjeri rubnih

problema u jednoj dimenziji: Slaba formulacija, Regularnost slabog rješenja, Princip

maksimuma (2 tjedna) 4. Rubni problemi za eliptičke parcijalne diferencijalne: Slaba

formulacija, Regularnost slabog rješenja, Princip maksimuma, Svojstvena zadaća,

Galjorkinova aproksimacija (3 tjedna) 5. Evolucijski problemi: Jednadžba

provođenja, Valna jednadžba (3 tjedna)



Obveze studenata Pohađanje i praćenje nastave. Izlazak na ispit u predviđenim terminima.


Pohađanje nastave: 2 ECTS boda Usmeni ispit: 2 ECTS boda Pismeni ispit 2 ECTS

boda


Završni ispit se polaže pismeno i usmeno.Obje ocjene vrednuju se jednako u

završnoj ocjeni. Položen pismeni test je uvjet za usmeno odgovaranje. Pozitivni

rezultat na kolokvijima zamjenjuje pismeni test. Na zahtjev studenta, ako je



moguće, pismeni test može biti zamijenjen projektnim zadatkom.


H. Brezis, Functional Analysis, Sobolev Spaces and Partial Differential Equation,

Springer, 2011.

Dopunska literatura

1. G. Allaire, Numerical Analysis and Optimization, Oxford University Press, Oxford,

2007. 2. D. Gilbarg, N.S. Trudinger, Elliptic Partial Differential Equations of Second

Order, Springer-Verlag 1983.






NAZIV PREDMETA Odabrana poglavlja topologije



(ECTS) 6,0

Suradnici


P S V T

45 15


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj predmeta je da studenti usvoje osnovna znanja iz algebarske topologije

primjenjujući poznate pojmove i tvrdnje o topološkim prostorima i algebarskim

strukturama. Ta znanja predstavljaju nužnu pripremu za moguće daljnje školovanje

na doktorskom studiju matematike.


Položeni kolegiji Uvod u topologiju, Metrički prostori, Algebarske strukture, Algebra

1, Algebra 2.


Očekuje se da student - usvoji osnovna znanja teorije homotopije, teorije

simplicijalne i singularne homologije - bude osposobljen konstruirati homotopije i

dokazati homotske ekvivalencije za jednostavnje prostore - bude osposobljen

izračunati fundamentalnu grupu i homološke grupe jednostavnijih CW-kompleksa. -

bude osposobljen odrediti natkrivajuće prostore nekih jednostavnijih prostora s

lijepim lokalnim svojstvima - može ispitatii da li neki jednostavniji topološki prostor

ima određena svojstva primjenjujući tehnike algebarske topologije.


- Teorija homotopije (22 sata) Homotopna preslikavanja i homotopski tip. CW

kompleksi. Fundamentalna grupa. Teorem Seiferta i Van Kampena. Natkrivajući

prostori. Podizanje putova i homotopije. Podizanje preslikavanja. Klasifikacija

natkrivajućih preslikavanja. - Teorija homologije (23 sata) Simplicijalna homologija.

Singularna homologija. Homotopska invarijantnost. Egzaktni nizovi i isijecanje.

Ekvivalencija simplicijalne i singularne homologije. Aksiomi homologije. Kategorije i

funktori. Homologija i fundamentalna grupa.



Obveze studenata

Redovito pohađanje predavanja i seminara, pisanje domaćih zadaća, održano bar

jedno seminarsko predavanje na zadanu temu, samoučenje propisanih sadržaja uz

korištenje obavezne i preporučene literature


Pohađanje nastave 0,5 ECTS Seminarsko predavanje 1ECTS Usmeni ispit 4,5

ECTS



Ispit se sastoji samo od usmenog dijela. U konačnoj ocjeni usmeni ispit se vrednuje

80%, a seminarsko predavanje 20%.


W. Massey, Algebraic Topology, Springer-Verlag,1967. J. Munkres, Elements of

Algebraic Topology, Addison-Wesley Publishing Company, 1984. A. Hatcher,

Algebraic Topology, Cambridge University Press, 2002.

Dopunska literatura

J. Munkres, Topology, Pearson Education International, New York, 2000.

G.E.Bredon, Topology and Geometry, Springer-Verlag, 1993.







NAZIV PREDMETA Operatori na normiranim prostorima


Nositelj/i predmeta prof.dr.sc.Marko Matić Bodovna vrijednost

(ECTS) 6,0

Suradnici


P S V T

45 15


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je da studenti usvoje osnovne pojmove i teoreme iz teorije ograničenih

operatora na normiranim prostorima, posebno na unitarnim prostorima. Naglasak je

na onim dijelovima teorije ograničenih operatora koji se bave spektrom, pa je cilj da

studenti najprije usvoje osnovne pojmove i teoreme iz teorije Banachovih algebri, a

potom glavne teoreme o spektru ograničenog operatora. Konačno, cilj je da studenti

usvoje i neke posebne teoreme koji vrijede za kompaktne operatore.


Odslušan kolegij Normirani prostori


Student je sposoban: - objasniti važnost klase ograničenih operatora na normiranim

(Banachovim), posebno unitarnim (Hilbertovim) prostorima - definirati sve posebne

podklase klase ograničenih operatora (na primjer pozitivni operatori, kompaktni

operatori, operatori konačnog rang itd) i u svakom pojedinom slučaju dati primjere

i/ili kontraprimjere - definirati pojmove normirane (Banachove) algebre, spektra i

rezolvente elementa Banachove algebre ili ograničenog operator i za svaki pojedini

pojam dati primjere i/ili kontraprimjere - iskazati osnovne teoreme o svojstvima

spektra elementa Banachove algebre ili ograničenog operatora iz neke od posebnih

klasa - dokazati iskazane teoreme - primijeniti dokazane teoreme na konkretnim

zadanim primjerima


- Ograničeni operatori na unitarnim prostorima: adjungirani operator ograničenog

operatora; pozitivni operatori; polarni rastav operatora (10 sati) - Normirane algebre:

Banachove algebre; spektar i spektralni radijus elementa u Banachovoj algebri;

rezolventa elementa u Banachovoj algebri (8 sati) - Ograničeni operatori: spektar

ograničenog operatora; točkovni, kontinuirani i rezidualni spektar; rezolventni skup i

rezolventa (10 sati) - Kompaktni operatori: kompaktni operatori na normiranim

prostorima; kompaktni operatori na Hilbertovim prostorima; operatori konačnog

ranga (10 sati) - Kompaktnost nekih integralnih operatora (7 sati)


- predavanja - seminari i radionice

Obveze studenata

Redovito pohađanje predavanja i seminara, pisanje domaćih zadaća i izlaganje istih

na seminarima, samoučenje propisanih sadržaja uz korištenje obavezne i

preporučene literature.



Pohađanje nastave: 0,5 Seminarski rad: 1,5 Ispit: 4






S. Kurepa, Funkcionalna analiza, Liber, Zagreb, 1992

Dopunska literatura









NAZIV PREDMETA Optimizacija




5,0

Suradnici


P S V T

30 15 0


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Optimizacija je umjetnost donošenja najboljih odluka pod zadanim uvjetima.

Konveksna optimizacija bavi se problemima koji se modeliraju korištenjem

konveksnih skupova i konveksnih funkcija: mnoštvo problema u znanosti, tehnici i

statistici svode se na probleme konveksne optimizacije te se rješavaju korištenjem

poznatih efikasnih algoritama. Glavni cilj ovog predmeta je razvijanje znanja i

vještina potrebnih za prepoznavanje, formuliranje i rješavanje problema konveksne

optimizacije. Fokus predmeta je na teoriji, tehnikama modeliranja te dizajnu i analizi

algoritama.


Potrebne kompetencije: Linearna algebra i osnove numeričke linearne algebre.


Student je sposoban: - prepoznati i formulirati probleme konveksne optimizacije u

praksi - upotrijebiti razne algoritme za rješavanje linearnih, kvadratnih i

geometrijskih problema programiranja te evaluirati njihovu učinkovitost - objasniti

teorijske temelje ovih algoritama te iskoristiti stečena znanja za karakterizaciju

rješenja optimizacijskih problema - objasniti važnost uloge konveksne optimizacije u

teoriji aproksimacije, statistici, geometriji…


- Uvodni pregled, predstavljanje optimizacijskih problema (2) - Konveksni skupovi

(2) - Konveksne funkcije (2) - Problemi konveksne optimizacije (4) - Dualnost (4) -

Bezuvjetna minimizacija (6) - Minimizacija s uvjetom jednakosti (2) - Metode

unutrašnje točke (4) - Primjene (4)



Obveze studenata Pohađanje nastave i pisanje domaćih radova, pisanje i izlaganje seminarskih

radova.


Pohađanje nastave i pisanje domaćih radova: 2 ECTS. Seminari: 1.5 ECTS.

Usmeni ispit: 1.5 ECTS.

Ocjenjivanje i Ocjene za izradu i izlaganje seminara te završni usmeni ispit.




1. S. Boyd and L. Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge University

Press, 2004.

Dopunska literatura

1. J. Nocedal and S.J.Wright, Numerical Optimization, Springer, 2006. 2. A. Ben-Tal

and A. Nemirovski. Lectures on Modern Convex Optimization. 2013.



izvedbe predmeta.



NAZIV PREDMETA Osnove geometrije



(ECTS) 6,0

Suradnici


P S V T

45 15


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Cilj predmeta je da studenti usvoje aksiomatsku izgradnju euklidske i hiperboličke

geometrije.


Nema uvjeta


Očekuje se da student - razumije osnovne principe aksiomatske teorije - razvije

sposobnost detaljnog i preciznog dokazivanja tvrdnji unutar aksiomatske teorije

primjenjujući strogi matematički jezik - razumije ključnu ulogu Aksioma o paralelama

- usvoji aksiomatiku apsolutne geometrije - usvoji znanja o neeuklidskoj geometriji i

upozna model takve geometrije


- Povijesni pregled (6 sati) Euklid i njegovi Elementi. Prva knjiga Elemenata. Peti

Euklidov postulat. Otkriće hiperboličke geometrije. Principi Hilbertove aksiomatiike. -

Apsolutna geometrija (21 sat) Aksiomi incidencije i njihove posljedice (3 sata).

Aksiomi poretka i njihove posljedice (6 sati). Aksiomi kongruencije i njihove

posljedice (6 sati). Aksiom neprekidnosti i njegove posljedice (6 sati) - Hiperbolička

geometrija (18 sati) Aksiom o paralelama, paralelni i razilazni pravci (3 sata).

Asimptotski trokuti (3 sata) Funkcija Lobačevskog (3 sata). Dvopravovokutni

četverokuti (3 sata). Međusobni odnosi dvaju pravaca u ravnini (3 sata). Poincareov

model hiperboličke geometrije (3 sata).













G. A. Venema, The foundations of Geometry, Pearson Prentice Hall, New Jersey,

2006. G. A. Venema, The foundations of Geometry, Pearson Prentice Hall, New

Jersey, 2006. A. Fetisov, O euklidskoj i neeuklidskim geometrijama, Školska knjiga,

Zagreb, 1981.

Dopunska literatura

Euklid, Elementi I-VI, Kruzak, Zagreb, 1999. B. Artmann, Euclid – The Creation of

Mathematics, Springer-Verlag, New York, 1999.











6,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta




zadataka.


































2 ECTS






Dopunska literatura









NAZIV PREDMETA Povijest klasične fizike

Kod PMP009 Godina studija 2.

Nositelj/i predmeta prof. dr.sc.Franjo Sokolić Bodovna vrijednost

(ECTS) 3,0

Suradnici


P S V T

30


učenja 10%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Razumjeti razvoj fizikalnih koncepata


Nema


Objasniti ulogu fizikalnih koncepata iz područja: mehanike elaktrodinamike

termodinamike i statističke fizike


Razrađuju se slijedeći pojmovi: prostor, vrijeme, gibanje sila, energija temperatura,

toplina, entropija


Sokratovski dijalog

Obveze studenata Održati seminar


Učestvovanje u diskusijama Seminar


Seminar Završni ispit

Obvezna literatura



James T. Cushing: Philosophical Concepts in Physics: The Historical Relation

between Philosophy and Scientific Theories, Cambridge University Press, 1998.

Dopunska literatura

1. Peter Michael Harman: Energy, Force and Matter: The Conceptual Development

of Nineteenth-Century Physics, Cambridge University Press, 1982. 2. Robert D.

Purrington: Physics in the Nineteenth Century, Rutgers University Press, 1997.


Kolokviji



NAZIV PREDMETA Povijest matematike


Nositelj/i predmeta Željka Zorić, predavač Bodovna vrijednost

(ECTS) 3,0

Suradnici


P S V T

30 0 0 0


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

- prikazati povijesni razvoj matematičkih ideja i metoda od prvih civilizacija do 20.

stoljeća - proučiti i opisati životopise velikih svjetskih matematičara - proučiti utjecaj

i doprinose velikih svjetskih matematičara na razvoj matematičkih ideja i metoda -

pripremiti studente/ice za cjeloživotno učenje u području matematičkog obrazovanja


Nema uvjeta za upis kolegija.


Od studenata/ica se nakon odrađenog kolegija očekuje da mogu: - demonstrirati na

koji su način računali, dokazivali tvrdnje i rješavali zadatke kroz povijest matematike

– ako promatramo određenu civilizaciju - demonstrirati na koji su način računali,

dokazivali tvrdnje i rješavali zadatke kroz povijest matematike – ako promatramo

doprinos velikih matematičara - povezivati i argumentirati uzroke i posljedice razvoja

matematičkih ideja i metoda - izvijestiti o ključnim događajima u životopisima velikih

svjetskih matematičara - objasniti utjecaj i doprinose velikih svjetskih matematičara -

povezati i objasniti kronološki razvoj određene grane matematike - procijeniti i

preporučiti koje se činjenice, priče i doprinosi mogu efikasno upotrijebiti u nastavi

matematike da bi zainteresirali i motivirali učenike


Na predavanjima rade se sljedeći sadržaji: - Matematika i prapovijest - Matematika

prvih civilizacija – Babilon i Egipat -Starogrčka matematika – od Talesa do pojma

nesumjerljivosti - Starogrčka matematika – Helenističko razdoblje - Starogrčka

matematika – Postklasično razdoblje - Starogrčka matematika – Srebrno doba - Tri

klasična problema - Matematika u rimskoj državi - Matematika neeuropskih naroda

– Kina i Indija - Arapska matematika - Matematika u srednjem vijeku - Matematika u

renesansi - Razvoj matematičke analize - Razvoj teorije vjerojatnosti - Otkriće

analitičke geometrije - Otkriće neeuklidske geometrije - Teorija brojeva u novom

vijeku - Nastanak teorije skupova - Nastanak teorije grupa - Žene u matematici


Nastava se izvodi kroz predavanja, radionice i seminare.

Obveze studenata

- redovito prisustvovati nastavi - napisati seminarski rad na odabranu temu - predati

seminarski rad u pisanom obliku - prezentirati seminarski rad - aktivno sudjelovati

na nastavi



Pohađanje nastave 1 bod seminarski rad 0,5 bodova usmeni ispit 1,5 bodova


Studenti koji su redovito pratili nastavu (više od 80% sati), koji su napisali i

prezentirali seminarski rad s prolaznom ocjenom imaju pravo na potpis.

Studentima koji su stekli pravo na potpis ocjena se formira na temelju ocjene

seminarskog rada (pisani dio, prezentacija, aktivnost na nastavi)(40%) i ocjene

usmenog ispita (60%).


M. Bruckler, Povijest matematike 1, Sveučilište J. J. Strossmayara u Osijeku, 2007.


V. Devide, Matematika kroz kulture i epohe, Školska knjiga, Zagreb, 1979 Z. Šikić,

Kako je stvarana novovjekovna matematika, Školska knjiga, Zagreb, 1989. Š. Znam

i dr., Pogled u povijest matematike, Tehnička knjiga, Zagreb, 1989. G. I. Gleizer,

Povijest matematike za školu, Školske novine i HMD, Zagreb, 2003. Ž. Dadić,

Povijest ideja i metoda u matematici i fizici, Školska knjiga, Zagreb, 1992. E. T. Bell,

Veliki matematičari, Znanje, zagreb, 1972.

Dopunska literatura

Ž. Dadić, Razvoj matematike, Školska knjiga, Zagreb, 1975. Ž. Dadić, Povijest

egzaktnih znanosti u Hrvata 1 i 2, SNL, Zagreb, 1982. The Oxford handbook of the

History of mathematics, Oxford University Press F. Burton, The History of

Mathematics: An introduction, 6th edition, McGraw – Hill Primis, 2007. D. Berlinski,

Beskonačni uspon: Kratka povijest matematike, Alfa, zagreb, 2011. F.M.Bruckler,

Matematički dvoboji, Školska knjiga, Zagreb, 2011. Evariste Galois – opus, priredio

Leon Horvat, Element, Zagreb, 2011. Larousse enciklopedija za mlade: Matematika

i informatika, ABC naklada, Zagreb, 2004


U zadnjem tjednu nastave iz ovog kolegija provodit će se anonimna anketa u kojoj

će studenti evaluirati kvalitetu održane nastave.



NAZIV PREDMETA Rudarenje podataka

Kod PMIH20 Godina studija 2.


(ECTS) 5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 10%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Razumijevanje osnovnih koncepata i algoritama za rudarenje podataka. Stjecanje

znanja i vještina u procesima rudarenja podataka na (velikim) skupovima podataka.


Primijenjena statistika (poželjno)


1. Upoznavanje metoda za predprocesiranje, pretraživanje i vizualizaciju podataka

2. Upoznavanje algoritamam za klasifikaciju, asocijaciju i grupiranje podataka 3.

Razumijevanje osnovnih paradignmi učenja: učenje bez nadzora, učenje potporom i

učenje pod nadzorom 4. Razumijevanje problema pretreniranja i prokletstva

dimenzionalnosti


Ciljevi i zadatci rudarenja podataka (2) Pripremna obrada podataka (2)

Pretraživanje i vizualizacija podataka (2) Utvrđivanje sličnosti među podatcima:

korelacija i entropijske mjere (4) Klasifikacija podataka: stabla odluke (2)

Alternativne metode klasifikacije podataka: metoda najbližeg susjedstva, Bayesov

pristup klasifikaciji, neuronske mreže... (4) Kolokvi (2) Asocijacija podataka (2)

Grupiranje podataka: K-najbližih susjedstava, samoorganizirajuće mreže... (4)

Različite paradigme i pristupi učenju (2) Tehnike za smanjenje dimenzionalnosti

prostora (2)











Tan, P.-N., Steinbach, M., Kumar, V.: Intoduction to data minig, Pearson Education,

Inc., 2006 Bilješke s predavanja: Rudarenje podataka, Hrvoje Kalinić

Dopunska literatura

Wu, X. et al.:Top 10 algorithms in data mining. Knowl. Inf. Syst., Vol. 14, No. 1.

(2007), pp. 1-37. Nastavni materijali dostupni na Internetu, uključujući rješenja

odabranih zadataka te dodatna znanstvena literatura.






NAZIV PREDMETA Slučajni procesi



(ECTS) 6,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Cilj kolegija je usvajanje osnovnih pojmova i klasičnih metoda teorije slučajnih

procesa.


Položen kolegij „Vjerojatnost I“.


Očekuje se da nakon položenog kolegija studenti • primjenjuju modele pokrivene

sadržajem kolegija • kreiraju modele za realne probleme te argumentirano

prosuđuju njihovu prikladnost • matematički dokazuju utemeljenost postupaka i

formula kojima se služe u smodeliranju osnovnih slučajnih procesa. • razlikuju

vremenski neprekidne i diskretne slučajne procese • razumiju ideju uvjetovanosti

kroz Markovljevo svojstvo • razumiju ideju točkovnih procesa


1. Uvod. Primjeri slučajnih procesa. Jednostavna slučajna šetnja. Proces grananja.

Markovljevi lanci. 2. Markovljevi lanci. Definicija i osnovna svojstva. Primjeri

Markovljevih lanaca. 3. Dekompozicija prostora stanja. Apsorpcijske vjerojatnosti. 4.

Jako Markovljevo svojstvo. 5. Povratnost i prolaznost. 6. Stacionarna distribucija i

invarijantna mjera. 7. Granična distribucija i Ergodski teorem. 8. Procesi

obnavljanja. Uvod i elementarni teorem obnavljanja. 9. Procesi obnavljanja.

Jednadžba obnavljanja. 10. Točkovni procesi. Uvod. Poissonov točkovni proces. 11.

Markovljevi lanci s neprekidnim vremenom. Definicija i osnovna svojstva. 12.

Konstrukcija Markovljevog lanca pomoću lanca skokova 13. Jednadžba unatrag i

generatorska matrica



Obveze studenata Redovito pohađanje nastave.


Pohađadnje nastave (2), Kolokviji (2), Usmeni ispit (2)









Sidney. I. Resnick. Adventures in Stochastic Processes. Birkhauser. 2005.

Elektronska skripte (Markovljevi lanci i Slučajni procesi) prof. Zorana Vondračeka sa

PMF-MO u Zagrebu - http://web.math.pmf.unizg.hr/~vondra/index.html

Dopunska literatura

1. S. M. Ross - Introduction to Probability Models , Academic Press, 2002. 2. J. R.

Norris - Markov Chains , Cambridge University Press, 1998. 3. S. Karlin, H. M.

Taylor - A first course in stochastic processes , Academic press, New York-London,

1975. 4. G. Grimmett, D. Stirzaker - Probability and Random Processes , Clarendon

Press, Oxford, 1992.






NAZIV PREDMETA Statistika



(ECTS) 6,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Cilj kolegija je usvajanje osnovnih pojmova i klasičnih metoda statističke analize

podataka.


Položen kolegij „Vjerojatnost I“.


Očekuje se da nakon položenog kolegija studenti • primjenjuju statističke modele

pokrivene sadržajem kolegija za statističko zaključivanje • kreiraju statističke

modele za realne probleme te argumentirano prosuđuju njihovu prikladnost •

analiziraju svojstva procjenitelja i statističkih testova koje koriste • matematički

dokazuju utemeljenost postupaka i formula kojima se služe u statističkom

zaključivanju. • razumiju osnovne koncepte matematičke statistike (dovoljnost,

potpunost, vjerodostojnost,...) • razmiju osnove statističkog zaključivanja i

problematiku (subjektivnost) teorije • budu upoznati s osnovnim vjerojatnosnim

distribucijama koje se koriste pri statističkom zaključivanju • razumije te su sposobni

primijeniti procjenjivanje metodom maksimalne vjerodostojnosti te primijeniti

statističko testiranje u jednostavnim statističkim modelima • razumiju osnove

ponovljenog uzorkovanja • budu sposobni primijeniti teoriju procjene (točkovne i

intervalne) na stvarnim podacima za izvođenje zaključaka o populacijskim

parametrima • razumiju regresijsku analizu • budu sposobni primijeniti linearnu

regresiju te procjeniti njenu učinkovitost


1. Uvod. Primjeri statističkih problema. Statistički podaci. Pojam i klasifikacija

statističkih obilježja. Frekvencijske razdiobe diskretnih obilježja. Tablični i grafički

prikaz razdiobe. Neprekidna statistička obilježja. 2. Osnove matematičke statistike.

Statistička struktura. Dovoljna statistika. Potpuna statistika. 3. Eksponencijalna

familija. Vjerodostojnost. Fisherova informacija. Pivotne slučajne varijable. Primjeri.

4. Točkovni procjenitelji. Nepristran procjenitelj. Nepristran procjenitelj uniformno

minimalne varijance. Primjeri. 5. Efikasni procjenitelji. Procjenitelji metodom

maksimalne vjerodostojnosti. Primjeri. 6. Skupovni procjenitelji. Pozdani intervali.

Konstrukcija pouzdanih intervala. Asimptotski pouzdani intervali. Konstrukcija

asimptotskih pouzdanih intervala. Primjeri. 7. Testiranje hipoteza. Osnovni pojmovi

(test, statistički test). Usporedba statističkih testova. 8. Konstrukcija statističkih

testova. Z-test. T-test. Testovi omjera vjerodostojnosti. Pogreške i značajnost.

Primjeri. 9. Regresijska analiza. Linearna regresija. Metoda najmanjih kvadrata.

Višedimenzionalna linearna regresija. 10. Gauss - Markovljev teorem. Testiranje

hipoteza o nagibu i odsječku pravca. Kolinearnost. 11. Validacija modela. Pouzdani

intervali za paramtere regresije. Primjeri. 12. Statističke metode zasnovane na

rangovima. Wilcoxonova statistika sume rangova. Wilcoxonova statistika rangova s

predznacima. 13. Uvod u metode ponovnog uzorkovanja. Permutacijski testovi.

Bootstrap.






Pohađanje nastave (2), Kolokviji







Ivo Ugrina, Uvod u matematičku statistiku, skripta

Dopunska literatura

1. G. K. Bhattacharyya, R. A. Johnson, Statistical Concepts and Methods, John

Wiley & Sons, 1977. 2. Ž. Pauše, Uvod u matematičku statistiku, Školska knjiga,

Zagreb, 1993. 3. D. Freedman, R. Pisani, R. Purves, A. Adhikari, Statistics, 2nd

edition, W. W. Norton & Co, 1991. 4. D. J. Savile, G. R. Wood, Statistical Methods.

A Geometric Primer, Springer Verlag, 1996. 5. D. Williams, Weighing the Odds,







NAZIV PREDMETA Temeljni pojmovi u fizici

Kod PMP106 Godina studija 1. i 2.

Nositelj/i predmeta doc.dr.sc. Bernarda Lovrinčević


3,0

Suradnici


P S V T

30 15


učenja 50%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Ciljevi kolegija Temeljni pojmovi u fizici je razumijevanje konceptualnih osnova

mehanike, mehanike fluida, valova i termodinamike, stjecanje operativnog znanja u

rješavanju numeričkih zadataka, te postizanje vještine svođenja fizikalnog problema

u odgovarajući matematički model pomoću jednadžbi.


Upisan Preddiplomski studij.


1. demonstrirati poznavanje kinematike gibanja u jednoj, dvije i tri dimenzije; 2.

navesti i obrazložiti Newtonove zakone gibanja te ih primijeniti u numeričkim

primjerima; 3. obrazložiti pojmove rada, kinetičke i potencijalne energije, implusa

sile i količine gibanja te primijeniti zakone očuvanja energije i očuvanja količine

gibanja u konkretnim primjerima; 4. demonstrirati poznavanja kinematike i

dinamike rotacije krutog tijela te riješiti probleme koji uključuju rotaciju krutog tijela;

5. obrazložiti pojam hidrostatskog tlaka i uzgona te primijeniti jednadžbu kontinuiteta

i Bernoullijevu jednadžbu u numeričkim primjerima; 6. objasniti jednostavni

harmonijski oscilator te opisati nastanak i širenje valova, pojavu interferencije

valova, rezonanciju valova i Dopplerov efekt; 7. navesti i obrazložiti osnovne zakone

termodinamike, definirati pojam topline i opisati mehanizme prijenosa topline.


Sadržaj kolegija Temeljni pojmovi u fizici razrađen po tjednima: 1. Gibanje po

pravcu. (2P+1S) 2. Gibanje u dvije i tri dimenzije. (2P+1S) 3. Sila i Newtonovi

zakoni. (2P+1S) 4. Primjena Newtonovih zakona. (2P+1S) 5. Rad i kinetička

energija. (2P+1S) 6. Potencijalna energija i zakon očuvanja energije. (2P+1S) 7.

Količina gibanja, impuls sile i sudari. (2P+1S) 8. Rotacija krutog tijela. (2P+1S) 9.

Uvjeti ravnoteže i njihova primjena. (2P+1S) 10. Mehanika fluida. (2P+1S) 11.

Oscilacije. (2P+1S) 12. Valovi. (2P+1S) 13. Krute tvari i fluidi. (2P+1S) 14.Toplina i

prijelazi topline. (2P+1S) 15. Osnove termodinamike. (2P+1S)



Obveze studenata

Student je dužan pohađati predavanja i seminare, barem 70% predavanja i 80%

seminara. Student je dužan napisati seminarski rad po odabranoj temi i izložiti ga u

obliku prezentacije pred kolegama i nastavnikom i riješiti barem 50 % pismenog

ispita.



Predavanja - 0.5 ECTS Seminari - 0.5 ECTS Seminarski rad - 1 ECTS Pismeni ispit

- 1 ECTS


U konačnu ocjenu ulazi: 1. Seminarski rad (pisani dio) – 25% ocjene 2. Seminarski

rad (izlaganje) – 25% ocjene 3. Pismeni ispit - 50% ocjene


1. D. Halliday, R. Resnick, J. Walker, Fundamentals of Physics. 9th Edition, John

Wiley, New York 2011.

Dopunska literatura

1. P. G. Hewitt, Conceptual Physics, 12th Edition, Pearson 2010. 2. H. D. Young, R.

A. Freedman, Sears and Zemansky's University Physics, 12th Edition, Pearson,

2008.


Statistika ispitnih rezultata i studentska evaluacija putem ankete koju provodi

Sveučilište u Splitu.



NAZIV PREDMETA Temeljni pojmovi u kvantnoj fizici

Kod PMP11C Godina studija 2.

Nositelj/i predmeta prof.dr.sc. Franjo Sokolić Bodovna vrijednost

(ECTS) 4,0

Suradnici


P S V T


učenja 20

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Razvijanje konceptualnog razumijevanja kvantne mehanike


Opće fizike


Razumjeti i objasniti: Koji su problemi klasične fizike doveli do razvoja kvantne

fizike? Što su spregnutost i nelokalnost? Koji su problemi kvantnog mjerenja? Koji

su makroskopski kvantni fenomeni?


Toplinski kapaciteti, zračenje crnog tijela. Kvantno mjerenje EPR paradoks i Bellove

nejednakosti Kvantna statistika Laseri Supravodljivost


predavanja seminari i radionice vježbe samostalni zadaci

Obveze studenata


Pohađanje nastave 1 Pismeni ispit 1 Referat 1 Usmeni ispit 1


Seminarski rad i završni ispit

Obvezna literatura



Jim Bagot: Beyond Measure, Oxford 2004. Tim Maudlin: Quantum Non-Locality &

Relativity, Wiley 2011.

Dopunska literatura


Diskusija na satu



NAZIV PREDMETA Uvod u diferencijalnu geometriju




6,0

Suradnici

doc.dr.sc. Gordan Radobolja


P S V T

30 30


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je studente upoznati s bazičnim područjima diferencijalne geometrije,

dakle sadržaje koji pokrivaju teoriju krivulja u prostoru (i ravnini) te teoriju ploha u

Euklidskom prostoru. Time će biti osposobljeni za praćenje jednog naprednijeg

kursa iz diferencijalne geometrije koji bi obuhvaćao Riemannovu geometriju i

mnogostrukosti. Osim toga primjena stečenih znanja moguća je u drugim

znanostima, npr. u fizici.


Potrebne kompetencije: poznavanje matematičke analize i linearne algebre.


Student je sposoban: -definirati regularne krivulje i plohe -objasniti zakrivljenost i

torziju krivulje -primjeniti prvu i drugu fundamentalnu formu plohe -analizirati plohu

pomoču normalne, Gaussove i srednje zakrivljenosti


-Regularne krivulje (1) -Duljina luka krivulje. (1) -Zakrivljenost i torzija. (2) -

Frenetove formule. (2) -Osnovni teorem diferencijalne geometrije za krivulje u

prostoru. (2) -Regularne plohe (1) -Tangencijalna ravnina regularne plohe (2) -Prva

fundamentalna forma plohe. (2) -Orijentacija plohe. (1) -Druga fundamentalna forma

plohe. (2) -Normalna zakrivljenost. (2) -Gaussova i srednja zakrivljenost. (2) -

Specijalne krivulje na plohi: linije zakrivljenosti, asimptotske krivulje i geodezijske

krivulje. (2) -Lokalno izometrične plohe. (2) - Teorem Egregium. (2) - Osnovni

teorem diferencijalne geometrije za plohe u prostoru. (2) - Gauss-Bonnetov teorem.

(2)



Obveze studenata Pohađanje nastave i pisanje domaćih radova.


Pohađanje nastave i pisanje domaćih radova: 2 ETCS. Pismeni ispit: 2 ETCS.

Usmeni ispit:2 ETCS.

Ocjenjivanje i Pismeni ispit i završni usmeni ispit.




N. Ujević, Predavanja iz uvoda u diferencijalnu geometriju, skripta.

Dopunska literatura

1.M. P. Do Carmo, Differential Geometry of Curves and Surfaces, Prentice-Hall,

1976. 2.R.S. Millman, G.D. Parker, Elements of Differential Geometry, Prentice-Hall

Inc., New Jersey/London, 1977.






NAZIV PREDMETA Uvod u Liejeve grupe i Liejeve algebre




5,0

Suradnici


P S V T

45 15


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je upoznati studente s osnovama teorije Liejevih grupa, Liejevih algebri i

njihovih reprezentacija. Naglasak je dan na razumijevanju teorije i razumijevanju

konkretnih primjera koji ilustriraju općenite teorijske rezultate.


Uvjeti za upis: položeni kolegiji Linearna algebra (ili Linearna algebra i matrični

račun) i Algebarske strukture. Potrebne kompetencije: dobro poznavanje linearne

algebre i matričnog računa, i osnova teorije grupa.


Očekuje se da je student sposoban: 1. formulirati definicije i objasniti različite

pojmove vezane za Liejeve grupe, Liejeve algebre i reprezentacije, 2. objasniti vezu

između Liejevih grupa i Liejevih algebri, 3. objasniti vezu između homomorfizma

Liejevih grupa i homomorfizma Liejevih agebri, 4. odrediti eksponencijalne

koordinate Liejeve grupe, 5. primijeniti Campbell-Baker-Hausdorffovu formulu, 6.

izračunati ireducibilne reprezentacije nekih klasičnih Liejevih grupa i Liejevih algebri.

7. primijeniti teoriju na probleme u matematici i fizici.


1. Matrične Liejeve grupe: definicija i primjeri (2 sata) 2. Grupe izometrija bilinearnih

formi, Heisenbergova grupa (2 sata) 3. Liejeve algebre: definicija i primjeri (2 sata)

4. Liejeva algebra matrične Liejeve grupe (2 sata) 5. Eksponencijalno preslikavanje

(3 sata) 6. Campbell-Baker-Hausdorffova formula (3 sata) 7. Eksponencijalne

koordinate Liejeve grupe (2 sata) 8. Homomorfizmi Liejevih grupa i natkrivanja (2

sata) 9. Homomorfizmi Liejevih algebri, adjungirana reprezentacija (2 sata) 10.

Diferencijali homomorfizama (2 sata) 11. Veza između homomorfizama Liejevih

grupa i Liejevih algebri (2 sata) 12. Realne i kompleksne forme Liejevih algebri (2

sata) 13. Reprezentacije: definicije i primjeri (2 sata) 14. Veza između

reprezentacija Liejevih grupa i Liejevih algebri (2 sata) 15. Ekvivalentne

reprezentacije, reprezentacije kompleksifiranih Liejevih algebri (2 sata) 16. Shurova

lema, operator ispreplitanja (2 sata) 17. Ireducibine reprezentacije SU(2) (3 sata)

18. Unitarne reprezentacija Heisenbergove grupe (1 sat) 19. Ireducibilne

reprezentacije su(2) i sl(2,C) (3 sata) 20. Reprezentacije SO(3) (2 sata) 21.

Primjene na fiziku (2 sata) Kroz seminar se obrađuju sljedeće teme po izboru

studenta: 1. Primene na fiziku: Poissonove zagrade i kvantizacija, bozonski i

fermionski operatori, harmonijski oscilator i kutni moment u kvantnoj mehanici 2.

Poluproste Liejeve algebre, Cartanov kriterij


Predavanja i seminarski rad

Obveze studenata Pohađanje nastave, pismeni ili usmeni seminar.



Pohađanje nastave: 2 ECTS Seminarski rad: 1 ECTS Usmeni ispit: 2 ECTS


Seminar i završni usmeni ispit.


B.C. Hall, Lie Groups, Lie Algebras, and Reprezentations, Springer-Verlag, 2003.

Dopunska literatura

1. W. Rossman, Lie Groups: An Introduction Through Linear Groups, Oxford

University Press, 2002. 2. R. Gilmore, Lie Groups, Physics, and Geometry,

Cambridge University Press, 2008. 3. R. Goodman, N.R. Wallach, Symmetry,

Representations, and Invariants, Springer-Verlag, 2009.






NAZIV PREDMETA Uvod u projektivnu geometriju


Nositelj/i predmeta izv,prof.dr.sc. Joško Mandić


5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 0

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je studente upoznati sa raznim pojmovima iz teorije projektivne

geometrije. Naglasak je na usvanjanje teorijska znanja i vještine u rješavanju

zadataka iz područja projektivnih ravnina. Također se pojam projektivne ravnine

generalizira na pojmove konačnih projektivnih ravnina i projektivnog prostora.


Uvjet za upis: položen kolegij Uvod u matematiku. Potrebne kompetencije:

poznavanje osnovnih pojmova iz geometrije.


Student je sposoban: -definirati projektivnu ravninu -objasniti razna projektivna

preslikavanja -analizirati krivulje drugog stupnja u projektivnoj ravnini -primjeniti

stečena znanja iz projektivne ravnine na projektivni prostor


-Aksiomi projektivne ravnine (2) -Princip dualnosti (2) -Desarguesov teorem (2) -

Perspektiviteti i projektiviteti (2) -Temeljni teorem projektivne geometrije (2) -

Projektivne kolineacije (2) - Polariteti (2) -Krivulje drugog stupnja (2) -Steinerov i

Pascalov teorem (2) - Projektiviteti i involucije na krivuljama drugog stupnja (2) -

Koordinatizacija pravca i ravnine (2) -Dvoomjeri (2) -Analitička geometrija u

projektivnoj ravnini(2) - Konačne projektivne ravnine (2) -Projektivni prostor (2)


Predavanja, seminari i vježbe

Obveze studenata Pohađanje nastave, izrada seminarskog rada i pisanje domaćih radova.


Pohađanje nastave, izrada seminarskog i pisanje domaćih radova: 2 ETCS.

Pismeni ispit: 1 ETCS. Usmeni ispit:2 ETCS.


Pismeni ispit i završni usmeni ispit.

Obvezna literatura



D. Palman, Projektivna geometrija, Školska knjiga, Zagreb, 1984.

Dopunska literatura

H. S. M. Coxeter, Projektivna geometrija, Školska knjiga, Zagreb, 1982.






NAZIV PREDMETA Uvod u umjetnu inteligenciju




5,0

Suradnici

Goran Zaharija, mag. ing. el. Marin Aglić Čuvić, mag educ. inf.


P S V T

30 , 30 ,


učenja 25%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Umjetna inteligencija (UI) je područje koje je posvećeno proučavanju računalnog

modela inteligentnog ponašanja. Zajedničko svim područjima umjetne inteligencije

je izrada agenata ili strojeva koji imaju odlike inteligentnog ponašanja; rješavanje

problema, predstavljanje znanja, zaključivanje, učenje, percepcija i interpretiranje.

Količina različitog gradiva na kolegiju odražava raznolikosti navedenih pojmova.

Tijekom kolegija, osvrnut ćemo se na temeljna pitanja i problematiku u području UI

te istražiti temeljne tehnike navedenog područja. Kolegij je projektno orijentiran, s

praktičnim zadacima koji se rješavaju tijekom cijelog semestra, koristeći NetLogo

programsko okruženje utemeljeno na LISP i Prolog programskim jezicima.


Nema preduvjeta


Nakon završetka kolegija studenti bi trebali biti u mogućnosti: 1. Razumjeti moderan

pogled na UI kao proučavanje agenata koji primaju percepte iz svog okruženja te

izvode akcije. 2. Opisati glavne teme, primjenu i područja istraživanja vezana uz UI,

uključujući algoritme pretrage, strojno učenje, predstavljanje znanja, zaključivanje,

obradu prirodnih jezika, percepciju i vid, te robotiku. 3. Primijeniti osnovne metode

UI kod računalnog rješavanja problema. 4. Raspravljati o ulozi područja istraživanja

umjetne inteligencije u razumijevanju ljudske inteligencije. 5. Prepoznati granice

sposobnosti trenutnih UI sustava.


1. Uvod u umjetnu inteligenciju (2h) 2. Inteligentni agenti i okruženja (2h) 3.

Rješavanje problema pretragom stanja (2h) 4. Algoritmi pretrage (4h) 5. Kolokvij -

prvi dio projekta 6. Uvod u strojno učenje (2h) 7. Modeli učenja (2h) 8.

Predstavljanje znanja u UI (2h) 9. Umjetne neuronske mreže (2h) 10. Kolokvij -

drugi dio projekta 11. Višeagentski sustavi (2h) 12. Genetski algoritmi (2h) 13.

Korištenje robota u nastavi (2h) 14. Praktični primjeri korištenja umjetne inteligencije

(2h) 15. Predaja projekta - završna verzija (2h) Vježbe prate predavanja u istoj

satnici i raspodjeli tema.












Artificial Intelligence: A Modern Approach. Stuart Russell and Peter Norvig Prentice

Hall, 2009 ISBN:0136042597 9780136042594 Bilješke s predavanja: Uvod u

umjetnu inteligenciju, Saša Mladenović, Goran Zaharija

Dopunska literatura








NAZIV PREDMETA Vektorska analiza


Nositelj/i predmeta prof.dr.sc. Marko Matić Bodovna vrijednost

(ECTS) 6,0

Suradnici


P S V T

45 15


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Prvi cilj predmeta je da studenti usvoje osnovna svojstva djelovanja operatora nabla

na skalarna polja (gradijent) i na vektorska polja (divergencija i rotacija). Sljedeći cilj

ja da studenti usvoje pojmove krivuljnih i plošnih integrala prve i druge vrste kao i

osnovne teoreme o njihovim svojstvima. Treći cilj je da studenti usvoje iskaze i

dokaze Greenove formule, Gaussovog teorema o divergenciji, Stokesovog teorema

o rotaciji kao i nekih posljedica, te primjene tih teorema.


Odslušani kolegiji Osnove matematičke analize i Vektorski prostori I


Student je sposoban: - objasniti pojmove skalarnog i vektorskog polja i njihovih

predstavnika u zadanom koordinatnom sustavu - definirati sve osnovne pojmove

koji se spominju u detaljnom sadržaju predmeta te dati primjere i/ili kontraprimjere

za svaki pojedini pojam - iskazati osnovne teoreme o svojstvima djelovanja

operatora nabla na skalarna i vektorska polja, teoreme o svojstvima krivuljnih i

plošnih integrala prve i druge vrste, te teoreme Greena, Gaussa-Ostrogradskog,

Stokesa - dokazati iskazane teoreme - provjeriti istinitost pojedinih tvrdnji na

konkretnim primjerima


- Skalarna i vektorska polja: osnovni pojmovi, neprekidnost, diferencijabilnost (3

sata) - Hamiltonov operator nabla: djelovanje operatora nabla na skalarno polje

(gradijent) i na vektorsko polje (divergencija i rotacija) i teoremi o svojstvima takvih

djelovanja (4 sata) - Operatori pridruženi operatoru nabla: operator usmjerene

derivacije, Laplaceov operator i svojstva njihovog djelovanja (3 sata) - Neka

posebna vektorska polja: potencijalna, bezvrtložna i solenoidalna polja; teoremi o

svojstvima i karakterizacijama takvih polja (4 sata) - Krivulje u prostoru:

parametriziranje i usmjerivanje prostornih krivulja (2 sata) - Krivuljni integrali: duljina

krivulje i krivuljni integral prve vrste i svojstva; krivuljni integral druge vrste i svojstva

(5 sati) - Krivuljni integral potencijalnog vektorskog polja (3 sata) - Greenova

formula i primjene (3 sata) - Glatka ploha: zadavanje glatke plohe u prostoru; po

dijelovima glatka ploha; ploština glatke plohe (4 sata) - Plošni integral prve vrste i

svojstva (3 sata) - Plošni integral druge vrste: usmjerivanje glatke plohe u prostoru;

plošni integral druge vrste i svojstva (4 sata) - Ostrogradski-Gaussova formula (3

sata) - Stokesova formula (4 sata)


- predavanja - vježbe





Pohađanje nastave: 1 Ispit: 5





N. Uglešić, Viša matematika

Dopunska literatura

S. Kurepa, Matematička analiza III, Tehnička knjiga, Zagreb, 1975. B.P. Demidovič,

Zadatci i riješeni zadatci iz više matematike s primjenom na tehničke znanosti,

Tehnička knjiga, Zagreb, 1986.







NAZIV PREDMETA Vektorski prostori II




5,0

Suradnici


P S V T

30 15


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je studente upoznati sa raznim pojmovima iz teorije vektorskih prostora.

Naglasak je na konstrukciji raznih matematičkih struktura pomoću bilinearnih formi i

tenzorskih produkata. Također se pomoću tenzorskih produkta konstruiraju algebre,

a bilinearne forme se povezuju sa grupama.


Uvjet za upis: položen kolegij Vektorski prostori I. Potrebne kompetencije:

poznavanje osnovnih matematičkih struktura.


Student je sposoban: -definirati bilinearne i kvadratne forme -objasniti razne

tenzorske produkte -primjeniti tenzorske produkte na konstrukciju algebri -analizirati

skup svih invertibilnih linearnih operatora koji čuvaju danu bilinearnu, hermitsku ili

kvadratnu formu


-Dualni vektorski prostor (2) -Bilinearne forme (2) -Simetrične forme (2) - Kvadratne

forme (2) -Alternirajuće i antisimetrične forme (2) -Hermitske forme (2) -Tenzorski

produkt (3) -Simetrični produkt (2) -Vanjski produkt (2) -Osnovna svojstva algebri (2)

-Tenzorska algebra (2) -Simetrične algebre (2) -Vanjske algebre (2) - Cliffordove

algebre (2) -Liejeve algebre (2) -Neasocjativne algebre (2) -Linearne grupe (2) -

Generalna linearna grupa (2) -Simplektičke grupe (2) -Unitarne grupe (2) -

Ortogonalne grupe (2) -Matrične Liejeve grupe (2)










J.Mandić, Vektorski prostori 2, skripta

Dopunska literatura

1.M.Artin, Algebra, Prentice Hall,1991. 2. S. Lang, Algebra, Springer,2002.

3.P.A.Grillet, Abstract algebra, Springer,2007. 4.A.W.Knapp, Basic algebra,

Cornerstones, 2006. 5.S. Kurepa, Konačno dimenzionalni vektorski prostori i

primjene, Liber, Zagreb, 1992. 6.K. Horvatić, Linearna algebra, skripta, Zagreb,

1992






NAZIV PREDMETA Vjerojatnost I



(ECTS) 6,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta


dokazati najvažnije rezultate klasične teorije vjerojatnosti. Mnoge od tih rezultata

studenti su koristili u kolegijima na ranijim godinama studija, no sada se ti rezultati

dokazuju u okvirima Kolmogorovljeve aksiomatike.


Položen kolegij Uvod u vjerojatnost i statistiku. Odslušan kolegij I Mjera i integral.



koncepte i metode teorije vjerojatnosti - koriste višedimenzionalne distribucije i

analiziraju njihova svojstva - rješavaju tipične probleme vezane uz sume i nizove

slučajnih varijabli korištenjem karakterističnih funkcija - razlikuju tipove

konvergencije slučajnih varijabli - prepoznaju uvjete za primjenu slabog i jakog

zakona velikih brojeva te centralnog graničnog teorema - kombiniraju koncepte i

metode iz sadržaja kolegija za rješavanje složenijih problema - provode matematički

dokaz utemeljenosti postupaka i formula kojima se služe u okviru ovog kolegija.


- Slučajne varijable. (2) - Funkcije distribucije slučajnih varijabli. Klasifikacija

slučajnih varijabli. (2) - Funkcije distribucije slučajnih vektora. Klasifikacija slučajnih

vektora. (2) - Vjerojatnosti na beskonačno dimenzionalnim prostorima. (2) -

Matematičko očekivanje kao Lebesgueov integral. Svojstva matematičkog

očekivanja. Radon-Nikodymov teorem (bez dokaza). Osnovni teorem o

transformaciji matematičkog očekivanja. Varijanca. Važne nejednakosti. L^p

prostori. (2) - Konvergencija slučajnih varijabli. (2) - Integracija na produktnim

prostorima. (2) - Nezavisnost slučajnih varijabli – razne karakterizacije. Funkcije

slučajnih varijabli i slučajnih vektora. (4) - Slabi zakoni velikih brojeva. (2) - Jaki

zakoni velikih brojeva. (2)



Obveze studenata Pohađanje nastave



Pohađanje nastave 2 ECTS Pismeni ispit 2 ECTS Usmeni ispit 2 ECTS







N. Sarapa, Teorija vjerojatnosti, Školska knjiga, Zagreb, 2002.

Dopunska literatura









NAZIV PREDMETA Vjerojatnost II



(ECTS) 6,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 0

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta


dokazati naprednije rezultate klasične teorije vjerojatnosti. Studenti se upoznaju sa

raznim metodama rješavanja centralnog graničnog problema. Uvest će se pojmovi

uvjetnog očekivanja i martingala, te će proučavati njihova osnovna svojstva.


Uvjet za upis: Položen kolegij Mjera i integral. Odslušan kolegij Vjerojatnost I.



koncepte i metode teorije vjerojatnosti - prepoznaju centralne granične probleme

koji se mogu rješavati primjenom metode karakterističnih funkcija, Chen-Steinove i

Delta metode, te ocjenjuju brzinu konvergencije - razumiju vjerojatnosna svojstva

slučajnih šetnji i Brownovog gibanja, te ih znaju interpretirati - razumiju pomove

uvjetnog očekivanja i martingala, te poznaju njihova osnovna svojstva i primjenu -

kombiniraju koncepte i metode iz sadržaja kolegija za rješavanje složenijih

problema - provode matematički dokaz utemeljenosti postupaka i formula kojima se

služe u okviru ovog kolegija.


1. Centralni granični teoremi s dokazima Lindeberga i Lindeberg Fellera. (4) 2.

Brzina konvergencije. Berry-Esseen nejednakost. (2) 3. Dodatni rezultati o

konvergenciji. Portmanteau lema, Skorokhodov. (2) 4. Konvergencija mjera.

Prokhorov, Levy-Prokhorov. (2) 5. Chen-Steinova metoda. (2) 6. Delta metoda. (2)

7. Zakoni 0-1. (2) 8. Uvjetno očekivanje. (2) 9. Slučajna šetnja. (2) 10. Martingali. (6)

11. Brownovo gibanje. (4)





Pohađanje nastave (2), Kolokviji (2), Usmeni ispit (2)

Ocjenjivanje i Tijekom semestra studentu pišu dva kolokvija. Uspješno položeni kolokviji







1. N. Sarapa, Teorija vjerojatnosti, Školska knjiga, Zagreb, 2002. 2. Louis H.Y.

Chen, Larry Goldstein, Qi-Man Shao, Normal Approximation by Stein's method,

Springer Science & Business Media, 2010. 3. Patrick Billingsley, Convergence of

Probability Measures, John Wiley & Sons, 1999.

Dopunska literatura









NASTAVNIČKI SMJER

NAZIV PREDMETA Algebra I


Nositelj/i predmeta izv. prof.dr.sc. Tanja Vučičić


5,0

Suradnici



P S V T

30 15


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Ovaj kolegij je prvi dio standardnog diplomskog kursa algebre. Osnovne strukture

kojima se kolegij bavi su grupe i prsteni. Proučit će se, posebno, slobodne grupe,

konačno generirane Abelove grupe, njihove podgrupe, neke klase komutativnih

prstenova s jedinicom i neke klase ideala. Stečeno znanje služi kao baza za drugi

dio standardnog naprednog kursa algebre te za nastavak školovanja na doktorskom

studiju.


Položeni standardni preddiplomski kolegiji unutar kojih se proučavaju algebarske

strukture; interno: Linearna algebra i Algebarske strukture.


Uspješni student će biti osposobljen 1) razumjeti fundamentalne koncepte iz teorije

grupa i prstena; 2) bez poteškoća upotrebljavati jezik teorije kategorija; 3) razlikovati

razine složenosti problema grupne strukture kod abelovskih i neabelovskih grupa;

4) dati prezentaciju grupe; 5) opisati strukturu konačno generiranih abelovskih

grupa; 6) razlikovati neke klase komutativnih prstena s jedinicom prema

posjedovanju specifičnog poopćenog svojstva djeljivosti (faktorizacije); 7) za

matematičko zaključivanje kroz analiziranje, dokazivanje i objašnjavanje važnih

rezultata; 8) primjenjivati precizno i učinkovito napredne algebarske metode.


1) Uvodno o grupama, kategorije, direktni produkti i direktne sume, interni produkti i

sume. Produkt familije homomorfizama. (6 sati) 2) Slobodne grupe, slobodni

produkti, slobodne abelovske grupe i njihove podgrupe. Strukturna teorija konačno

generiranih abelovskih grupa. (6 sati) 3) Djelovanja grupe na skup. (2 sata) 4)

Sylowljevi teoremi. (2 sata) 5) Nilpotentne i rješive grupe. (2 sata) 6) Prsteni i

homomorfizmi prstenova, ideali (prosti i maksimalni ideali), direktni produkt

prstenova. Kineski teorem o ostatcima. (8 sati) 7) Djeljivost u prstenima, prosti i

ireducibilni elementi. (2 sata) 8) Domene glavnih ideala, euklidske domene i

domene jedinstvene faktorizacije. (2 sata)


X predavanja X seminari i radionice ☐ vježbe ☐ on line u cijelosti ☐ mješovito e-

učenje ☐ terenska nastava X samostalni zadaci ☐ multimedija ☐ laboratorij X


Obveze studenata Pohađanje nastave, izlaganja o rješavanju projektnih zadataka te polaganje

usmenog ispita.



Pohađanje nastave 1,5 Istraživanje 0,5 Referat 0,5 Usmeni ispit 2,5


Ako je prezentacija rada na rješavanju dodijeljenog projektnog problema (koji se

može sastojati od više zadataka) ocijenjena uspješnom, student pristupa završnom

usmenom ispitu. Konačna ocjena je ponderirana suma ocjena iz projektnog

problema i usmenog ispita, pri čemu su ponderi respektivno 0,3 i 0,7.


T. W. Hungerford, Algebra, Springer, New York, 1996.

Dopunska literatura

1) D. S. Dummit, R.M. Foote, Abstract Algebra, J. Wiley and Sons, Inc., 2004. 2) S.

Lang, Algebra, Addison-Wesley Publishing Company, Redwood City, California,

1984.






NAZIV PREDMETA Čunjosječnice


Nositelj/i predmeta izv.prof.dr.sc. Nikola Koceić Bilan


5,0

Suradnici


P S V T

30 0 30


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Student/ica će: -usvojiti osnovna znanja o čunjosječnicama -upoznati algebarski i

sintetički pristup čunjosječnicama -naučiti Boškovićev pristup čunjosječnicama

preko žarišta i ravnalice -upoznati pristup čunjosječnicama preko presjeka ravnine i

stošca.


Uvjeti za upis: Nema ih. Ulazne kompetencije: Poznavanje osnovnih pojmova

euklidske geometrije ravnine.



algebarski karakterizirati čunjosječnice -sintetički dokazati osnovna svojstva elipse,

hiperbole i parabole -karakterizirati čunosječnice primjenom Papus-Boškovićeva

pristupa -karakterizirati čunjosječnice preko presjeka ravnine i stošca -primijeniti

osnovna svojstva čunjosječnice na različite probleme -opisati elipsu, hiperbolu i

parabolu kao perspektivno kolinearne slike kružnice.


- Algebarski pristup čunjosječnicama. (4) -Definicija elipse kao geometrijskog mjesta

točaka. Svojstva elipse (kružnica suprotišta, tangenta, ortoptička kružnica, glavna

kružnica) .(5) - Definicija hiperbole kao geometrijskog mjesta točaka. Svojstva

hiperbole (kružnica suprotišta, tangenta, ortoptička kružnica, glavna kružnica) .

Asimptote hiperbole. (7) - Definicija parabole kao geometrijskog mjesta točaka.

Svojstva parabole.(4) -Boškovićev teorem o čunjosječnicama. (2) -Dandelinovi

teoremi. Dandelinove sfere. (4) - Elipsa, hiperbola i parabola kao perspektivno

kolinearne slike kružnice. Tetive, promjeri, konjugirani primjeri. (4)
















Mirošević, N. Koceić Bilan, J. Jurko, Različiti pristupi čunjosječnicama, 27. e.math

B. Pavković, D. Veljan, Elementarna matematika 2, Školska knjiga, Zagreb, 1995.

A. Marić, Čunjosječnice, EM24, Element, Zagreb, 2004.

Dopunska literatura

D. Palman, Geometrijske konstrukcije, Element, Zagreb, 1996. Pavković, Veljan,

Elelementarna matematika 1






NAZIV PREDMETA Didaktika

Kod PMS105 Godina studija 1.

Nositelj/i predmeta doc.dr.sc. Antun Arbunić Bodovna vrijednost

(ECTS) 3,0

Suradnici

- Način izvođenja nastave (broj sati u semestru)

P S V T

30 15


učenja 0

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Uočiti kompleksnost, multistrukturalnost i multikauzalnost odgojno-obrazovnog

procesa te uvidjeti nužnost njegovanja pozitivnog odgojno-obrazovnog ozračja kao

preduvjeta uspjeha u odgojno-obrazovnom radu.


nema


1. Ovladati temeljnim didaktičkim pojmovima 2. Osposobiti se za uočavanje

temeljnih procesa i zakonitosti koje vladaju u odgojno- obrazovnom radu 3. Steći

osnove za planiranje, programiranje, pripremu i izvedbuneposrednog odgojno-

obrazovnog rada koji će se kasnije usavršavati u sklopu metodika predmeta 4. Steći

svijest o važnosti pedagoškog ozračja u odgojno-obrazovnom radu.


1. Didaktika kao znanstvena disciplina 2./3. Temeljni didaktički procesi 4.-6.

Nastava – pretpostavke i aspekti 7. Strategije, cilj i zadaci odgoja i obrazovanja 8.-

13. Odgojno-obrazovna tehnologija: organizacija i artikulacija nastave; planiranje i

programiranje; sadržaji, izvori i mediji; didaktička načela i sustavi; strukura i

dinamika nastave; pripremanje i izvođenje nastave 14./15. Odgojno-obrazovna

ekologija: pretpostavke i čimbenici.*


☐ predavanja ☐ seminari

Obveze studenata Pohađanje nastave, izrada i prezentacija seminarskog rada, položeni kolokviji ili

ispit.


Pohađanje nastave 1 Istraživanje Eksperimentalni rad Referat Esej

Seminarski rad 1 Kolokviji 1 Usmeni ispit (1) Pismeni ispit (1)

Projekt


Nazočnost na nastavi, aktivnost na nastavi, rezultati kolokvija, rezultati ispita

(ukoliko mu student pristupi).



1. Poljak, V. (1991. i dalje): Didaktika. Školska knjiga, Zagreb. 2. Bežen, A.,

Jelavić, F., Kujundžić, N., Pletenac, V. (1991. i dalje): Osnove didaktike. Školske

novine, Zagreb. 3. Bognar, L., Matijević, M. (2002. i dalje): Didaktika. Školska

knjiga, Zagreb

Dopunska literatura

1. Meyer, H. (2002.): Didaktika razredne kvake. Educa, Zagreb. 2. Desforges, Ch.

(2001.): Uspješno učenje i poučavanje. Educa, Zagreb. 3. Dryden, G., Vos J.

(2001.): Revolucija u učenju. Educa, Zagreb. 4. Jensen, E. (2003.): Super nastava.

Educa, Zagreb**


Konzultacije, razgobvor, aktivno sudjelovanje, evaluacija predmetza i nastavnika.


* Sadržaji nastave navedeni su za blok-satove (15termina x 2 sata) ** Sadržaji

seminarskih radova odrađuju se u seminarskim grupama (15x1 po grupi)


NAZIV PREDMETA Diofantske jednadžbe




5,0

Suradnici


P S V T

30 15


učenja 0

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je studente upoznati s temeljnim znanjima iz teorije diofantskih

jednadžbi, te ih sposobiti za primjene tih znanja u rješavanju različitih zadaća.

Studenti trebali usvojiti razne tehnike za riješavanje diofantskih jednadžbi.


Uvjet za upis:položen Uvod u teoriju brojeva. Potrebne kompetencije: poznavanje

različitih matematičkih struktura.


Student je sposoban: -definirati diofantske jednadžbe -objasniti razne probleme koji

se svode na diofantske jednadžbe -primjeniti razne načine riješavanja diofantskih

jednadžbi -analizirati razne tipove diofantskih jednadžbi


-Diofantske jednadžbe. (2) -Primjeri diofantskih jednadžbi. (2) -Fermatova

jednadžba.(2) -Linearne diofantske jednadžbe.(2) -Pellova jednadžba. (2) -Grupa

jedinica prstena cijelih kvadratičnog polja (2) -Binarne kvadratne forme. (2) -

Pitagorine trojke. (2) -Jednadžba x4+y4=z2. (2) -Suma dva kvadrata. (2) -Suma

četiri kvadrata. (2) -Ternarne kvadratne forme. (2) -Lagrangeov teorem. (2) -Thueva

jednadžba. (2) -Jednadžba y2=x3+k. (2)





Pohađanje nastave: 1 ECTS, Seminarski rad: 1 ETCS. Usmeni ispit: 2 ETCS.



Obvezna literatura



Andrej Dujella, Diofantske jednadžbe, Zagreb 2006, skripta

Dopunska literatura

1.I. Niven, H.S. Zuckerman, H.L. Montgomery, An Introduction to the Theory

Numbers, Wiley, New York, 1991. 2.K. Ireland, M. Rosen, A classical introduction to

modern number theory, Springer, New York 1982. 3.W. Sierpinski, Elementary

Theory of Numbers, Panstwowe wydawnictvo naukowe, Warszawa 1964.








Nositelj/i predmeta Odabarani voditelj diplomskog rada


12,0

Suradnici


P S V T

21


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta


samostalno koristiti danu literaturu i istražiti zadanu temu u literaturi -naučiti pisati




























Ocjenjivanje i Nakon što položi sve propisane ispite na diplomskom studiju student može, u
















Dopunska literatura





NAZIV PREDMETA Izvannastavne i izvanškolske aktivnosti



(ECTS) 2,0

Suradnici


P S V T

15 15


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Osvijestiti važnost izvannastavnih i izvanškolskih aktivnosti za razvoj interesa djece,

zadovoljenja osobnih potreba i motiva te omogućavanja profesionalnog

usmjeravanja.


Položena Pedagogija (79121)i Didaktika (79107)


1. Osposobljenost za planiranje, programiranje i izvođenje INA/IŠA 2. Uočavanje

dispozicija, potencijala te moguće darovitosti učenika 3. Ospobljenost za praćenje i

vrednovanje učeničkih postignuća i nagnuća 4. Shvaćanje biti slobodnog

stvaralačkog rada te osobitosti darovitih


1. Etimološki i sadržajno srodni pojmovi 2. Uzroci, razlozi i uvjeti uvođenja INA–IŠA

3. Funkcije INA–IŠA 4. Zadaci INA–IŠA 5. Načela organizacije INA–IŠA 6. Vrste

INA–IŠA s obzirom na sadržaj 7. Organizacijski oblici izvođenja INA-IŠA

8./9. Stvaralaštvo 10./11. Stvaralaštvo i mišljenje 12./13. Stvaralački čin – procesi i

dimenzije 14./15.Stvaralaštvo i odgoj *




ispit.


Pohađanje nastave ½ Seminarski rad ½ Pismeni ispit 1 Usmeni

ispit (1)


Nazočnost na nastavi, aktivnost na nastavi, kvaliteta seminarskog rada, rezultati

pismenog ispita.

Obvezna literatura



1. Previšić, V. (1987.): Izvannastavne i izvanškolske aktivnosti. Školske novine,

Zagreb. 2. Suhodolski, B. (1989.): Permanentno obrazovanje i stvaralaštvo.

Školske novine, Zagreb.

Dopunska literatura

1. Težak, S. (1979.): Ciljevi, načela, sadržaji, oblici i metode rada u alobodnim

aktivnostima jezično-izražajne umjetnosti. Suvremena metodika nastave hrvatskog

ili srpskog jezika, Zagreb. 2. Težak, S. (1979.): Literarne, novinarske, recitatorske i

srodne družine. Školske novine, Zagreb.


Konzultacije, razgovor, aktivno sudjelovanje, evaluacija predmeta i nastavnika


* Sadržaji seminarskih radova odrađuju se u seminarskim grupama (15x1 po grupi) i

predstavljaju izradu 1 programa INA/IŠA iz područja predmeta studiranja.


NAZIV PREDMETA Kognitivna psihologija


Nositelj/i predmeta doc. dr. sc. Nikola Marangunić


4,0

Suradnici


P S V T

15 15 15


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Razumijevanje temeljnih pojmova psihologije učenja, pamćenja, percepcije i

inteligencije. Upoznavanje teorijske i praktične osnove zakonitosti stjecanja znanja i

rješavanja problema.


Nema ih.


Nakon odslušanog i položenog predmeta studenti će moći: 1. Opisati temeljne

postavke kognitivne psihologije. 2. Definirati kognitivnu neuroznanost kao osnovu

znanstvenog proučavanja ljudske spoznaje. 3. Opisati temeljne spoznajne procese

poput pažnje, percepcije, pamćenja i učenja. 4. Navesti različite reprezentacije

znanja. 5. Interpretirati načine rješavanja problema kod kreativnih i nadarenih

učenika. 6. Opisati faze kognitivnog razvoja. 7. Interpretirati razlike ljudske i umjetne

inteligencije.


1. Uvod u kolegij; 2. Uvod u područje kognitivne psihologije; 3. Kognitivna

neuroznanost; 4. Pažnja i svijest; 5. Percepcija; 6. Procesi pamćenja; 7.

Reprezentacija znanja: predodžbe i propozicije; 8. Reprezentacija i organizacija

znanja; 9. Jezik: priroda i usvajanje; 10. Rješavanje problema; 11. Kreativnost; 12.

Nadarenost; 13. Odlučivanje i rezoniranje; 14. Kognitivni razvoj; 15. Ljudska i

umjetna inteligencija.


Predavanja Seminari i radionice Vježbe Mješovito e-učenje Samostalni zadaci

Obveze studenata Pohađanje nastave, aktivno sudjelovanje, izvršavanje zadataka, rad na projektu.


Praćenje nastave - 1 Eksperimentalni rad - 1 Istraživanje - 1 Projekt - 1

Ocjenjivanje i vrjednovanje rada studenata tijekom nastave i na

Nazočnost na nastavi, aktivnost na nastavi, izrada samostalnih zadataka, rad na

projektu, završni projekt.


završnom ispitu


1. Sternberg, R. (2005). Kognitvna psihologija. Naklada Slap, Jastrebarsko. 2.

Hock, R. R. (2004). Četrdeset znanstvenih studija koje su promijenile psihologiju.

Naklada Slap, Jastrebarsko.

Dopunska literatura

1. Zarevski, P. (2007). Psihologija pamćenja i učenja. Naklada Slap, Jastrebarsko.

2. Howe, M. J. A. (2002). Psihologija učenja. Naklada Slap, Jastrebarsko. 3.

Rathus, S. A. (2001). Temelji psihologije. Naklada Slap, Jastrebarsko.


Konzultacije, razgovor, aktivno sudjelovanje, evaluacija predmeta i nastavnika.


-


NAZIV PREDMETA Konstruktivne metode u geometriji




5,0

Suradnici

dr.sc. Ana Laštre Način izvođenja nastave (broj sati u semestru)

P S V T

30 0 30


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Student/ica će: -usvojiti osnovna znanja o konstruktivnoj geometriji -naučiti

primijeniti konstruktivne metode na geometrijske probleme poznate s analitičkog i

sintetičkog aspekta -naučiti metodologiju rješavanja konstruktivnih zadaća -upoznati

neke posebne metode konstruktivne geometrije -upoznati inverziju (obzirom na

kružnicu) i njezina svojstva -upoznati pojam rješivosti konstruktivne zadaće i

odgovarajuću algebarsku karakterizaciju -upoznati povijesnu ulogu klasičnih grčkih

problema -naučiti Mohr-Mascheronijeve konstrukcije, konstrukcije ravnalom i

konstrukcije u ograničenoj ravnini i druge važne konstrukcije dopuštenim alatom -

upoznati osnovna sintetička svojstva konika i njihovu primjenu u konstruktivnim

zadaćama s elipsom, hiperbolom i parabolom.


Uvjeti za upis: Položeni kolegiji: Elementarna geometrija. Ulazne kompetencije:

Poznavanje pojmova euklidske geometrije ravnine.



primijeniti metodologiju rješavanja konstruktivnih zadaća na zadane geometrijske

probleme -primijeniti osnovne metode konstruktivne geometrije na rješavanje

konstruktivnih zadaća -dokazati osnovna svojstva inverzije -karakterizirati rješivost

konstruktivne zadaće algebarskim putem -opisati klasične grčke probleme -

primijeniti Mohr-Macherenojive konstrukcije, konstrukcije ravnalom i konstrukcije u

ograničenoj ravnini i druge važne konstrukcije dopuštenim alatom -dokazati

osnovna svojstva konika --primijeniti svojstva elipse, parabole i hiperbole na

rješavanje konstruktivnih problema


- Aksiomi konstruktivne geometrije. Osnovne i elementarne konstrukcije. (2) -

Metodologija rješavanja konstruktivne zadaće. (1) -Neke posebne metode

konstruktivne geometrije. (Metode presjeka,izometrije, homotetije) (5) -Inverzija. (4)

-Rješivost konstruktivne zadaće euklidskom konstrukcijom. (3) -Klasični grčki

problemi. Trisekcija kuta. Duplikacija kocke. Kvadratura kruga. (2) -Konstrukcija

pravilnih poligona. (2) -Mohr-Mascheronijeve konstrukcije. (2) -Konstrukcije

ravnalom. (1) -Konstrukcije u ograničenoj ravnini (1) -Elipsa (2) -Hiperbola (2) -

Parabola (2) -Papus-Boškovićeva definicija konika. (1)















N. Koceić Bilan, nastavni materijal iz Konstruktivne geometrije D. Palman,

Geometrijske konstrukcije, Element, Zagreb, 1996. Pavković, Veljan, Elelementarna

matematika 1, Školska knjiga, Zagreb, 1995. N. Koceić Bilan, L. Trombetta Burić, A.

Lebedina, Klasični grčki problemi, Zbornik radova 2012. FSR Sveučilište u Mostaru

N. Koceić Bilan, L. Trombetta Burić, N. Smajić, Konstruktivna geometrija u nastavi

matematike, Osječki matematički list 13 (2013) I. Mirošević, N. Koceić Bilan, J.

Jurko, Različiti pristupi čunjosječnicama, 27. e.math

Dopunska literatura

D.Palman, Trokut i kružnica, Element, Zagreb, 1994. D. Palman, Planimetrija,




izvedbe predmeta. Anketa se provodi prema pravilniku Sveučilišta u Splitu







5,0

Suradnici


P S V T

30 15 15


učenja 40%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta











































Dopunska literatura











5,0

Suradnici


P S V T

45 15


učenja 25

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta









transfinitna).




























pravila. (4)











ocjeni.



Dopunska literatura









izvedbe predmeta.



NAZIV PREDMETA Metodička matematička praksa I



(ECTS) 3,0

Suradnici


P S V T

0 0 30 0


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

- osposobiti studente/ice za kvalitetnu pripremu, izvođenje i analizu nastavnih

satova redovne, dopunske i dodatne nastave matematike na osnovnoškolskom i

srednjoškolskom nivou - pripremiti studente/ice za cjeloživotno učenje u području

matematičkog obrazovanja


Uvjeti za upis ovog kolegija su odslušani kolegiji Metodika nastave matematike I i

Metodika nastave matematike II.


Od studenata/ica se nakon odrađenog kolegija očekuje da mogu: - samostalno

napisati pripremu za nastavni sat iz matematike - izvesti nastavni sat u skladu s

načelima nastave matematike - analizirati nastavni sat - prepoznati tipove i strukturu

nastavnih sati specifične za nastavu matematike u osnovnoj i srednjoj školi -

primijeniti različite nastavne metode - organizirati i provesti različite oblike rada


Metodička praksa odvija se u odabranim školama – vježbaonicama, pod stručnim

vodstvom učitelja/ nastavnika – praktičara (mentora studentima). Studenti/ce će na

praksi: - upoznati se s organizacijom nastave u osnovnoj i srednjoj školi - upoznati

zakonsku regulativu vezanu uz školstvo u Republici Hrvatskoj (pripadne zakone i

pravilnike, Statut škole i dr.) - upoznati pedagošku dokumentaciju - upoznati

operativne planove i programe matematike za osnovnu i srednju školu -

prisustvovati satovima nastave mentora (učitelja/nastavnika – praktičara) -

samostalno i uz pomoć mentora pripremiti, održati i analizirati satove na kojima će

primijeniti znanja metodike stečeno na fakultetu - održati ogledni sat pred voditeljem

prakse - pisati detaljnu pisanu pripremu za svaki nastavni sat koji održi - voditi

dnevnik hospitiranja u koji će zapisivati analizu i strukturu satova kojima je

nazočio/la Studenti/ce će metodičku praksu odrađivati podijeljeni u grupe s najviše

3 člana.


Nastava se odvija preko samostalnih zadataka, multimedije, mentorske nastave,

konzultativne nastave i praktične nastave.

Obveze studenata

- hospitiranje na barem 15 sati neposredne nastave mentora - odraditi 4 probna

nastavna sata - odslušati probne nastavne sate kolega - odraditi 1 ispitni

(ogledni)sat - odslušati ispitni (ogledni) sat kolega - aktivno sudjelovati u analizi

satova



Pohađanje nastave 1 bod Ogledna predavanja 1,5 bodova Pisane pripreme za

nastavu 0,5 bodova


Studenti koji su u cijelosti odradili metodičku praksu i dobili prolaznu ocjenu od

mentora (učitelja/nastavnika – praktičara), te prolazne ocjene iz dnevnika

hospitiranja, pisanih priprema za svaki nastavni sat i ogledni sat imaju pravo na

potpis. Studentima koji su stekli pravo na potpis ocjena se formira na temelju

ocjene mentora (aktivnost na praksi, redovitost pohađanja, odnos prema radu u

školi, održani samostalni probni satovi)(40%), ocjene svake pisane pripreme za

održane nastavne sate (15%) i ocjene oglednog sata (45%).


Nastavni planovi i programi matematike za osnovnu i srednju školu, Ministarstvo

znanosti, obrazovanja i sporta RH Aktualni udžbenici iz matematike u osnovnim i

srednjim školama, te odgovarajući priručnici za učitelje

Dopunska literatura

ostala stručno – metodička literatura kao pomoć za pripremu nastavnog sata

(tiskani ili elektronički oblik)



će studenti evaluirati kvalitetu održane nastave. Na kraju svakog semestra provest

će se analiza uspješnosti studenata na održanim ispitnim (oglednim) satima u tom

semestru.



NAZIV PREDMETA Metodička matematička praksa II



(ECTS) 4,0

Suradnici


P S V T

0 0 45 0


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta


Uvjeti za upis ovog kolegija su odslušani kolegiji Metodika nastave matematike I i

Metodika nastave matematike II, te položen kolegij Metodička matematička praksa

I.


Od studenata/ica se nakon odrađenog kolegija očekuje da mogu: - samostalno

napisati pripremu za nastavni sat iz matematike - izvesti nastavni sat u skladu s

načelima nastave matematike - analizirati nastavni sat - prepoznati tipove i strukturu

nastavnih sati specifične za nastavu matematike u osnovnoj i srednjoj školi -

primijeniti različite nastavne metode - organizirati i provesti različite oblike rada


Metodička praksa odvija se u odabranim školama – vježbaonicama, pod stručnim

vodstvom učitelja/ nastavnika – praktičara (mentora studentima). Studenti/ce će na

praksi: - upoznati se s organizacijom nastave u osnovnoj i srednjoj školi - upoznati

zakonsku regulativu vezanu uz školstvo u Republici Hrvatskoj (pripadne zakone i

pravilnike, Statut škole i dr.) - upoznati pedagošku dokumentaciju - upoznati

operativne planove i programe matematike za osnovnu i srednju školu -

prisustvovati satovima nastave mentora (učitelja/nastavnika – praktičara) -

samostalno i uz pomoć mentora pripremiti, održati i analizirati satove na kojima će

primijeniti znanja metodike stečeno na fakultetu - održati ogledni sat pred voditeljem

prakse - pisati detaljnu pisanu pripremu za svaki nastavni sat koji održi - voditi

dnevnik hospitiranja u koji će zapisivati analizu i strukturu satova kojima je

nazočio/la Studenti/ce će metodičku praksu odrađivati podijeljeni u grupe s najviše

3 člana.


Nastava se odvija preko samostalnih zadataka, multimedije, mentorske nastave,

konzultativne nastave i praktične nastave.

Obveze studenata

- hospitiranje na barem 15 sati neposredne nastave mentora - odraditi 4 probna

nastavna sata - odslušati probne nastavne sate kolega - odraditi 1 ispitni

(ogledni)sat - odslušati ispitni (ogledni) sat kolega - aktivno sudjelovati u analizi

satova



Pohađanje nastave 1,5 bodova Ogledna predavanja 1,5 bodova Pisane pripreme

za nastavu 1 bod


Studenti koji su u cijelosti odradili metodičku praksu i dobili prolaznu ocjenu od

mentora (učitelja/nastavnika – praktičara), te prolazne ocjene iz dnevnika

hospitiranja, pisanih priprema za svaki nastavni sat i oglednog sata imaju pravo na

potpis. Studentima koji su stekli pravo na potpis ocjena se formira na temelju

ocjene mentora (aktivnost na praksi, redovitost pohađanja, odnos prema radu u

školi, održani samostalni probni satovi)(40%), ocjene svake pisane pripreme za

održane nastavne sate (15%) i ocjene oglednog sata (45%).


Nastavni planovi i programi matematike za osnovnu i srednju školu, Ministarstvo

znanosti, obrazovanja i sporta RH Aktualni udžbenici iz matematike u osnovnim i

srednjim školama, te odgovarajući priručnici za učitelje

Dopunska literatura

ostala stručno – metodička literatura kao pomoć za pripremu nastavnog sata

(tiskani ili elektronički oblik)





semestru.



NAZIV PREDMETA Metodički matematički seminar



(ECTS) 3,0

Suradnici


P S V T

0 45 0 0


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

- upoznati studente/ice s odabranim aktualnim temama iz nastave matematike -

usporediti tradicionalnu nastavnu praksu s modernim trendovima u matematičkom

obrazovanju - pripremiti studente/ice za cjeloživotno učenje u području





Od studenata/ica se nakon odrađenog kolegija očekuje da mogu: - proučiti i

izvijestiti o odabranoj metodičkoj temi - iz odabrane metodičke teme izdvojiti dijelove

koje bi željeli uklopiti u nastavni proces - prikazati i preporučiti kako izdvojene

dijelove uklopiti u nastavni proces - prilagoditi moderne trendove nastavnoj praksi


Na prvom satu ovog kolegija studenti odabiru temu seminarskog rada, dobivaju

detaljne upute kako ga napisati i prezentirati, te se dogovaramo oko termina

konzultacija, predaje rada i prezentacija. Do početka prezentacija nastava se ne

održava, osim konzultativno. Popis nekoliko tema za seminarske radove: -

Motivacija u nastavi matematike - Uloga udžbenika u nastavi matematike - Inovacija

u nastavi matematike - Mentalne mape - Kviz u nastavi matematike - Strategije u

nastavi - Činitelji uspjeha u nastavi - Komunikacijske vještine i nastava - Neuspjeh

(zaostajanje) u nastavi - Neverbalna komunikacija i nastava - Zabavna matematika -

Povijesne teme u nastavi matematike - Natjecanja iz matematike


Nastava se odvija kroz seminare, samostalan rad, multimediju, konzultativnu

nastavu.

Obveze studenata



na nastavi


Pohađanje nastave 1 bod Seminarski rad 2 boda

Ocjenjivanje i Studenti koji su redovito pratili nastavu (više od 80% sati), koji su napisali i





seminarskog rada - pisani dio(40%), prezentacija (50%) , aktivnost na nastavi

(10%).


Časopisi Matka, Matematika i škola, Poučak, Matematičko-fizički list G. I. Hleizer,

Povijest matematike za školu, MB, Školske novine & HMD, Zagreb, 2003. B. Pelle,

Tako poučavamo matematiku, Školske novine i HMD, Zagreb, 2004 Zbornici radova

stručno-metodičkih skupova, HMD Istra – Rovinj i Pula, od 1999 do 2013 Zbornici

radova susreta i kongresa nastavnika matematike, HMD, Zagreb, od 1992 do 2014

Dopunska literatura

I. Smolec, Praksa i filozofija učenja, Školske novine, Zagreb, 2002 V. Kadum,

Zaostajanje učenika u matematici, Pedagoški fakultet u Puli, Pula, 1997 S. Cowley,

Tajne uspješnog rada u razredu, ŠK, Zagreb, 2006 W. Mattes, Rutinski planirati –

učinkovito poučavati, Naklada Ljevak, Zagreb, 2007 W. Mattes, Nastavne metode

75 kompaktnih pregleda za nastavnike i učenike, Naklada Ljevak, Zagreb, 2007






NAZIV PREDMETA Metodički seminar: Natjecanja iz matematike



(ECTS) 3,0

Suradnici


P S V T

0 30 0 0


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

- pripremiti studente/ice za rad s učenicima koji se pripremaju za matematička

natjecanja - identificirati i pripremiti matematičke teme prikladne za rad s učenicima

na dodatnoj nastavi - pripremiti studente/ice za cjeloživotno učenje u području





Od studenata/ica se nakon odrađenog kolegija očekuje da mogu: - izraditi plan i

program dodatne nastave za osnovnu i srednju školu - organizirati i provoditi

dodatnu nastavu u osnovnoj i srednjoj školi - odabrati i pripremiti temu za dodatnu

nastavu u osnovnoj školi - odabrati i pripremiti temu za dodatnu nastavu u srednjoj

školi





održava, osim konzultativno. Popis tema za seminarske radove: - Teorija brojeva -

Matematička indukcija - Dirichletov princip - Kombinatorika i teorija vjerojatnosti -

Nejednakosti - Planimetrija - Stereometrija - Analitička geometrija - Trigonometrija -

Vektori - Diofantske jednadžbe - Logički zadaci - Polinomi



nastavu.

Obveze studenata



na nastavi



Ocjenjivanje i Studenti koji su redovito pratili nastavu (više od 80% sati), koji su napisali i






(10%).


B. Pavković i D. Veljan, Elementarna matematika 1, Tehnička knjiga, Zagreb, 1992.

B. Pavković i D. Veljan, Elementarna matematika 2, Školska knjiga, Zagreb, 1995.

V. Stošić, Natjecanja učenika osnovnih škola, Matkina biblioteka, HMD, Zagreb,

2000. Ž. Hanjš I dr., Matematička natjecanja 1992/93-2000/01, Elementarna

matematika, HMD, Element, Zagreb. Ž. Hanjš, Međunarodne matematičke

olimpijade, Element, Zagreb, 1997 B. Pavković i dr., Male teme iz matematike, Mala

matematička biblioteka, HMD, Zagreb, 1994 B. Pavković i dr., Elementarna teorija

brojeva, Mala matematička biblioteka, HMD, Zagreb, 1994. Bilteni seminara sa

Državnih susreta za nastavnike mentore, HMD, Zagreb, od 1991 do 2008

Dopunska literatura

Š. Arslanagić, Matematička indukcija, Otisak d.o.o., Sarajevo, 2001. M. Krnić,

Dirichletovo pravilo, Matkina biblioteka, HMD, Zagreb, 2001. N. Elezović,

Kompleksni brojevi, Mala matematička biblioteka, HMD, Zagreb, 2000. Z. Kurnik,

Diofantske jednadžbe, Matkina biblioteka, HMD, Zagreb, 2007. K. H. Rosen,

Elementary Number Theory and its Application, Addison Wesley, 1993. M. S.

Popadić, Priručnik za takmičenja srednjoškolaca u matematici, III kongruencije,

Matematička biblioteka 33, Beograd, 1967. Ţ. Hanjš, Trigonometrijski oblik

kompleksnog broja, Matematičko-fizički list, XL, 45-51. M. Cvitković, Kombinatorika

- zbirka zadataka, Element, Zagreb, 1994. Ţ. Hanjš, Konačne diferencije, No1, 45-

54, 1986 i Diferencijske jednadžbe, No2, 46-59, 1986; Inicijalni problem za linearne

diferencijske jednadžbe, No1, 34-50, 1987, Matematika V. B. Lidskii, i dr., Zadači po

elementarnoi matematiki, Moskva, 1973. Ţ. Hanjš i dr., Matematička natjecanja

1992/93 - 2000/01, Elementarna matematika, HMD, Element, Zagreb M. S.

Klamkin, USA Mathematical Olympiads 1972 -1986, The Mathematical Association

of America, 1988. M. S. Klamkin, International Mathematical Olympiads 1978 -

1985, The Mathematical Association of America, 1986. Z. Kadelburg i P.

Mladenović, Savezna takmičenja iz matematike, Beograd, 1990. D. Glasnović

Gracin, Matematika 5 plus, Element, Zagreb, 2008 I. Kniewald – M. Ljubičić,

Matematika 6 plus, Element, Zagreb, 2008 B. Dakić, Matematika 7 plus, Element,

Zagreb, 2008 B. Dakić, Matematika 8 plus, Element, Zagreb, 2008 Matematičko-

fizički list - časopis iz matematike i fizike za učenike i nastavnike srednjih škola,

Hrvatsko matematičko društvo i Hrvatsko fizikalno društvo, Zagreb. Matka - časopis

iz matematike za učenike osnovnih škola, HMD, Zagreb. Triangle - matematički

časopis za učenike i nastavnike osnovnih i srednjih škola, Udruženje matematičara

Bosne i Hercegovine, Sarajevo






NAZIV PREDMETA Metodički seminar: Životopisi velikih matematičara



(ECTS) 3,0

Suradnici


P S V T

0,0 30,30

0,0 0,0


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

- proučiti i opisati životopise velikih svjetskih matematičara - proučiti utjecaj i

doprinose velikih svjetskih matematičara na razvoj matematičkih ideja i metoda -





Od studenata/ica se nakon odrađenog kolegija očekuje da mogu: - izvijestiti o

ključnim događajima u životopisima velikih svjetskih matematičara - objasniti utjecaj

i doprinose velikih svjetskih matematičara - demonstrirati na koji su način računali,


doprinos velikih matematičara - povezati i objasniti kronološki razvoj određene

grane matematike – gledano kroz životopise velikih matematičara - povezivati i

argumentirati uzroke i posljedice razvoja matematičkih ideja i metoda





održava, osim konzultativno. Popis tema za seminarske radove: - Pitagora, Zenon,

Arhimed, Euklid, Diofant, Apolonije - Cardano, Al Khwarizmi, Napier, Madhava,

Oresme - Descartes, Fermat, Pascal, Huygens, D'Alambert - Newton, Leibniz,

Bernoulli, Fourier, Cavalieri - Euler, Lagrange, Laplace, Gauss, Cauchy -

Lobačevski, Abel, Galois, Legendre, Dirichlet - Cayley, Weirstrass, Boole -

Kronecker, Dedekind, Cantor - Sonja Kovalevska, Sophie Germain - Herman

Dalmatin, Petrić, Getaldić, Bošković, Varičak i drugi



nastavu.

Obveze studenata



na nastavi









(10%).




E. T. Bell, Veliki matematičari, Znanje, zagreb, 1972. Z. Šikić, Kako je stvarana

novovjekovna matematika, Školska knjiga, Zagreb, 1989. Š. Znam i dr., Pogled u

povijest matematike, Tehnička knjiga, Zagreb, 1989. G. I. Gleizer, Povijest

matematike za školu, Školske novine i HMD, Zagreb, 2003.

Dopunska literatura

V. Devide, Matematika kroz kulture i epohe, Školska knjiga, Zagreb, 1979 Ž. Dadić,

Razvoj matematike, Školska knjiga, Zagreb, 1975. Ž. Dadić, Povijest ideja i metoda

u matematici i fizici, Školska knjiga, Zagreb, 1992 Ž. Dadić, Povijest egzaktnih

znanosti u Hrvata 1 i 2, SNL, Zagreb, 1982. The Oxford handbook of the History of

mathematics, Oxford University Press F. Burton, The History of Mathematics: An

introduction, 6th edition, McGraw – Hill Primis, 2007.






NAZIV PREDMETA Metodika nastave matematike I




6,0

Suradnici

Željka Zorić, predavač Način izvođenja nastave (broj sati u semestru)

P S V T

30,30 30,30

30,30

,


učenja 15

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Student/ica će: • Naučiti planirati, organizirati i realizirati nastavu matematike •

Upoznati načela nastave matematike • Naučiti primjenjivati različite (suvremene i

tradicionalne) nastavne strategije i metode poučavanja u nastavi matematike u

osnovnoj školi • Naučiti prilagoditi matematički sadržaj koji je potrebno usvojiti u

ovisnosti o uzrastu i sposobnostima učenika, te u ovisnosti o specifičnim ciljevima •

Naučiti argumentirano primijeniti teme iz elementarne matematike u

osnovnoškolskoj nastavi • Naučiti korektno definirati bilo koji matematički pojam

poštujući standarde matematičke definicije.


Ulazne kompetencije: Poznavanje svih sadržaja elementarne matematike


Od studenata/ica se nakon položenog kolegija očekuje da budu sposobni: •

planirati, organizirati i realizirati nastavu matematike • primijeniti načela nastave

matematike koristeći različite nastavne strategije, metode i oblike rada • odrediti

ishode učenja za pojedine nastavne cjeline, nastavne teme i zadatke, te metodički

pravilno artikulirati nastavni sat • izraditi pisanu pripremu za izvođenje nastavnog

sata • osmisliti, izraditi i primijeniti različita nastavna sredstva i pomagala • primijeniti

suvremena nastavna pomagala • stručno i metodički korektno izvesti nastavni sat u

osnovnoj školi • koristiti matematičke sadržaje, simbole i terminologiju potrebne u

školskom obrazovanju • samostalno, matematički ispravno i metodički korektno

riješiti bilo koji matematički zadatak iz udžbeničke građe za osnovne i srednje škole,

odnosno uspješno formulirati primjereni matematički zadatak • samostalno,

intuitivno i matematički korektno definirati bilo koji matematički pojam poštujući

standarde matematičke definicije, kao i prepoznati nekorektne matematičke

definicije


Predavanja/Seminari/Vježbe 1. Cilj i zadaća nastave matematike. Matematika u

Nacionalnom okvirnom kurikulumu. Učeničke kompetencije/ishodi učenja. (4+8+8))

2. Nastavni plan i program. Nastavni sat matematike. Struktura nastavnog sata

matematike. Mikro i makro planiranje. Pisana priprema za nastavni sat. Analiza

nastavnog sata. (2+9+9) 3. Načela nastave matematike. (2+2+2) 4. Nastavne

strategije – metode i oblici rada (frontalna i diferencirana nastava, metoda rada s

tekstom, predavačka metoda, metoda dijaloga i dr.). Nastavna sredstva i

pomagala. (1+6+6)) 5. Obrada tema iz osnovne i srednje škole uz korištenje

različitih metoda i pristupa s obzirom na uzrast učenika i postavljene obrazovne

ciljeve. Metodička analiza pojedinih pristupa i metoda poučavanja. (7+2+2) 6.

Analiza zadataka iz odabranih tema elementarne matematike s posebnim

naglaskom na zadatke iz udžbeničke građe za osnovne i srednje škole. Različiti

načini rješavanja različitih tipova zadataka uz primjerenu teoretsku osnovu s

naglaskom na raspravi o rješivosti, broju rješenja, uvjetima zadatka kao i daljnjem


poopćavanju. Zadatci u nastavi matematike. Zadatci otvorenog i zatvorenog tipa.

Metodologija rješavanja različitih tipova zadataka. Formuliranje i sastavljanje

zadataka. (6+2+2) 7. Definiranje matematičkih pojmova. Struktura i sintaksa

matematičke definicije. Definiranje pojmova iz elementarne geometrije i

elementarne matematike. (8+1+1)


Predavanja, seminari i radionice, vježbe, mentorski rad

Obveze studenata

• redovito pohađanje nastave (obavezna je nazočnost na barem 85% i predavanja i

vježbi i seminara) • aktivno sudjelovanje na predavanjima, vježbama i seminarima •

pisanje i prezentiranje seminarskih i domaćih radova • hospitiranje u osnovnoj školi


Pohađanje nastave 3 ECTS Kolokviji (pismeni ispit) 1 ECTS Seminarski i domaći

radovi 0,5 ECTS Usmeni ispit ili samostalni ispitni zadatak 1 ECTS Hospitiranje 0,5

ECTS


Predviđena je jedna pismena provjera (kolokvij). Položena pismena provjera, kao i

izvršavanje svih obaveza su preduvjeti za izlazak na usmeni ispit. Student može biti

oslobođen usmenog ispita preko samostalnog ispitnog zadatka kojeg se predaje u

obliku eseja i kojega se brani usmeno. Konačna ocjena se formira kao aritmetička

sredina ocjena iz kolokvija (pismenog ispita), usmenog ispita (samostalnog ispitnog

zadatka), domaćih i seminarskih radova te ukupne aktivnost tijekom semestra.


1) N. Koceić Bilam, Nastavni materijal iz Metodike nastave matematike 2.)Z. Kurnik,

Znanstveni okvir nastave matematike, Element, Zagreb, 2009. 3) M. Pavleković,

Metodika nastave matematike s informatikom, 1.dio, Element, Zagreb, 1998. 4) D.

Palman, Geometrijske konstrukcije, Element, Zagreb, 1995. 5) B. Pavković, D.

Veljan, Elementarna matematika 1., Tehnička knjga, Zagreb, 1991. 6) B. Pavković,

D. Veljan, Elementarna matematika 2., školska knjga, Zagreb, 1995. 7) M.

Pavleković, Metodika nastave matematike s informatikom, 2. dio, Element, Zagreb,

1998 8) G. I. Gleizer, Povijest matematike za školu, HMD, Zagreb, 2003. 9.) Davis,

Hersh, Marchisotto, Doživljaj matematike, Tehnička knjiga, 2004.

Dopunska literatura

1.)G. Polya Kako ću riješiti matematički zadatak, Školska knjiga,Zagreb, 1966 2.)G.

Polya, Mathematics and Plausible Reasoning, Princeton Univ. Press, Princeton,

1954 3.) G. Polya, Mathematical Discovery, John Wiley & Sons, New York-London,

I 1962., II 1965. 4.) M. Serra, Discovering Geometry: An inductive Approach, Key

Curriculum Press, 2001. 5.) B. Dougherty, Research in Mathematics Education,

Information Age Publ. Inc., 2002. 6.) J. A. Van De Walle, Elementary and Middle

School Mathematics, Allyn et Bacon, 1999. 7.) D. J. Brahier, Teaching Secondary

and Middle School Mathematics, Allyn et Bacon, 1999. 8.) Časopisi Matka, Poučak,

Matematika i škola,

Načini praćenja kvalitete koji

Statistika ispitnih rezultata i studentsko evaluiranje putem anonimne ankete pri kraju



osiguravaju stjecanje utvrđenih ishoda učenja



NAZIV PREDMETA Metodika nastave matematike II




6,0

Suradnici

Željka Zorić, predavač Način izvođenja nastave (broj sati u semestru)

P S V T

30 30 30


učenja 15

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Student/ica će: • Naučiti kvalitetno i uspješno planirati, organizirati i realizirati

nastavu matematike • Naučiti kvalitetno i uspješno vrjednovati nastavu matematike,

rad učenika i nastavnika • Naučiti primjenjivati različite (suvremene i tradicionalne)

nastavne strategije i metode poučavanja pri izvođenju nastave matematike u

srednjoj školi • naučiti primijeniti znanstvene metode analogije, indukcije i

dedukcije, analize i sinteze, generalizacije i specijalizacije na teme iz elementarne

matematike i njihovu primjenu u nastavnom procesu • Naučiti prilagoditi

matematički sadržaj u ovisnosti o obrazovnoj razini


Uvjeti za upis: Odslušan kolegij Metodika nastave matematike I Ulazne

kompetencije: Poznavanje svih sadržaja elementarne matematike


Od studenata/ica se nakon položenog kolegija očekuje da budu sposobni: •

planirati, organizirati i realizirati nastavu matematike implementirajući načela

nastave matematike • vrjednovati nastavu matematike, rad učenika i nastavnika, te

napraviti samoevaluaciju • analizirati rezultate dobivene vrednovanjem radi

podizanja kvalitete učenja i poučavanja; • stručno i metodički korektno izvesti

nastavni sat u srednjoj školi; • primijeniti znanstvene metode analize i sinteze na

matematičke sadržaje kao i u nastavnom procesu • primijeniti znanstvene metode

generalizacije i specijalizacije na matematičke sadržaje kao i u nastavnom procesu

• primijeniti znanstvene indukcije i dedukcije na matematičke sadržaje kao i u

nastavnom procesu • uočiti analogne objekate, svojstva i postupke • primijeniti

znanstvenu metodu analogije u nastavnom procesu


Predavanja/seminari/vježbe 1. Vrednovanje rada učenika i nastavnika

(dijagnostičko, formativno i sumativno, samovrednovanje nastavnika) (1+14+14) 2.

Primjena računala u nastavi matematike. (1+10+10) 3. Znanstvena metoda

analogije u nastavi matematike. Analogni objekti, svojstva i postupci. Motivacija za

uvođenje novog matematičkog pojma. (10+2+2) 4. Znanstvene metode

generalizacije i specijalizacije u matematičkim sadržajima i u nastavi matematike

(6+1+1) 5. Znanstvene metode indukcije i dedukcije u matematičkim sadržajima i u

nastavi matematike (8+1+1) 6. Znanstvene metode analize i sinteze u

matematičkim sadržajima i u nastavi matematike (4+2+2)


predavanja, vježbe, seminari i radionice, mentroski rad

Obveze studenata • redovito pohađanje nastave (obavezna je nazočnost na barem 85% i predavanja i

vježbi i seminara) • aktivno sudjelovanje na predavanjima, vježbama i seminarima •


pisanje i prezentiranje seminarskih i domaćih radova • hospitiranje u srednjoj školi


Pohađanje nastave 3 Hospitiranje 0.5 Seminarski i domaći radovi 0,5

Kolokviji (pismeni ispit) 1 Usmeni ispit ili samostalni ispitni zadatak 1


Predviđena je jedna pismena provjera (kolokvij). Položena pismena provjera, kao i

izvršavanje svih obaveza su preduvjeti za izlazak na usmeni ispit. Student može biti

oslobođen usmenog ispita preko samostalnog ispitnog zadatka kojeg se predaje u

obliku eseja i kojega se brani usmeno. Konačna ocjena se formira kao aritmetička

sredina ocjena iz kolokvija (pismenog ispita), usmenog ispita (samostalnog ispitnog

zadatka), domaćih i seminarskih radova te ukupne aktivnost tijekom semestra.


1.) Z. Kurnik, Znanstveni okvir nastave matematike, Element, Zagreb, 2009. 2.)B.

Pavković, D. Veljan, Elementarna matematika 1., Tehnička knjga, Zagreb, 1991 3.)

B. Pavković, D. Veljan, Elementarna matematika 2., školska knjga, Zagreb, 1995 4.)

M. Pavleković, Metodika nastave matematike s informatikom, 1.dio, Element,

Zagreb, 1998. 5.) Z. Kurnik, Posebne metode rješavanja matematičkih problema,


Dopunska literatura

1) G. Polya, Mathematics and Plausible Reasoning, Princeton Univ. Press,

Princeton, 1954 2) G. Polya, Mathematical Discovery, John Wiley & Sons, New

York-London, I 1962., II 1965. 3) M. Serra, Discovering Geometry: An inductive

Approach, Key Curriculum Press, 2001. 4) B. Dougherty, Research in Mathematics

Education, Information Age Publ. Inc., 2002. 5) J. A. Van De Walle, Elementary and

Middle School Mathematics, Allyn et Bacon, 1999. 6) D. J. Brahier, Teaching

Secondary and Middle School Mathematics, Allyn et Bacon, 1999.


Statistika ispitnih rezultata i studentsko evaluiranje putem anonimne ankete pri kraju




NAZIV PREDMETA Metodika nastave primijenjene matematike



(ECTS) 5,0

Suradnici



P S V T

30 30


učenja 5

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj predmeta je osposobiti studente za kvalitetno i uspješno planiranje,

organizaciju, realizaciju i evaluaciju nastave primijenje matematike. Posebno,

studenti će se upoznati s osnovnim gradivom deskriptivne, inferencijalne statistike i

financijske matematike, linearnog programiranja, koje predstavlja temelj za nastavu

iz financijske i gospodarske matematike u strukovnim školama, kao i za nastavu iz

statistike u srednjoškolskom sustavu obrazovanja. S druge strane studenti se

upoznaju s osnovama financijske matematike neophodnima za razumijevanje

modernog poslovnog svijeta. Studenti će kroz kolegij ovladati i elementarnim

metodama inferencijalne statistike, nužnima za izvođenje samostalnih statističkih

istraživanja na svim poljima stvarnog života.


Uvjet za upis: položen uvodni matematički kolegij. Potrebne kompetencije:

poznavanje elementarne matematike.


Student je sposoban: - objasniti osnovne statističke metode - primijeniti osnovne

statističke metode na rješavanje jednostavnijih zadataka - osmisliti, razviti i voditi

jednostavnije statističko istraživanje - preispitati primjenjivost dane metode u

određenom statističkom kontekstu - preporučiti statističku metodu za dano

istraživanje - izračunati rate kredita ili ishode štednje - usporediti i preporučiti

optimalne metode kreditiranja ili štednje -riješiti osnovne problem linearnog

programiranja


1.tjedan: Uvod u deskriptivnu statistiku. 2. tjedan: Populacije i varijable.

Populacijski parametri. 3.tjedan: Standardizirana varijabla. Čebišev teorem. 4.

tjedan: Diskretna vjerojatnost 5. tjedan: Kontinuirana vjerojatnost 6. tjedan: Slučajna

varijabla 7. tjedan. Korelacija 8-9. Elementi inferencijalne statistike. Veza između

vjerojatnosti i statistike. Metoda uzoraka. Procjenitelji. Sampling distribucije. 10

tjedan: Intervali povjerenja za aritmetičku sredinu, proporciju, varijancu, razliku

aritmetičkih sredina i razliku proporcija. 11. tjedan: Testiranje hipoteza.

Parametarski testovi. Neparametarski testovi. 12. tjedan: Ekonomske funkcije.

Ekvilibrij. Elastičnost. 13-14. tjedan: Obračun kamata. 15. tjedan: Štednja i rente.

Osnovne metode linearnog programiranja



Obveze studenata Pohađanje nastave.



Pohađanje nastave : 1.5 ECTS. Kolokviji, završni pismeni i usmeni ispit: 3.5 ECTS.


Kolokviji, završni pismeni i usmeni ispit.


N. Koceić Bilan, Primijenjena statistika N. Koceić Bilan, Nastavni materijal iz

Osnova financijske matematike

Dopunska literatura

B. Šego, Z. Lukač Financijska matematika A. Šegota: Financijska matematika,

Udžbenici Sveučilišta u Rijeci 2012 Financijska matematika, ppt, Ekonomski fakultet

Sveučilišta u Zagrebu






NAZIV PREDMETA Metodologija istraživanja u obrazovanju


Nositelj/i predmeta doc. dr.sc. Antun Arbunić Bodovna vrijednost

(ECTS) 3,0

Suradnici


P S V T

30 15


učenja 0

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Upoznati i ovladati tehnikama znanstveno-istraživačkog rada.


nema


1. Osposobljenost za znanstveno promišljanje i istraživanje pedagoških fenomena,

2. provođenje postupaka znanstvenog istraživanja, 3. izradu instrumenata

znanstvenog istraživanja u odgojno-obrazovnoj praksi, 4. prezentaciju postignutih

rezultata znanstvenoj i stručnoj javnosti te 5. za samostalno praćenje i

razumijevanje znanstvene literature, osobito periodike.


1. Spoznaja i epistemiološke pretpostavke znanosti 2. Struktura, sustav i

klasifikacija znanosti 3. Znanost i istraživanje – pristupi, aspekti i vrste istraživanja

4. Tehnologija znanstveno-istraživačkog rad – projekti 5. Metode 6. Eksperiment 7.

Postupci, instrumenti i tehnike prikupljanja podataka 8./9.Mjerne karakteristike

instrumenata 10. Rad na dokumentaciji 11. Sustavno promatranje i intervjuiranje 12.

Anketiranje 13. Procjenjivanje i prosuđivanje 14. Testiranje i ispitivanje zadacima

objektivnog tipa 15. Izvještaj o istraživanju*




ispit.



Seminarski rad 1 Kolokviji 1 Usmeni ispit (1) Pismeni ispit

(1) Projekt




Obvezna literatura



1. Vujević, M. (2001.): Uvođenje u znanstveni rad u području društvenih znanosti.

Školska knjiga, Zagreb. 2. Mužić, V. (2002.): Uvod u metodologiju istraživanja

odgoja i obrazovanja. Educa, Zagreb. 3. Mužić, V. (1982. i dalje): Metodologija

pedagoških istraživanja. Svjetlost, Sarajevo. (izabrana poglavlja)

Dopunska literatura

1. Halmi, A. (2001.): Metododoligija istraživanja u socijalnom radu. Alinea, Zagreb.

2. Halmi, A. (1996.): Kvalitativna metododoligija u društvenim istraživanjima. AGM,

Samobor. 3. Halmi, A. (2003.): Strategije kvalitativnih istraživanja u primjenenim

društvenim znanostima. Naklada Slap, Jastrebarsko. 4. Periodika:

Napredak, Odgojne znanosti, Društvena istraživanja...**





seminarskih radova odrađuju se u seminarskim grupama (15x1 po grupi) i

predstavljaju izradu idejno-tehničkog projekta istraživanja.





(ECTS) 6,0

Suradnici


P S V T

45 15


učenja 30 %

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta














































Zagreb, 1974.

Dopunska literatura













6,0

Suradnici



P S V T

30 30


učenja 15

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta


















teorem.
























usmenome ispitu.



Dopunska literatura




Zagreb, 2001.






NAZIV PREDMETA Napredni modeli nastave


Nositelj/i predmeta izv.prof.dr.sc. Sonja Kovačević


2,0

Suradnici


P S V T

15 15


učenja 0%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj predmeta je da studenti upoznaju različite teorije, sustave i modele procesa

nastave i učenja uz kritički i stvaralački odnos prema edukacijskoj teoriji i praksi; da

upoznaju različita teorijsko-metodološka ishodišta edukacijskih procesa; da se

upoznaju sa razvojnim kontinuitetom nastave; da se upoznaju sa različitim

shvaćanjima (teorijama) razvoja i nastave; da upoznaju razliku između

tradicionalnih i suvremenih sustava i modela nastave i učenja; da upoznaju različite

sustave i modele nastave i njihove posebnosti; da se osposobe za organizaciju

nastave u skladu s različitim sustavima i modelima nastave i učenja; da se

osposobe za transfer i interferenciju spoznaja na različite situacije edukacijskih

procesa; da se motiviraju za istraživački rad na području sustava i modela nastave i

učenja.


Položen ispit iz predmeta Didaktika


Očekuje se da studenti razviju sljedeće opće kompetencije: - identificirati i

analizirati razloge postojanja više teorija, sustava i modela nastave i učenja - -

identificirati složenost odgojno-obrazovnog procesa - objasniti i analizirati razvojni

kontinuitet nastave - razlikovati i usporediti različite paradigmatske osnove i

znanstveno-teorijske pozicije znanosti o odgoju i obrazovanju - nabrojati

tradicionalne i suvremene sustave i modele nastave i učenja - usporediti i

analizirati tradicionalne i suvremene sustave i modele nastave i učenja - analizirati

temeljne elemente nastavnog procesa u različitim sustavima i modelima nastave i

učenja - razlikovati temeljne strukture i funkcije pojedinih sustava - pripremiti,

realizirati i vrednovati nastavni sat u skladu s različitim modelima u procesu nastave

i učenja - identificirati i opisati utjecaj organizacije nastave na razvoj učenika.


Razlozi postojanja više sustava i modela nastave i učenja. Složenost nastave i

učenja. Različitost pristupa problemima nastave i učenja. Različitost paradigmatske

osnove i znanstveno-teorijskih pozicija znanosti o odgoju i obrazovanju. Različitost

metodoloških polazišta. Temeljna obilježja komunikacije, svrha, ciljevi i zadaci,

odnosi sudionika, učionci. Modeli nastave: Transmisijski model nastave

Transakcijski model nastave Transformacijski model nastave Post-postmoderna

majeutika Post-industrijsko društvo Društva znanja Koncepcije cjeloživotnog

učenja Sokratov dijalog Teorije druge modernizacije ili post-postmoderne Teorija

mcdonaldizacije Teorija društva rizika Teorija fluidnog društva Teorija

umreženog društva Teorija komunikativnog djelovanja Kritička pedagogija

Konstruktivizam Teorija iskustvenog učenja Kritičko mišljenje - sapere aude

Majeutički model nastave



Predavanja, seminari i radionice, vježbe, multimedija

Obveze studenata

Polaznici su obvezni prisustvovati svim oblicima nastave te aktivno sudjelovati na

nastavi, što uključuje izvršavanje samostalnih zadataka, izrada e-portfolia, praćenje

odgovarajuće literature prema sugestijama nastavnika te uspješno polaganje

završnog ispita.


Pohađanje nastave 0.5 Radionica 0.5 Studij literature 0.5 Pismeni ispit 0.5


Ocjenjivanje i vrednovanje rada polaznika bit će definirano izvedbenim nastavnim

programom. Aktivnost na radionicama.


Kovačević, S.,Mušanović, L. (2013), Od transmisije do majeutike – modeli nastave,

HFD, Rijeka. Jensen, E. (2003), Super nastava. Zagreb: Educa

Dopunska literatura

*** (1993), Didaktičke teorije. Zagreb: Educa. Bošnjak, B. (1998), Drugo lice škole.

Zagreb: Alinea.


Evaluacijske liste, ispitna postignuća


Nema.


NAZIV PREDMETA Osnove geometrije



(ECTS) 6,0

Suradnici


P S V T

45 15


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Cilj predmeta je da studenti usvoje aksiomatsku izgradnju euklidske i hiperboličke

geometrije.


Nema uvjeta


Očekuje se da student - razumije osnovne principe aksiomatske teorije - razvije

sposobnost detaljnog i preciznog dokazivanja tvrdnji unutar aksiomatske teorije

primjenjujući strogi matematički jezik - razumije ključnu ulogu Aksioma o paralelama

- usvoji aksiomatiku apsolutne geometrije - usvoji znanja o neeuklidskoj geometriji i

upozna model takve geometrije


- Povijesni pregled (6 sati) Euklid i njegovi Elementi. Prva knjiga Elemenata. Peti

Euklidov postulat. Otkriće hiperboličke geometrije. Principi Hilbertove aksiomatiike. -

Apsolutna geometrija (21 sat) Aksiomi incidencije i njihove posljedice (3 sata).

Aksiomi poretka i njihove posljedice (6 sati). Aksiomi kongruencije i njihove

posljedice (6 sati). Aksiom neprekidnosti i njegove posljedice (6 sati) - Hiperbolička

geometrija (18 sati) Aksiom o paralelama, paralelni i razilazni pravci (3 sata).

Asimptotski trokuti (3 sata) Funkcija Lobačevskog (3 sata). Dvopravovokutni

četverokuti (3 sata). Međusobni odnosi dvaju pravaca u ravnini (3 sata). Poincareov

model hiperboličke geometrije (3 sata).













G. A. Venema, The foundations of Geometry, Pearson Prentice Hall, New Jersey,

2006. G. A. Venema, The foundations of Geometry, Pearson Prentice Hall, New

Jersey, 2006. A. Fetisov, O euklidskoj i neeuklidskim geometrijama, Školska knjiga,

Zagreb, 1981.

Dopunska literatura

Euklid, Elementi I-VI, Kruzak, Zagreb, 1999. B. Artmann, Euclid – The Creation of

Mathematics, Springer-Verlag, New York, 1999.











6,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta




zadataka.


































2 ECTS






Dopunska literatura









NAZIV PREDMETA Pedagogija



(ECTS) 3,0

Suradnici


P S V T

30 15


učenja 0

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Ovladavanje osnovnim znanjima i vještinama iz područja pedagoške teorije i prakse

potrebnih za uspješnu organizaciju pedagoških aktivnosti i vođenje pedagoških

procesa.


nema


1. razlikovati temeljne pedagoške procese 2. uočiti mogućnosti pedagoškog

djelovanja 3. ovladati sadržajima pedagoškog djelovanja i osvještavanje njegovih

razina 4. razvijanje kompetencije za uspješno planiranje, organiziranje i evaluiranje

pedagoških procesa


1. Pedagogija kao znanstvena disciplina 2. Pedagogija i ličnost 3.-5. Temeljni

pedagoški procesi 6. Vrste i oblici socijalnog učenja 7.-9. Pedagoški razvoj ličnosnti

i pedagoško djelovanje 10.-12. Područja pedagoškog djelovanja i njihove

kvalitativne razine 13. Metodika pedagoškog djelovanja 14./15. Opće karakteristike

obrazovnih sustava i obrazovni sustav RH *


☐ predavanja ☐ seminar


ispit



Seminarski rad 1 Kolokviji 1 Usmeni ispit (1) Pismeni ispit

(1) Projekt




Obvezna literatura



1. Gudjons, H. (1994.): Pedagogija – temeljna znanja. Educa, Zagreb. 2. Lenzen,

D. (2002.): Vodič za studijznanosti o odgoju. Educa, Zagreb. 3. Milat, J. (2005.):

Pedagogija – teorija osposobljavanja. Školska knjiga, Zagreb.

Dopunska literatura

1. Zaninović, M. (1988.): Opća povijest pedagogije. Školska knjiga, Zagreb.** 2.

Fulgosi, A. (1987.): Psihologija ličnosti. Školska knjiga, Zagreb. 3. Giesecke, H.

(1993.): Uvod u pedagogiju. Educa, Zagreb.





seminarskih radova odrađuju se u seminarskim grupama (15x1 po grupi)


NAZIV PREDMETA Pedagogija slobodnog vremena



(ECTS) 2,0

Suradnici


P S V T

15 15


učenja 0

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Osvijestiti važnost osmišljavanja slobodnog vremena djece i mladih i njihovog

odgoja i obrazovanja u slobodnom vremenu za slobodno vrijeme.


Položena Pedagogija (79121)i Didaktika (79107)


1. Uočavanje prostora slobodnog vremena kao prostora odmora, rekreacije i

samoostvarenja. 2. Uočavanje prostora slobodnog vremena kao prostora primarne

prevencije PUP-a. 3. Shvaćanje specifičnosti djece i mladih radi artikulacije njihovog

slobodnog vremena 4. Važnost raznolikosti ponude aktivnosti u slobodnom i

slobode izbora


1. Pedagogija SV u sustavu pedagočkih disciplina 2.-4. Slobodno vrijeme – pojam i

shvaćanja 5./7. Funkcije i vrste slobodnog vremena 8./9. Karakteristike slobodnog

vremena mladih 10./11. Osobitosti mladih i slobodno vrijeme 12/13. Aktivnosti

mladih u slobodnom vremenu 14. Društveno poželjne aktivnosti mladih u SV 15.

Područja djelovanja PSV *




ispit.


Pohađanje nastave ½ Seminarski rad ½ Kolokviji 1 Usmeni

ispit (1)


Nazočnost na nastavi, aktivnost na nastavi, kvaliteta seminarskog rada, rezultati

pismenog ispita

Obvezna literatura



1. Arbunić, A. (2002.): Struktura slobodnog vremena djece (učenika)

osnovnoškolske dobi. FF, Zagreb (neobjavljena doktorska disertacija). 2.

Plenković, J. (2000.): Slobodno vrijeme mladeži. Sveučilište u Rijeci, Rijeka.

Dopunska literatura

1. Martinić, T. (1977.): Slobodno vrijeme i suvremeno društvo. Informator, Zagreb.

2. Ilišin, V. (2001.): Djeca i mediji. Državni zavod za zaštitu obitelji, materinstva i

mladeži, Zagreb.




* Sadržaji seminarskih radova odrađuju se u seminarskim grupama (15x1 po grupi) i

predstavljaju prezentaciju 1 znanstvenog rad iz područja slobodnog vremena

(periodika)


NAZIV PREDMETA Poučavanje učenika s posebnim potrebama


Nositelj/i predmeta doc. dr. sc. Esmeralda Sunko


2,0

Suradnici


P S V T

15 15


učenja 0%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Osposobljenost za razvoj inkluzivnog kurikula u osnovnoj i srednjoj školi


- jezična, računalna i informacijska pismenost;


-Osposobljenost za timski rad pri pedagoškom dijagnosticiranju posebnih potreba

učenika u inkluzivnom okruženju. - Osposobljenost za uključenost u izradu i

primjenu redovitih programa s primjenom individualiziranih pristupa i prilagodbe

sadržaja za nastavne predmete za koje se studenti osposobljavaju. -Upoznavanje s

tehnikama, metodama i načinima provedbe osobnih kurikuluma. -Upoznavanje s

vještinama praćenja, vođenja, facilitiranja i medijaciji u interaktivnim metodama

rada uz pomoć asistivne tehnologije.. -Stjecanje osnovnih informacija o

organiziranju i vođenju radionica na nivou razreda i škole u svrhu inkluzije.

Razvijanje kritičkog mišljenja.


1. Upoznavanje sa sadržajem predmeta 2. Terminologija djeca s posebnim

potrebama 3. Učenici s teškoćama u razvoju prema Pravilniku o osnovnoškolskom

i srednjoškolskom odgoju i obrazovanju učenika s teškoćama u razvoju 4.

Primjereni programi za učenike s teškoćama u razvoju. 5. Redoviti program uz

individualizirani pristup i prilagodbu sadržaja za učenike s teškoćama vida i sluha. 6.

Redoviti program uz individualizirani pristup i prilagodbu sadržaja za učenike s

govorno jezičnim poteškoćama. 7. Redoviti program uz individualizirani pristup i

prilagodbu sadržaja za učenike s poteškoćama čitanja, pisanja i računanja. 8.

Redoviti program uz individualizirani pristup i prilagodbu sadržaja za učenike s

poremećajima u ponašanju. 9. Redoviti program uz individualizirani pristup i

prilagodbu sadržaja za učenike sa motoričkim poteškoćama 10. Redoviti program

uz individualizirani pristup i prilagodbu sadržaja za učenike s intelektualnim

teškoćama 11. Redoviti program uz individualizirani pristup i prilagodbu sadržaja za

učenike s poremećajima iz autističnog spektra. 12. Opservacija tehnika i metoda

poučavanja učenika s teškoćama u razvoju 13. Okvir za poticanje i prilagodbu

iskustava učenja te vrednovanje postignuća učenika s teškoćama i 14. Prilagodba

sadržaja za darovite učenike 15. Okvir za poticanje iskustava učenja i vrednovanje

postignuća darovite učenike.


Predavanja, seminari i radionice.

Obveze studenata Redovito pohađanje nastave, izrada i prezentacija seminarskog rada, vođenje

dnevnika vježbi.



Pohađanje nastave 0.5 Seminarski rad 0.5 Usmeni ispit 1


Pohađanje nastave – 25 % Seminar – 25 % Usmeni ispit –50%


Pravilnik o osnovnoškolskom i srednjoškolskom odgoju i obrazovanju učenika s

teškoćama u razvoju travanj, 2015. NN. Jensen, E. : Različita djeca različiti učenici,

Educa, Zagreb,2004 Bouillet, D.(2010). Izazovi integriranog odgoja i obrazovanja.

Zagreb: Školska knjiga. Nacionalni okvirni kurikulum za predškolski odgoj i opće

obvezno obrazovanje u osnovnoj i srednjoj školi. R. Hrvatska, Ministarstvo znanosti,

studeni 2008. Zrilić, S. (2011). Djeca s posebnim potrebama u vrtiću i nižim

razredima osnovne škole. Zadar: Sveučilište u Zadru.

Dopunska literatura

Remscmidt, K, Autizam, Slap, 2008. (odabrana poglavlja)


Kvaliteta i uspješnost realizacije nastavnog predmeta prati se studentskom

anketom, uspjehom studenata na nastavnom kolegiju. Aktivno sudjelovanje u

aktivnostima način je praćenja kroz samoprocjenu i skupnu procjena rada. Usmena

prezentacijarada studenata u inkluzivnom okruženju.


nema ih.


NAZIV PREDMETA Pozitivna psihologija


Nositelj/i predmeta doc.dr. sc. Nikola Marangunić


2,0

Suradnici


P S V T

15 15


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Poznavanje pojmova i spoznaja vezanih za sreću, zadovoljstvo, smisao života te

poticanje osobne snage u ostvarivanju toga.


Nema ih.


Nakon odslušanog i položenog predmeta studenti će moći: 1. Interpretirati položaj

pozitivne psihologije kao znanstvene discipline unutar psihologijske znanosti. 2.

Opisati temeljne pojmove iz područja poput sreće, dobrobiti, pozitivne motivacije i

emocija. 3. Opisati nove psihologijske modele koji stoje u temelju istraživanja

ljudske dobrobiti i smisla života. 4. Definirati teorijske pravce istraživanja pozitivnih

emocija. 5. Navesti motivacijski ciklus poticanja osobnih snaga u ostvarivanju

pozitivnijeg životnog stava. 6. Interpretirati kako odgajati djecu koja će kao odrasli

ljudi biti kreativni, hrabri, tolerantni i ljubazni.


1. Uvod u kolegij; 2. Uvod u područje pozitivne psihologije; 3. Što je sreća?; 4.

Pozitivna stanja: pozitivne emocije; 5. Pozitivna stanja: subjektivna dobrobit; 6.

Sretni i nesretni ljudi/djeca: mišljenje, osobine, motivacija; 7. Pozitivni odnosi 1. dio;

8. Pozitivni odnosi 2. dio; 9. Pozitivna zajednica 1. dio; 10. Pozitivna zajednica 2.

dio; 11. Pozitivna zajednica 3. dio; 12. Pozitivna psihologija u praksi: predškolski

odgoj; 13. Pozitivna psihologija u praksi: optimistično dijete; 14. Pozitivna

psihologija u praksi: pozitivna adolescencija; 15. Budućnost pozitivne psihologije.


Predavanja Seminari Radionice Mješovito e-učenje

Obveze studenata Pohađanje nastave, aktivno sudjelovanje, seminarski rad.


Pohađanje nastave - 1 Izrada seminarskog rada - 1


Nazočnost na nastavi, aktivnost na nastavi, izrada seminarskih radova.




1. Brdar, I., Rijavec, M. i Miljković, D. (2008). Pozitivna psihologija. IEP, Zagreb. 2.

Seligman, M.E.P. (2005). Optimistično dijete: provjereni program za prevenciju i

trajnu zaštitu djece od depresije. Zagreb: IEP.

Dopunska literatura

1. Miljković, D. i Rijavec, M. (2004). Tri puta do otoka sreće. IEP, Zagreb.




-


NAZIV PREDMETA Povijest matematike



(ECTS) 3,0

Suradnici


P S V T

30 0 0 0


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

- prikazati povijesni razvoj matematičkih ideja i metoda od prvih civilizacija do 20.

stoljeća - proučiti i opisati životopise velikih svjetskih matematičara - proučiti utjecaj

i doprinose velikih svjetskih matematičara na razvoj matematičkih ideja i metoda -





Od studenata/ica se nakon odrađenog kolegija očekuje da mogu: - demonstrirati na

koji su način računali, dokazivali tvrdnje i rješavali zadatke kroz povijest matematike

– ako promatramo određenu civilizaciju - demonstrirati na koji su način računali,


doprinos velikih matematičara - povezivati i argumentirati uzroke i posljedice razvoja

matematičkih ideja i metoda - izvijestiti o ključnim događajima u životopisima velikih

svjetskih matematičara - objasniti utjecaj i doprinose velikih svjetskih matematičara -

povezati i objasniti kronološki razvoj određene grane matematike - procijeniti i

preporučiti koje se činjenice, priče i doprinosi mogu efikasno upotrijebiti u nastavi

matematike da bi zainteresirali i motivirali učenike


Na predavanjima rade se sljedeći sadržaji: - Matematika i prapovijest - Matematika

prvih civilizacija – Babilon i Egipat -Starogrčka matematika – od Talesa do pojma

nesumjerljivosti - Starogrčka matematika – Helenističko razdoblje - Starogrčka

matematika – Postklasično razdoblje - Starogrčka matematika – Srebrno doba - Tri

klasična problema - Matematika u rimskoj državi - Matematika neeuropskih naroda

– Kina i Indija - Arapska matematika - Matematika u srednjem vijeku - Matematika u

renesansi - Razvoj matematičke analize - Razvoj teorije vjerojatnosti - Otkriće

analitičke geometrije - Otkriće neeuklidske geometrije - Teorija brojeva u novom

vijeku - Nastanak teorije skupova - Nastanak teorije grupa - Žene u matematici


Nastava se izvodi kroz predavanja, radionice i seminare.

Obveze studenata



na nastavi



Pohađanje nastave 1 bod seminarski rad 0,5 bodova usmeni ispit 1,5 bodova





seminarskog rada (pisani dio, prezentacija, aktivnost na nastavi)(40%) i ocjene

usmenog ispita (60%).




V. Devide, Matematika kroz kulture i epohe, Školska knjiga, Zagreb, 1979 Z. Šikić,

Kako je stvarana novovjekovna matematika, Školska knjiga, Zagreb, 1989. Š. Znam

i dr., Pogled u povijest matematike, Tehnička knjiga, Zagreb, 1989. G. I. Gleizer,

Povijest matematike za školu, Školske novine i HMD, Zagreb, 2003. Ž. Dadić,

Povijest ideja i metoda u matematici i fizici, Školska knjiga, Zagreb, 1992. E. T. Bell,

Veliki matematičari, Znanje, zagreb, 1972.

Dopunska literatura

Ž. Dadić, Razvoj matematike, Školska knjiga, Zagreb, 1975. Ž. Dadić, Povijest

egzaktnih znanosti u Hrvata 1 i 2, SNL, Zagreb, 1982. The Oxford handbook of the

History of mathematics, Oxford University Press F. Burton, The History of

Mathematics: An introduction, 6th edition, McGraw – Hill Primis, 2007. D. Berlinski,

Beskonačni uspon: Kratka povijest matematike, Alfa, zagreb, 2011. F.M.Bruckler,

Matematički dvoboji, Školska knjiga, Zagreb, 2011. Evariste Galois – opus, priredio

Leon Horvat, Element, Zagreb, 2011. Larousse enciklopedija za mlade: Matematika

i informatika, ABC naklada, Zagreb, 2004






NAZIV PREDMETA Primjena statistike u istraživanju obrazovanja



(ECTS) 3,0

Suradnici


P S V T

30 0 15


učenja 0

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Mogućnost praćenja i razumijevanja znanstvene literature te osobna primjena

statistike u kvantitativnim istraživanjima odgoja i obrazovanja.


Nema


1. osposobljenost za izradu instrumenata, sistematiziranje, obradu i prezentaciju

kvantitativnih podataka istraženog pedagoškog fenomena 2. razumijevanje

statističkih podataka i njihove logike 3. uočavanje deskriptivnih pokazatelja

fenomena i kauzalnih odnosa među fenomenima 4. osposobljenost za praćenje

pedagoške periodike


1. Statistika i osnovni statistički pojmovi 2. Prikazivanje pedagoških pojava

(označavanje, grupiranje, prezentacija) 3. Mjerenje i osobitosti normalne naspodjele

4.-8. Deskriptivna statistika 9. Umjeravanje na osnovu decila i z-vrijednosti 10.-14.

Inferencijalna statistika 15. Korelacija *


☐ predavanja ☐ vježbe

Obveze studenata Pohađanje nastave, položeni kolokviji ili ispit.



Seminarski rad Kolokviji 1 Usmeni ispit (1) Pismeni ispit

(1) Projekt




Obvezna literatura



1. Petz, B. (2002. i dalje) Osnovne statističke metode za nematematičare. Naklada

Slap, Zagreb. 2. Mužić, V. (1986.) Metodologija pedagoških istraživanja. Svjetlost,

Sarajevo. (izabrana poglavlja) 3. Mužić, V. (2004.) Uvod u metodologiju

istraživanja odgoja i obrazovanja, Educa, Zagreb. **

Dopunska literatura

1. Mejovšek, M. (2003.). Uvod u kvantitativne metode znanstvenog istraživanja u

društvenim i humanističkim znanostima, Naklada Slap, Jastrebarsko. 2. Šošić, I. –

Serdar, V. (2000.). Uvod u statistiku, Školska knjiga, Zagreb. 3. Gronlund, E.

(1990.) Measurement and Evaluation in Teaching. Macmillan Pub.Co.





vježbi odrađuju se po grupama (15x1 po grupi)


NAZIV PREDMETA Primjena tehnologije u nastavi matematike



(ECTS) 3,0

Suradnici


P S V T

0 30 0 0


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

• educirati studente/ice nastavničkih smjerova o metodici primjene informacijsko

komunikacijskih tehnologija (ICT) u nastavnom procesu, vlastitom usavršavanju i

istraživanju



Od studenata/ica se nakon odrađenog kolegija očekuje da mogu: • samostalno

osmisliti nastavni sat u kojem će se primijeniti ICT • samostalno izraditi pripremu za

osmišljen nastavni sat uz primjenu ICT • samostalno izraditi nastavna sredstva

primjenom ICT • odabrati i primijeniti odgovarajuću ICT u svrhu unaprjeđivanja

efikasnosti poučavanja i učenja • samostalno osmisliti, pripremiti i izraditi metodički

oblikovani nastavni sadržaj u čijoj se obradi koristi ICT • samostalno voditi nastavni

sat uz primjenu ICT u skladu s modernim metodičkim konceptima • odgovorno,

moralno i sigurno rabiti ICT • učinkovito komunicirati i surađivati u digitalnom

okruženju


Predmet je koncepcijski podijeljen na dva dijela. U prvom se dijelu obrađuju teorijski

i metodički koncepti primjene ICT u nastavi matematike uz pregled postojećih

nastavnih sredstava i pomagala namijenjenih toj svrsi. Drugi dio kolegija predviđen

je za korištenje postojećih modela, istraživanje i rješavanje konkretnih problema

korištenjem ICT i izradu vlastitih metodički oblikovanih nastavnih sadržaja za čiju

obradu koristimo ICT. 1. Upotreba ICT u nastavi. Uloga i načini primjene ICT u

nastavi matematike. Organizacija nastave matematike uz primjenu ICT s obzirom

na raspoloživu opremu. 2. Metodičko – didaktički principi i zakonitosti primjene ICT

u nastavi matematike. Planiranje i pripremanje nastave uz primjenu ICT. Nastavne

tehnike pogodne za primjenu ICT. 3. Vrste programskih alata pogodnih za primjenu

u nastavi matematike i njihova obilježja: opći alati (proračunske tablice,

prezentacijski alati, alati za obradu teksta), grafički kalkulatori, matematički alati

(alati dinamičke geometrije, CAS), multimedijski alati. Napredno korištenje ICT u

nastavi matematike (digitalni udžbenici, e-učenje). 4. Korištenje ICT u obradi

konkretnih nastavnih sadržaja: 4.1. brojevi 4.2. algebra i funkcije 4.3. geometrija

4.4. analiza podataka, statistika 4.5. modeliranje 4.6. istraživanje i

eksperimentiranje 4.7. povezivanje s drugim predmetima


- seminari i radionice - samostalni zadaci -mentorski rad

Obveze studenata Studenti su obavezni prisustvovati nastavi, aktivno sudjelovati u svim oblicima


nastave, ostvariti određeni broj bodova na svim samostalnim zadacima, predati i

obraniti seminarski rad te položiti kolokvije.


Pohađanje nastave 1 ECTS Kolokviji 0.6 ECTS Seminarski rad 0.6 ECTS

Samostalni zadaci 0.8 ECTS


Studenti koji su redovito polazili nastavu (više od 90% sati), koji su napisali i


Studentima koji su stekli pravo na potpis ocjena se formira na temelju bodova

dobivenih na nastavi, na kolokvijima i za seminar. Kolokviji U tijeku semestra pisat

će se dva kolokvija, koji nose 40% ukupne ocjene. Na pojedinom kolokviju može se

dobiti maksimalno 20 bodova, za prolaz je potrebno 10 bodova. Seminarski rad

Seminarski rad sastoji se od pisanog dijela, obrane i prezentacije i nosi 30% ukupne

ocjene (pisani dio nosi maksimalno 10 bodova, obrana 5 i prezentacija 15 bodova).

Samostalni zadaci Tijekom nastave studenti će dobiti 6 samostalnih zadataka koji

se vrednuju bodovima od 1 do 5. Ukupni udio samostalnih zadataka u konačnoj

ocjeni iznosi 30%, tj. 30 bodova. Konačna ocjena dobiva se zbrajanjem ocjenskih

bodova dobivenih kroz navedene aktivnosti. Za uspješno polaganje kolegija

potrebno je imati minimalno 50 bodova, od čega minimalno 20 bodova na

kolokvijima.


A. Oldknow, R. Taylor, L. Tetlow, Teaching mathematics using ICT, Continuum,

London, 2010.

Dopunska literatura

A. Oldknow, C. Knights, Mathematics education with digital technology, Continuum,

London, 2011. M. Serra, Discovering geometry: An investigative approach, Key

Curriculum Press, 2008. J. Murdock, E. Kamischke, E. Kamischke, Discovering

Algebra: An investigative approach, Key Curriculum Press, 2007. G.A.Jones,

Exploring probability in school: Challenges for teaching and learning, Springer, 2005

Williams, Easingwood, ICT and primary mathematics, RoutledgeFalmer, 2004.

Way, Beardon, ICT and primary mathematics, Open University Press, 2003.

Originalni priručnici i ostali didaktički materijali za konkretne softverske produkte i

grafičke kalkulatore





semestru.



NAZIV PREDMETA Psihologija odgoja i obrazovanja I




3,0

Suradnici


P S V T

30 15


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Poznavanje elementarnih pojmova i spoznaja iz opće i razvojne psihologije; bolje

razumijevanje vlastitog i tuđeg ponašanja.


Nema ih.


Nakon odslušanog i položenog predmeta studenti će moći: 1. Interpretirati metode i

istraživačke tehnike u području istraživanja odgoja i obrazovanja. 2. Objasniti

sastavne elemente ljudskog ponašanja: ličnost, inteligencija, motivacija i emocije. 3.

Navesti temelje razvijanja stavova i životnih vrijednosti. 4. Usporediti razlike u

psihičkom razvoju s obzirom na životna razdoblja: djetinjstvo, mladost,

zrelost,starost.


1. Uvod u kolegij; 2. Uvod u psihologiju odgoja i obrazovanja; 3. Metodologija u

istraživanju odgoja i obrazovanja; 4. Ličnost - teorije i modeli; 5. Ličnost -

determinante i mjerenje; 6. Inteligencija - određenje i determinante; 7. Inteligencija -

mjerenje; 8. Motivacija; 9. Emocije - podjela; 10. Emocije - razvoj; 11. Stavovi -

formiranje i utjecaj stavova; 12. Stavovi - stereotipi i predrasude; 13. Stavovi -

vrijednosti i razvoj moralne svijesti; 14. Psihički razvoj - djetinjstvo i adolescencija;

15. Psihički razvoj - zrelost i starost.



Obveze studenata Pohađanje nastave, aktivno sudjelovanje, izrada seminarskog rada, kolokviji (prema

izboru).


Pohađanje nastave - 0,5 Seminarski rad - 0,5 Aktivno sudjelovanje/kolokvij - (1)

Pismeni ispit - (1) Usmeni ispit - 1


Nazočnost na nastavi, aktivnost na nastavi, rezultati kolokvija (ukoliko mu student

pristupi), rezultati ispita.


završnom ispitu


1. V. Andrilović, M. Čudina: Osnove opće i razvojne psihologije, Školska knjiga,

Zgb,1985. 2. N. Pastuović: Osnove psihologije obrazovanja i odgoja, Znamen, Zgb.,

1997.

Dopunska literatura

A. Fulgosi: Psihologija ličnosti - teorije i istraživanja, Školska knjiga, Zgb, 1981. 1.

D. Goleman: Emocionalna inteligencija, Mozaik knjiga, Zgb., 1997. 2. D. Miljković,

M.Rijavec: Razgovori sa zrcalom: psihologija samopouzdanja, Zgb., 1996. 3. M.

Rijavec: Čuda se ipak događaju: psihologija pozitivnog mišljenja, IEP,Zgb., 1997.

4. Psihologijski rječnik, Prosvjeta, Zgb., 1992.




-


NAZIV PREDMETA Psihologija odgoja i obrazovanja II




3,0

Suradnici


P S V T

30 15


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta Usvojenost temeljnih zakonitosti pamćenja i učenja, prepoznavanje učenika s

posebnim potrebama, prepoznavanje elemenata zlouporabe droga.


Položena Psihologija odgoja i obrazovanja I


Nakon odslušanog i položenog predmeta studenti će moći: 1. Opisati temeljne

zakonitosti ljudske sposobnosti pamćenja 2. Interpretirati teorijske postavke

mehanizama učenja 3. Usporediti metode procjenjivanja i ocjenjivanja znanja

učenika 4. Prepoznati i interpretirati posebne potrebe djece u školama 5. Prepoznati

različite oblike ovisnosti i njene prevencije


1. Uvod u kolegij; 2. Pamćenje: vrste i procesi; 3. Pamćenje: faze i mnemotehnika;

4. Pamćenje: Zaboravljanje: proaktivna i retroaktivna inhibicija; 5. Učenje: oblici; 6.

Učenje: činitelji uspješnog učenja; 7. Učenje: uspješnije učenje i pamćenje; 8.

Dokimologija: teorija i praksa procjenjivanja znanja; 9. Dokimologija: uloga

nastavnika; 10. Dokimologija: vrste ocjenjivanja i strah od ispitivanja; 11. Djeca s

posebnim potrebama u redovitim školama; 12. Kriteriji i vrste posebnih potreba; 13.

Zlouporaba droga: Vrste ovisnosti; 14. Zlouporaba droga: ovisničko ponašanje; 15.

Načini prevencije ovisnosti.



Obveze studenata Pohađanje nastave, aktivno sudjelovanje, seminarski rad, kolokvij (prema izboru).


Pohađanje nastave - 0,5 Seminarski rad - 0,5 Kolokvij/Aktivnost - (1) Pismeni ispit -

(1) Usmeni ispit - 1


Nazočnost na nastavi, aktivnost na nastavi, rezultati kolokvija (ukoliko mu student

pristupi), rezultati ispita.



1. V. Andrilović, M. Čudina: Psihologija učenja i nastave, Školska knjiga, Zgb, 1985.

2. T. Grgin: Edukacijska psihologija, Naklada "Slap", Jastrebarsko, 1997. 3. T.

Grgin: Školska dokimologija, Školska knjiga, Zgb., 1986.

Dopunska literatura

1. Brdar, M. Rijavec: Što učiniti kad dijete dobije lošu ocjenu, IEP, Zgb., 1998.; 2.

M.Čudina - Obradović: Nadrenost - razumijevanje, prepoznavanje i razvijanje,

Školska knjiga, Zgb., 1990.; 3. D. C. Gossen: Restitucija - preobrazba školske

discipline, Alinea, Zgb., 1994.; 4. J. Janković: Zločesti Đaci genijalci, Alinea, Zgb.,

1996.; 5. D. Lalić, M., Nazor: Narkomani: smrtopisi, Alinea, Zgb, 1997. 6. P.

Zarevski: Psihologija učenja i pamćenja, Naklada "Slap", Jastrebarsko, 1997. 7. V.

Vizek Vidović, M. Rijavec, V. Vlahović - Štetić, D. Miljković: Psihologija obrazovanja,

IEP - Vern, Zgb.,2003. 8. D. Wood: Kako djeca misle i uče, Educa, Zgb., 1995. 9.

Psihologijski rječnik, Prosvjeta, Zgb., 1992.




-


NAZIV PREDMETA Sociologija odgoja i obrazovanja


Nositelj/i predmeta dr.sc. Siniša Kuko, predavač


2,0

Suradnici

Zvonimir Parać, mag. soc Način izvođenja nastave (broj sati u semestru)

P S V T

15 15


učenja 0%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Temeljni ciljevi kolegija: - Upoznati studente/ice s osnovnim ciljevima, pojmovima,

razvojem, teorijskim pristupima, društvenim kontekstom, specifičnostima odgojno-

obrazovnih institucija te položajem i odnosima sudionika u njima.


Nema ih.


Studenti/ice će nakon položenog ispita biti u stanju: 1. Opisati i definirati predmet

sociologije odgoja (nastanak i razvoj, osnovni pojmovi, mjesto u sustavu znanosti);

2. Objasniti širi društveni kontekst odgoja i obrazovanja (vrijednosti, odnose,

funkcije, ne/jednakosti, važnost odgoja-obrazovanja, procese koji utječu na uspjeh

učenika, devijacije i sl.); 3. Prepoznati sociološke (teorijske) perspektive koje se

odnose na odgoj-obrazovanje (osnovne postavke, prednosti/nedostaci); 4.

Identificirati utjecaj društvenih i tehnoloških promjena na razvoj odgoja-obrazovanja

(demokratizacija, multikultura, globalizacija, ekologija, tehnologija); 5. Razumijeti

važnost uloge odgojitelja/učitelja u društvu (karakteristike profesije); 6.

Demonstrirati prezentaciju odgojnih i obrazovnih sadržaja ovog kolegija.


1. Uvod u predmet obveze, programski zahtjevi, literatura i način rada (dogovor sa

studentima – (2 sata) 2. Analiza i objašnjenje osnovnih pojmova: odgoj,

obrazovanje, socijalizacija...( 2 sata) 3. Osnove povijesnog razvoja sociologije

odgoja i obrazovanja – nastanak, razvoj, djelokrug i zadaci; odnos prema drugim

znanostima (4 sata) 4. Teorijske perspektive sociologije odgoja i obrazovanja–

funkcionalizam, konfliktna teorijska perspektiva, interakcionizam (4 sata) 5.

Društvene nejednakosti i obrazovne šanse (2 sata) 6. Promjene u strukturi i ulozi

obitelji i odgoj/obrazovanje (2 sata) 7. Odgoj i socijalne promjene - društvene

vrijednosti; - socijalizacija i devijantne pojave; (2 sata) 8. Društveni kontekst odgoja i

obrazovanja (4 sata) 9. Sociologija profesije odgojitelj i profesije učitelj (2 sata) 10.

Institucionalni sustav odgoja i obrazovanja u RH (2 sata) 11. Ekologija i odgoj (2

sata) 12. Novi trendovi (2 sata)



Obveze studenata Pohađanje nastave, seminarski rad.



Pohađanje nastave 0.5 Seminarski rad 0.5 Kolokviji 1


Prisustvo nastavi – 10% Kolokviji – ispiti – 70% Seminar – 15% Aktivnost na

nastavi/individualni zadaci – 5%


1. Cifrić, I. (1990). Ogledi iz sociologije obrazovanja. Zagreb: Školske novine (prva

tri poglavlja). 2. Haralambos, M., Holbron, M. (2002). Sociologija: Teme i

perspektive. (str. 773-882). Zagreb: Golden marketing. 3. Pilić, Š. (2008.), /ur./,

Obrazovanje u kontekstu tranzicije. Split: HPKZ, str. 45-57; 59-66; 129-145; 149-

162; 165-174; 239-244. 4. Vujević, M. (1991). Uvod u sociologiju obrazovanja.

Zagreb: Informator. str. 4-5; 21-48.

Dopunska literatura

Bognar, B. Škola na prijelazu iz industrijskog u postindustrijsko društvo. Metodički

ogledi 10(2): str. 9-24 Farnell, T (2009) Jamči li besplatno obrazovanje i jednak

pristup obrazovanju. Revija za socijalnu politiku (god.16 br.2) Piršl, Temeljni

pojmovi odgoja,

http://209.132/search?q=cache:wtj7xGc4SUIJ.www.ffpu.hr/fileadmin/Documenti/Od

goj_02.ppt+odgoj+definicija&cd=3&hl=en&ct=clnk, 29.1.1020. Ross, A. (2009),

Educational Policies that Address Social Inequality: Overall Report. Dostupno na:

http://www.epasi.eu


Evidencija o nazočnosti na predavanjima i seminarima. Aktivnost u seminarskoj

raspravi i izradba individualnih zadaća (seminarskih radova). Rezultati na

kolokvijima.. Zajednička rasprava o načinima unapređenja rada.


Nema ih.


NAZIV PREDMETA Stručno-pedagoška praksa


Nositelj/i predmeta doc.dr.sc.Antun Arbunić Bodovna vrijednost

(ECTS) 1,0

Suradnici


P S V T

0 15


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Ovladavanje osnovnim znanjima i vještinama iz područja pedagoške teorije i prakse

potrebnih za uspješnu organizaciju pedagoških aktivnosti i vođenje pedagoških

procesa.


Odslušana i položena Didaktika.


Student se upoznaje sa školom kao živim organizmom te uočava njenu strukturu,

organizaciju i dinamiku. Nadalje, student se upoznaje i s drugim djelatnostima škole

kao društvene ustanove te s poslovima i zadacima različitih profila i profesija

zaposlenika škole koji omogućavaju neometan rad škole, a za koje u okviru

studijskog programa nije bio u mogućnosti steći saznanja.


1. Škola kao odgojno-obrazovna ustanova 2. ustrojstvo škole, način rada i upravlja-

nja (organi i tijela) 3. izvedbeni programi (škole, stručnih službi ...) 4. zaposlenici

(vrste, broj i zaduženja) i stručne službe i aktivi (djelokrug djelovanja i način rada) 5.

pedago-ška, razredna i učenička dokumentacija 6. organizacija, prostori i oprema 7.

vanjska suradnja 8. ostalo (specifičnosti) 9. raspored sati 10.priprave s hospitacija

po struci.


☐ terenska nastava ☐ samostalni zadaci ☐ seminarski rad

Obveze studenata

Hospitirati dva radna dana u školi te se upoznati sa svim aspektima škole kao

odgojno-obrazovne ustanove; odslušati dvije hospitacije iz predmeta studiranja;

podnijeti pismeni izvještaj o hospitiranju.


Samostalne hospitacije ½ Seminarski rad ½


Kvaliteta obrasca izvještaja i primjedaba na uočeno stanje u školi.


završnom ispitu


Obrazac izvještaja dostupan ma Moodleu.

Dopunska literatura

-




-


NAZIV PREDMETA Sustavi e-učenja

Kod PMIK10 Godina studija 2.

Nositelj/i predmeta doc.dr.sc. Ani Grubišić Bodovna vrijednost

(ECTS) 5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 40%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj je steći znanja o sustavima za e-učenje i njihovoj primjeni u obrazovanju,

nastavi i učenju i poučavanju. Zadani cilj se dostiže učenjem i poučavanjem:

definicije, funkcijski model i konfiguracija sustava za e-učenje, objekti učenja; norme

za oblikovanje sustava za e-učenje; pedagogijske paradigme sustava za e-učenje,

inteligentni tutorski sustavi, primjeri sustava za e-učenje.


Uvjeti za upis: nema ih. Ulazne kompetencije: poznavanje osnova rada na računalu.


Student će moći: 1. klasificirati sustave e-učenja 2. klasificirati objekte učenja 3.

klasificirati norme za oblikovanje arhitekture sustava e-učenja 4. usporediti

osnovne konfiguracije sustava e-učenja 5. oblikovati nastavne sadržaje u sustavu e-

učenja primjenom ADDIE modela 6. vrednovati učinkovitost sustava e-učenja


Tjedan1: Upoznavanje s kolegijem Tjedan2: Informacijska i komunikacijska

tehnologija i područja primjene računala u nastavi Tjedan3: Definicija e-učenja i

sustav za e-učenje Tjedan4: Funkcijski model sustava za e-učenje Tjedan5:

Konfiguracija sustava za e-učenje (aktualne klase konfiguracija sustava za e-

učenje) Tjedan6: Objekti učenja (definicija, karakteristike, modeli) Tjedan7: Norme

za oblikovanje arhitekture sustava za e-učenje Tjedan8: Kolokvij Tjedan9:

Pedagogijska paradigma sustava za e-učenje (dva sigma problem, tradicionalno

učenje, učenje s provjeravanjem, tutorsko učenje) Tjedan10: E-procjena znanja

Tjedan11: Inteligentni tutorski sustavi Tjedan12: ADDIE model za oblikovanje

nastave Tjedan13: Primjena ADDIE modela Tjedan14: Metodologija za

vrednovanje sustava e-učenja Tjedan15: Kolokvij


predavanja, vježbe, mješovito e-učenje

Obveze studenata Pohađanje nastave, aktivno sudjelovanje u nastavnom procesu, domaće zadaće,

kolokvij, pismeni ispit



Pohađanje nastave - 0,5 Praktični rad - 2 Domaće zadaće - 1 Kolokviji - 0,5 Pismeni

ispit - 0,5 Usmeni ispit - 0,5



rješavanje zadataka, opća aktivnost na nastavi) (20 %). Praktični rad (60%)

Pismeni dio ispita (10%) Usmeni dio ispita (10%) Završna ocjena izvodi se na

temelju svih navedenih ocjena.


Stankov, S.: E-učenje, Prirodoslovno-matematički fakultet, Sveučilište u Splitu,

skripta, 2009. S. Stankov: Inteligentni tutorski sustavi: teorija i primjena,

Prirodoslovno-matematički fakultet, Sveučilište u Splitu, skripta, 2010. Martha C.

Polson; J. Jeffrey Richardson; Elliot Soloway, Foundations of Intelligent Tutoring

Systems, LAWRENCE ERLBAUM ASSOCIATES PUBLISHERS 1988 Hillsdale,

New Jersey Hove and London Bryn Holmes and John Gardner, E-learning:

concepts and practice, London: Sage, 2006, ISBN 1-412911-11-7 William Horton,

e-Learning by Design, 2nd Edition, 2011, Published by: John Wiley & Sons

Dopunska literatura

Larkin, Jill H., and Ruth W. Chabay. Computer-Assisted Instruction and Intelligent

Tutoring Systems: Shared Goals and Complementary Approaches. Technology in

Education Series. Lawrence Erlbaum Associates, Inc., 1992. Gauthier, Gilles,

Frasson, Claude, VanLehn, Kurt (Eds.) Intelligent Tutoring Systems, 5th

International Conference, ITS 2000, Montreal, Canada, June 19-23, 2000

Proceedings Hugh Burns, James W. Parlett, Carol Luckhardt Redfield, Intelligent

Tutoring Systems: Evolutions in Design, LAWRENCE ERLBAUM ASSOCIATES,

PUBLISHERS 1991 Hillsdale, New Jersey Hove and London Joseph Psotka; L. Dan

Massey; Sharon A. Mutter; John Seely Brown, Intelligent Tutoring Systems:

Lessons Learned, LAWRENCE ERLBAUM ASSOCIATES PUBLISHERS 1988

Hillsdale, New Jersey Hove and London






NAZIV PREDMETA Teorija kodiranja




5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je studente upoznati s osnovnim metodama iz teorije kodiranja.

Naglasak je na konstrukciji raznih linearnih kodova pomoću raznih matematičkih

objekata, na primjer dizajna. Također se pomoću računalnog programa konstruiraju

i analiziraju linearni kodovi.


Potrebne kompetencije: poznavanje linearne algebre.


Student je sposoban: - definirati kodove i njihove osnovne parametre - analizirati i

razlikovati različite vrste kodova - objasniti vezu dizajna i linearnih kodova - pomoću

računalnog programa konstruirati i analizirati kodove.


- Uvod u teoriju kodiranja (2) - Sferno pakiranje i Shannonov teorem (2) - Konačna

polja (2) - Uvod u program GAP (2) - Uvod u paket Guava (2) - Linearni kodovi (2) -

Primjeri linearnih kodova (2) - Dizajni i njihovi kodovi (2) - Hammingovi kodovi (2) -

Savršeni kodovi (2) - Reed-Solomonovi kodovi (2) - Kodovi nad potpoljima (2) -

Ciklički kodovi (2) - Novi kodovi iz starih (2) - Prebrojavanje težina i udaljenosti (2)








Obvezna literatura



J.I. Hall, Notes on Coding Theory, 2010

Dopunska literatura

1. Assmus, J.D. Key, Designs and their codes, Cambridge University Press,

London, 1992 2. J.H. van Lint, Introduction to Coding Theory, Springer-Verlag,

Berlin, 1982. 3. S. S. Adams,Introduction to Algebraic Coding Theory (With Gap),

2008






NAZIV PREDMETA Upravljanje razredom


Nositelj/i predmeta doc.dr.sc. Morana Koludrović


2,0

Suradnici


P S V T

15 15


učenja 0%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Ciljevi predmeta su osposobiti studente za kvalitetno donošenje odluka u

nastavnom procesu s posebnim naglaskom na stvaranje kvalitetnog nastavnog

ozračja i okružja, stjecanje znanja i vještina kojima mogu prevenirati te rješavati

sukobe u različitim nastavnim situacijama te ih osposobiti za kvalitetno upravljanje

razredom kao i za vođenje roditeljskih sastanaka i primanja roditelja.


Odslušani kolegiji Didaktika i Opća pedagogija


Nakon odslušanog i položenog predmeta studenti će moći: 1.prepoznavati,

razlikovati i vrednovati različite stilove rada nastavnika i stilove odgoja 2. poznavati,

analizirati i vrednovati odrednice kvalitetne nastavne klime i komunikacije, odnosno

nastavnog ozračja 3. definirati, procjenjivati i vrednovati osobitosti učinkovitog

nastavnog procesa 3. poznavati, razlikovati i vrednovati uzroke školske nediscipline,

te načine motiviranja učenika ovisno o njihovim razvojnim karakteristikama 4.

poznavati, razlikovati i vrednovati načine postizanja discipline u nastavnom procesu

uvažavajući razvojne karakteristike učenika, te usavršavati kompetencije

postupanja u različitim nastavnim situacijama 5. organizirati kvalitetne roditeljske

sastanke i primanja roditelja


1. odnos tradicionalne i suvremene škole s obzirom na ulogu sudionika nastavnog

procesa, načine stjecanja znanja i vještina; kurikulumski, kompetencijski i

sukonstruktivistički pristup izgradnji suvremene škole (2P) 2. značajke učinkovitog

nastavnog procesa u suvremenoj školi (1P) 3. upravljanje razredom s obzirom na

razvojne karakteristike učenika (dobne, spolne, socijalne, emocionalne,

zdravstvene) (2P) 4. stilovi rada nastavnika i stilovi odgoja (1P) 5. motivacija u

suvremenom odgojno – obrazovnom procesu (1P) 6. utjecaj ocjenjivanja na

kvalitetu nastavnog ozračja (1P) 7. značajke nastavnog ozračja i okružja u

suvremenoj nastavi te u važnijim reformskim pedagogijama (2P) 8. učinkovita

nastavna komunikacija (1P) 9. uzroci školske discipline i ostvarivanje discipline u

nastavnom procesu (2P) 10. organizacija roditeljskog sastanka (1P) 11. primanje

roditelja (1P) Seminari se organiziraju kao radionice u kojima studenti pripremaju,

kritički promišljaju i diskutiraju o temama, aktualnostima i problemima važnima za

upravljanje razredom te planiraju nove strategije prevencije i rješavanja detektiranih

problema. U provedbi seminara od studenata se očekuje angažirano sudjelovanje,

suradničko učenje i timski rad.



Predavanja, seminari i radionice, samostalni zadaci.

Obveze studenata Studenti su sukladno postojećim propisima obvezni sudjelovati u svim oblicima

nastave.


Pohađanje nastave 1 Seminarski rad 0.5 Usmeni ispit 0.5


Provjera stečenih znanja, vještina i kompetencija provodi se tijekom semestra i to

putem vrednovanja aktivnosti studenata u nastavi te na seminarima, uključujući

usmeni ispit.


Ilić, I.; Ištvanić, I.; Letica, J.; Sirovatka, G.; Vican, D. (2012), Upravljanje razredom.

Zagreb: Agencija za strukovno obrazovanje i obrazovanje odraslih u suradnji s

British Councilom. Vizek Vidović, V.; Rijavec, M.; Vlahović -Štetić, V.; Miljković, D:

(2014), Psihologija obrazovanja. Zagreb: IEP VERN. (odabrana poglavlja)

Kyriacou, C. (2001), Temeljna nastavna umijeća. Zagreb: Educa. (odabrana

poglavlja)

Dopunska literatura

1. Jensen, E. (2003), Super nastava. Zagreb: Educa. 2. Glasser, W. (1995),

Nastavnik u kvalitetnoj školi. Zagreb: Educa. 3. Ajduković, M.; Pečnik, N. (20029,

Nenasilno rješavanje sukoba. Zagreb: Alinea. 4. Bičanić, J. (20019, Vježbanje

životnih vještina. Priručnik za razrednike. Zagreb: Alinea 5. Matijević, M. (2001),

Alternativne škole. Zagreb: Tipex. 6. Matijević, M.; Radovanović, D. (2011), Nastava

usmjerena na učenika. Zagreb: Školske novine.




Nema.


NAZIV PREDMETA Uvod u diferencijalnu geometriju

Kod PMM120 Godina studija 1. i 2.



6,0

Suradnici



P S V T

30 30


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je studente upoznati s bazičnim područjima diferencijalne geometrije,

dakle sadržaje koji pokrivaju teoriju krivulja u prostoru (i ravnini) te teoriju ploha u

Euklidskom prostoru. Time će biti osposobljeni za praćenje jednog naprednijeg

kursa iz diferencijalne geometrije koji bi obuhvaćao Riemannovu geometriju i

mnogostrukosti. Osim toga primjena stečenih znanja moguća je u drugim

znanostima, npr. u fizici.


Potrebne kompetencije: poznavanje matematičke analize i linearne algebre.


Student je sposoban: -definirati regularne krivulje i plohe -objasniti zakrivljenost i

torziju krivulje -primjeniti prvu i drugu fundamentalnu formu plohe -analizirati plohu

pomoču normalne, Gaussove i srednje zakrivljenosti


-Regularne krivulje (1) -Duljina luka krivulje. (1) -Zakrivljenost i torzija. (2) -

Frenetove formule. (2) -Osnovni teorem diferencijalne geometrije za krivulje u

prostoru. (2) -Regularne plohe (1) -Tangencijalna ravnina regularne plohe (2) -Prva

fundamentalna forma plohe. (2) -Orijentacija plohe. (1) -Druga fundamentalna forma

plohe. (2) -Normalna zakrivljenost. (2) -Gaussova i srednja zakrivljenost. (2) -

Specijalne krivulje na plohi: linije zakrivljenosti, asimptotske krivulje i geodezijske

krivulje. (2) -Lokalno izometrične plohe. (2) - Teorem Egregium. (2) - Osnovni

teorem diferencijalne geometrije za plohe u prostoru. (2) - Gauss-Bonnetov teorem.

(2)



Obveze studenata Pohađanje nastave i pisanje domaćih radova.


Pohađanje nastave i pisanje domaćih radova: 2 ETCS. Pismeni ispit: 2 ETCS.

Usmeni ispit:2 ETCS.

Ocjenjivanje i Pismeni ispit i završni usmeni ispit.




N. Ujević, Predavanja iz uvoda u diferencijalnu geometriju, skripta.

Dopunska literatura

1.M. P. Do Carmo, Differential Geometry of Curves and Surfaces, Prentice-Hall,

1976. 2.R.S. Millman, G.D. Parker, Elements of Differential Geometry, Prentice-Hall

Inc., New Jersey/London, 1977.






NAZIV PREDMETA Uvod u projektivnu geometriju


Nositelj/i predmeta izv,prof.dr.sc. Joško Mandić


5,0

Suradnici


P S V T

30 30


učenja 0

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Cilj kolegija je studente upoznati sa raznim pojmovima iz teorije projektivne

geometrije. Naglasak je na usvanjanje teorijska znanja i vještine u rješavanju

zadataka iz područja projektivnih ravnina. Također se pojam projektivne ravnine

generalizira na pojmove konačnih projektivnih ravnina i projektivnog prostora.


Uvjet za upis: položen kolegij Uvod u matematiku. Potrebne kompetencije:

poznavanje osnovnih pojmova iz geometrije.


Student je sposoban: -definirati projektivnu ravninu -objasniti razna projektivna

preslikavanja -analizirati krivulje drugog stupnja u projektivnoj ravnini -primjeniti

stečena znanja iz projektivne ravnine na projektivni prostor


-Aksiomi projektivne ravnine (2) -Princip dualnosti (2) -Desarguesov teorem (2) -

Perspektiviteti i projektiviteti (2) -Temeljni teorem projektivne geometrije (2) -

Projektivne kolineacije (2) - Polariteti (2) -Krivulje drugog stupnja (2) -Steinerov i

Pascalov teorem (2) - Projektiviteti i involucije na krivuljama drugog stupnja (2) -

Koordinatizacija pravca i ravnine (2) -Dvoomjeri (2) -Analitička geometrija u

projektivnoj ravnini(2) - Konačne projektivne ravnine (2) -Projektivni prostor (2)


Predavanja, seminari i vježbe

Obveze studenata Pohađanje nastave, izrada seminarskog rada i pisanje domaćih radova.


Pohađanje nastave, izrada seminarskog i pisanje domaćih radova: 2 ETCS.

Pismeni ispit: 1 ETCS. Usmeni ispit:2 ETCS.


Pismeni ispit i završni usmeni ispit.

Obvezna literatura



D. Palman, Projektivna geometrija, Školska knjiga, Zagreb, 1984.

Dopunska literatura

H. S. M. Coxeter, Projektivna geometrija, Školska knjiga, Zagreb, 1982.






NAZIV PREDMETA Uvod u umjetnu inteligenciju




5,0

Suradnici

Goran Zaharija, mag. ing. el. Marin Aglić Čuvić, mag. educ. inf.


P S V T

30 , 30 ,


učenja 25%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Umjetna inteligencija (UI) je područje koje je posvećeno proučavanju računalnog

modela inteligentnog ponašanja. Zajedničko svim područjima umjetne inteligencije

je izrada agenata ili strojeva koji imaju odlike inteligentnog ponašanja; rješavanje

problema, predstavljanje znanja, zaključivanje, učenje, percepcija i interpretiranje.

Količina različitog gradiva na kolegiju odražava raznolikosti navedenih pojmova.

Tijekom kolegija, osvrnut ćemo se na temeljna pitanja i problematiku u području UI

te istražiti temeljne tehnike navedenog područja. Kolegij je projektno orijentiran, s

praktičnim zadacima koji se rješavaju tijekom cijelog semestra, koristeći NetLogo

programsko okruženje utemeljeno na LISP i Prolog programskim jezicima.


Nema preduvjeta


Nakon završetka kolegija studenti bi trebali biti u mogućnosti: 1. Razumjeti moderan

pogled na UI kao proučavanje agenata koji primaju percepte iz svog okruženja te

izvode akcije. 2. Opisati glavne teme, primjenu i područja istraživanja vezana uz UI,

uključujući algoritme pretrage, strojno učenje, predstavljanje znanja, zaključivanje,

obradu prirodnih jezika, percepciju i vid, te robotiku. 3. Primijeniti osnovne metode

UI kod računalnog rješavanja problema. 4. Raspravljati o ulozi područja istraživanja

umjetne inteligencije u razumijevanju ljudske inteligencije. 5. Prepoznati granice

sposobnosti trenutnih UI sustava.


1. Uvod u umjetnu inteligenciju (2h) 2. Inteligentni agenti i okruženja (2h) 3.

Rješavanje problema pretragom stanja (2h) 4. Algoritmi pretrage (4h) 5. Kolokvij -

prvi dio projekta 6. Uvod u strojno učenje (2h) 7. Modeli učenja (2h) 8.

Predstavljanje znanja u UI (2h) 9. Umjetne neuronske mreže (2h) 10. Kolokvij -

drugi dio projekta 11. Višeagentski sustavi (2h) 12. Genetski algoritmi (2h) 13.

Korištenje robota u nastavi (2h) 14. Praktični primjeri korištenja umjetne inteligencije

(2h) 15. Predaja projekta - završna verzija (2h) Vježbe prate predavanja u istoj

satnici i raspodjeli tema.












Artificial Intelligence: A Modern Approach. Stuart Russell and Peter Norvig Prentice

Hall, 2009 ISBN:0136042597 9780136042594 Bilješke s predavanja: Uvod u

umjetnu inteligenciju, Saša Mladenović, Goran Zaharija

Dopunska literatura








NAZIV PREDMETA Vektorska analiza


Nositelj/i predmeta prof.dr.sc. Marko Matić Bodovna vrijednost

(ECTS) 6,0

Suradnici


P S V T

45 15


učenja 30%

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

Prvi cilj predmeta je da studenti usvoje osnovna svojstva djelovanja operatora nabla

na skalarna polja (gradijent) i na vektorska polja (divergencija i rotacija). Sljedeći cilj

ja da studenti usvoje pojmove krivuljnih i plošnih integrala prve i druge vrste kao i

osnovne teoreme o njihovim svojstvima. Treći cilj je da studenti usvoje iskaze i

dokaze Greenove formule, Gaussovog teorema o divergenciji, Stokesovog teorema

o rotaciji kao i nekih posljedica, te primjene tih teorema.


Odslušani kolegiji Osnove matematičke analize i Vektorski prostori I


Student je sposoban: - objasniti pojmove skalarnog i vektorskog polja i njihovih

predstavnika u zadanom koordinatnom sustavu - definirati sve osnovne pojmove

koji se spominju u detaljnom sadržaju predmeta te dati primjere i/ili kontraprimjere

za svaki pojedini pojam - iskazati osnovne teoreme o svojstvima djelovanja

operatora nabla na skalarna i vektorska polja, teoreme o svojstvima krivuljnih i

plošnih integrala prve i druge vrste, te teoreme Greena, Gaussa-Ostrogradskog,

Stokesa - dokazati iskazane teoreme - provjeriti istinitost pojedinih tvrdnji na

konkretnim primjerima


- Skalarna i vektorska polja: osnovni pojmovi, neprekidnost, diferencijabilnost (3

sata) - Hamiltonov operator nabla: djelovanje operatora nabla na skalarno polje

(gradijent) i na vektorsko polje (divergencija i rotacija) i teoremi o svojstvima takvih

djelovanja (4 sata) - Operatori pridruženi operatoru nabla: operator usmjerene

derivacije, Laplaceov operator i svojstva njihovog djelovanja (3 sata) - Neka

posebna vektorska polja: potencijalna, bezvrtložna i solenoidalna polja; teoremi o

svojstvima i karakterizacijama takvih polja (4 sata) - Krivulje u prostoru:

parametriziranje i usmjerivanje prostornih krivulja (2 sata) - Krivuljni integrali: duljina

krivulje i krivuljni integral prve vrste i svojstva; krivuljni integral druge vrste i svojstva

(5 sati) - Krivuljni integral potencijalnog vektorskog polja (3 sata) - Greenova

formula i primjene (3 sata) - Glatka ploha: zadavanje glatke plohe u prostoru; po

dijelovima glatka ploha; ploština glatke plohe (4 sata) - Plošni integral prve vrste i

svojstva (3 sata) - Plošni integral druge vrste: usmjerivanje glatke plohe u prostoru;

plošni integral druge vrste i svojstva (4 sata) - Ostrogradski-Gaussova formula (3

sata) - Stokesova formula (4 sata)


- predavanja - vježbe





Pohađanje nastave: 1 Ispit: 5





N. Uglešić, Viša matematika

Dopunska literatura

S. Kurepa, Matematička analiza III, Tehnička knjiga, Zagreb, 1975. B.P. Demidovič,

Zadatci i riješeni zadatci iz više matematike s primjenom na tehničke znanosti,

Tehnička knjiga, Zagreb, 1986.







NAZIV PREDMETA Vektorski prostori I




6,0

Suradnici


P S V T

30 0 30 0


učenja 30

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

- Utvrditi i produbiti znanja o vektorskim prostorima i linearnim operatorima. - Uvesti

Jordanovu formu operatora. - Definirati funkcije operatora - Uvesti unitarne prostore

i karakteristične operatore na njima


- Položeni kolegiji Uvod u algebru s analitičkom geometrijom i Linearna algebra


Studenti će biti sposobni: - analizirati konačno- i beskonačnodimenzionalne

vektorske prostore i njihova svojstva poput baze - dati primjer osnovnih pojmova i

konstrukcija u trodimenzionalnom euklidskom prostoru - koristiti definiciju i svojstva

linearnih operatora i matrica za promjenu baze te računanje jezgre i slike; -

izračunati karakteristični i minimalni polinom, svojstvene vrijednosti i svojstvene

potprostore, algebarsku i geometrijsku kratnost svojstvenih vrijednosti - koristiti

metode kompleksne analize za definiranje te računati s funkcijama operatora; -

izračunati skalarni produkt vektora i ispitati ortogonalnost u standardnim

konačnodimenzionalnim unitarnim prostorima, uključujući Gram-Schmidtov

postupak ortogonalizacije.


- Konačnodimenzionalni vektorski prostori (4) - Linearni operatori i njihov matrični

prikaz (4) - Dualni prostor i dualni operator (2) - Algebre i homomorfizmi (1) -

Minimalni polinom i spektar (2) - Invarijantni potprostori (1) - Nilpotentni operatori (2)

- Jordanova forma matrice operatora (3) - Konvergencija u prostoru operatora (1) -

Funkcije operatora (3) - Unitarni prostori i norma (4) - Operatori na unitarnim

prostorima (3)


Frontalna predavanja i vježbe, mješovito e-učenje.

Obveze studenata Pohađanje nastave, samostalni rad, e-učenje.


Pohađanje nastave (2) Kolokviji (2) Usmeni ispit (2)

Ocjenjivanje i Studenti tijekom semestra pišu dva kolokvija s praktičnim zadatcima. Pozitivno



ocijenjeni kolokviji preduvjet su za izlazak na usmeni ispit. Konačna ocjena se

formira na temelju rezultata kolokvija (50%) i usmenog odgovora (50%).


- H. Kraljević, Vektorski prostori, skripta, Sveučilište u Osijeku, 2008. - S. Kurepa,

Konačno dimenzionalni vektorski prostori i primjene, Liber, Zagreb, 1992. - J. S.

Golan, The Linear Algebra a Beginning Graduate Student Ought to Know, Kluwer,

2004.

Dopunska literatura

P. R. Halmos, Finite Dimensional Vector Spaces, Van Nostrand, New York, 1958.

S. Lang, Linear algebra, Addiseon-Wesley, Reading, 1973. K. Horvatić, Linearna

algebra, PMF – Matematički odjel, HMD, Zagreb, 1995.






NAZIV PREDMETA Vrednovanje u nastavi



(ECTS) 3,0

Suradnici


P S V T

30


učenja

OPIS PREDMETA

Ciljevi predmeta

• osposobiti studente za sustavno i efikasno vrednovanje učenika u nastavi

matematike • osposobiti studente za samovrednovanje svog rada • osposobiti

studente za objektivno i kritičko interpretiranje rezultata dobivenih različitim oblicima

vrednovanja učeničkih postignuća u matematici


Nema


Od studenata/ica se nakon odrađenog kolegija očekuje da mogu: • postaviti jasne

ciljeve učenja matematike u skladu sa službenim kurikulumom i standardnim

taksonomijama • razlikovati vrste vrednovanja u obrazovanju • definirati objektivne

kriterije za vrednovanje i ocjenjivanje ishoda učenja • argumentirano primijeniti

raznovrsne odgovarajuće pristupe i metode vrednovanja ishoda učenja •

samostalno osmisliti i vrednovati pisane i usmene provjere znanja u skladu s

unaprijed postavljenim kriterijem • dokumentirati učenikovo sudjelovanje i doprinos

u različitim aktivnostima učenja sadržaja iz matematike • davati učenicima i

roditeljima konkretne i efikasne povratne informacije o učeničkom radu,

napredovanju i ostvarenom uspjehu • procijeniti ishode učenja vrednovanjem

rezultata učenikova rada • analizirati rezultate dobivene vrednovanjem radi

podizanja kvalitete učenja i poučavanja


1. Ciljevi matematičkog obrazovanja i ishodi učenja matematike. Matematički

koncepti i procesi. Taksonomije znanja. Konstrukcija mjerivih ishoda učenja

matematike. 2. Vrednovanje rada učenika i nastavnika (unutarnje, vanjsko,

dijagnostičko, formativno i sumativno, kriterijsko, normativno, samovrednovanje

nastavnika) 3. Vrednovanje kao dio procesa učenja i poučavanja (vrednovanje kao

učenje, vrednovanje za učenje i vrednovanje naučenog) 4. Metode praćenja i

vrednovanja učeničkih postignuća u matematici. Mjerenje ostvarenosti postavljenih

ciljeva i ishoda. 5. Kriterijsko vrednovanje 6. Metode praćenja i vrednovanja

učeničkih postignuća u matematici. Vođenje zabilješki. Samovrednovanje i

vršnjačko vrednovanje. 7. Konstrukcija matematičkog zadatka u cilju mjerenja

postavljenih ishoda učenja. Vrste matematičkih zadataka. 8. Konstrukcija pisane i

usmene provjere znanja u cilju mjerenja postavljenih ishoda učenja. Standardizirani

testovi. vanjsko vrednovanje. 9. Formativno i sumativno vrednovanje. Ocjenjivanje.

Povratna informacija učenicima i roditeljima


seminari


Obveze studenata Studenti su obavezni prisustvovati nastavi, aktivno sudjelovati u svim oblicima

nastave, predati i obraniti seminarski rad te položiti završnu provjeru znanja.


Pohađanje nastave 0,8 Seminarski rad 1,4 Usmeni ispit 0,8


Studenti koji su redovito prisustvovali nastavi (više od 90% sati), koji su napisali i


Studentima koji su stekli pravo na potpis ocjena se formira na temelju ocjena iz

seminarskog rada (65%) i završne provjere (35%). Seminarski rad Seminarski rad

sastoji se od pisanog dijela i obrane, te nosi 65% ukupne ocjene. Završna provjera

znanja Završna provjera znanja odvija se u pisanom ili usmenom obliku, za vrijeme

redovnih ispitnih rokova. Završnoj provjeri mogu pristupiti studenti koji su ostvarili

prolaznu ocjenu iz seminarskog rada. Završna provjera je uspješno položena ako je

student na njoj ostvario jednu od prolaznih ocjena.


C.R.Tobey, P. D. Keeley, Mathematics Formative assessment: 75 practical

strategies for linking assessment, instruction and learning, Corwin Pr Inc, 2011. E.

Depka, Designing assessment for mathematics N.E.Gronlund, Assessment of

student achievement J.H. McMillan, Classroom assessment: principles and practice

for effective instruction W. J. Popham, Classroom assessment: What teachers need

to know

Dopunska literatura

M. Niss, Investigations into assessment in mathematics education: an ICMI

Study,2nd reprint, Springer, 2010 Miller-Linn-Gronlund, Mesurement and

assessment in teaching, 10th edition, Pearson Education Inc, 2009 J. Dodge, 25

quick formative assessments for differentiated classroom, Scholastic Inc, 2009

Driscoll-Wood, Developing outcomes based assessment for learner-centered

education, Stylus Publishing, 2007. W. J. Popham, Transformative assessment,

ASCD, 2008. C. Walker, E. Schmidt, Smart tests, Pembroke Publishers Limited,

2004





semestru.



3. UVJETI IZVOĐENJA STUDIJSKOG PROGRAMA

3.1. Mjesta izvođenja studijskog programa

Zgrade sastavnice (navesti postojeće zgrade, zgrade u izgradnji i planiranu izgradnju)

Identifikacija zgrade Zgrada tri fakulteta

Lokacija zgrade Ruđera Boškovića 33

Godina izgradnje Godina izgradnje započeta 2009. završena 2015.

Ukupna površina u m2 Ukupna površina 29 500 m2, PMF koristi cca 6000 m2

3.2. Popis nastavnika i suradnika po predmetima

RAČUNARSKI SMJER

Predmet Nastavnici i suradnici

Dubinsko strojno učenje doc.dr.sc. Željko Agić

Financijska matematika Ana Perišić, viši predavač

Inteligentni agenti doc. dr.sc. Saša Mladenović;

Goran Zaharija, mag. ing. el.

Interakcija čovjeka i računala: osnove i principi Prof. dr. sc. Andrina Granić;

Doc. dr. sc. Nikola Marangunić

sr. sc. Jelena Nakić

Izračunljivost izv. prof.dr.sc. Milica Klaričić Bakula

Jezični procesori dr. sc. Tonći Dadić

Kognitivni sustavi doc.dr.sc. Branko Žitko

Kriptografija izv. prof.dr.sc. Borka Jadrijević;

Marija Bliznac, mag. math.

Matematička teorija računarstva izv. prof.dr.sc. Milica Klaričić Bakula

Metrički prostori prof.dr.sc.Vlasta Matijević

Mjera i integral izv. prof.dr.sc. Nikola Koceić Bilan;

Vesna Gotovac, mag. math

Normirani prostori prof.dr.sc. Vlasta Matijević;

Ivan Jelić, mag. math.

Numerička analiza doc.dr.sc. Jurica Perić

Numerička linearna algebra doc.dr.sc. Jurica Perić

Operacijski sustavi dr. sc. Tonći Dadić;

dr. sc. Jelena Nakić

Optimizacija izv. prof.dr.sc. Milica Klaričić Bakula

Paralelno programiranje dr. sc. Tonći Dadić;

Marin Aglić-Čuvić, mag. educ. inf.

Parcijalne diferencijalne jednadžbe prof.dr.sc. Saša Krešić Jurić;

dr.sc. Tea Martinić


Praktikum iz računalnih mreža prof. dr.sc.Marko Rosić,

Ante Burilović;

Ivica Andrun,dipl ing.

Programske paradigme doc.dr.sc Saša Mladenović;


Računalna grafika Doc. dr. sc. Hrvoje Kalinić

Računalne mreže prof.dr.sc.Marko Rosić,

Ante Burilović;

Ivica Andrun, dipl.ing.

Računalni vid doc.dr.sc. Vladimir Pleština

Raspodijeljeni sustavi prof. dr. sc. Marko Rosić;

Marin Aglić Čuvić, mag. educ.inf.

Rudarenje podataka doc. dr. sc. Hrvoje Kalinić

Složenost algoritama doc.dr.sc. Jurica Perić

Statistika u računarstvu Ana Perišić, viši predavač

Teorija grafova prof.dr.sc. Damir Vukičević

dr.sc. Tanja Vojković

Teorija igara prof.dr.sc. Damir Vukičević;

Teorija kodiranja izv.prof.dr.sc. Joško Mandić

Uvod u obradu prirodnog jezika doc.dr.sc. Branko Žitko

Uvod u programsko inženjerstvo doc.dr.sc. Branko Žitko

Uvod u topologiju prof.dr.sc. Vlasta Matijević

Dino Peran, mag. math.

Vektorski prostori I doc.dr.sc. Gordan Radobolja

Vjerojatnost I doc.dr.sc. Ivo Ugrina


TEORIJSKI SMJER


Algebarska teorija brojeva izv. prof.dr.sc. Borka Jadrijević

Algebra I izv. prof.dr.sc. Tanja Vučičić;


Algebra II doc.dr.sc. Gordan Radobolja

Diofantske jednadžbe izv. prof.dr.sc. Joško Mandić

Fizika izv. prof. dr. sc. Željana Bonačić Lošić

Izračunljivost izv. prof.dr.sc. Milica Klaričić Bakula

Konstruktivne metode u geometriji izv. prof.dr.sc. Nikola Koceić Bilan;

dr.sc. Ana Laštre







Normirani prostori prof.dr.sc. Vlasta Matijević;


Numerička analiza doc.dr.sc. Jurica Perić

Objektno orijentirano programiranje doc.dr.sc. Saša Mladenović;

Goran Zaharija, mag.ing.el.

Divna Krpan, predavač

Dino Nejašmić, mag. educ. math. et inf.

doc.dr.sc. Hrvoje Kalinić

Odabrana poglavlja primijenjene matematike izv.prof.dr.sc. Nikola Koceić Bilan;

dr.sc. Andrijana Čurković

Odabrana poglavlja topologije prof.dr.sc. Vlasta Matijević

Operatori na normiranim prostorima prof.dr.sc.Marko Matić


Osnove geometrije prof.dr.sc.Vlasta Matijević;




Povijest klasične fizike prof.dr.sc.Franjo Sokolić

Povijest matematike Željka Zorić, predavač

Rudarenje podataka doc. dr. sc. Hrvoje Kalinić

Slučajni procesi doc.dr.sc. Ivo Ugrina

Statistika doc.dr.sc. Ivo Ugrina

Temeljni pojmovi u fizici doc.dr.sc.Bernarda Lovrinčević

Temeljni pojmovi u kvantnoj fizici prof.dr.sc.Franjo Sokolić

Uvod u diferencijalnu geometriju izv. prof.dr.sc. Joško Mandić;


Uvod u Liejeve grupe i Liejeve algebre prof.dr.sc. Saša Krešić Jurić

Uvod u projektivnu geometriju izv,prof.dr.sc. Joško Mandić


Uvod u umjetnu inteligenciju doc. dr.sc. Saša Mladenović;

Goran Zaharija, mag. ing.el.


Vektorska analiza prof.dr.sc. Marko Matić;


Vektorski prostori II izv.prof.dr.sc. Joško Mandić

Vjerojatnost I doc.dr.sc. Ivo Ugrina

Vjerojatnost II doc.dr.sc. Ivo Ugrina


NASTAVNIČKI SMJER


Algebra I izv. prof.dr.sc. Tanja Vučičić;


Čunjosječnice izv.prof.dr.sc. Nikola Koceić Bilan

Didaktika doc.dr.sc. Antun Arbunić

Diofantske jednadžbe izv. prof.dr.sc. Joško Mandić

Izvannastavne i izvanškolske aktivnosti doc.dr.sc. Antun Arbunić

Kognitivna psihologija doc. dr. sc. Nikola Marangunić

Konstruktivne metode u geometriji izv. prof.dr.sc. Nikola Koceić Bilan;

dr.sc. Ana Laštre




Metodička matematička praksa I Željka Zorić , predavač

Metodička matematička praksa II Željka Zorić , predavač

Metodički matematički seminar Željka Zorić, predavač

Metodički seminar: Natjecanja iz matematike Željka Zorić, predavač

Metodički seminar: Životopisi velikih

matematičara Željka Zorić, predavač

Metodika nastave matematike I izv. prof.dr.sc. Nikola Koceić Bilan;

Željka Zorić, predavač

Metodika nastave matematike II izv. prof.dr.sc. Nikola Koceić Bilan;

Željka Zorić, predavač

Metodika nastave primijenjene matematike prof.dr.sc. Damir Vukičević;


Metodologija istraživanja u obrazovanju doc.dr.sc. Antun Arbunić




Napredni modeli nastave izv.prof.dr.sc. Sonja Kovačević


Osnove geometrije prof.dr.sc.Vlasta Matijević;




Pedagogija dr.sc. Antun Arbunić, doc.

Pedagogija slobodnog vremena dr.sc. Antun Arbunić, doc.

Poučavanje učenika s posebnim potrebama doc. dr. sc. Esmeralda Sunko

Povijest matematike Željka Zorić, predavač

Pozitivna psihologija doc.dr. sc. Nikola Marangunić

Primjena statistike u istraživanju obrazovanja dr.sc. Antun Arbunić

Primjena tehnologije u nastavi matematike Željka Zorić, predavač

Psihologija odgoja i obrazovanja I dr. sc. Nikola Marangunić


Psihologija odgoja i obrazovanja II doc.dr. sc. Nikola Marangunić

Sociologija odgoja i obrazovanja Dr.sc. Siniša Kuko, predavač;

Zvonimir Parać, mag.soc.

Stručno-pedagoška praksa dr.sc.Antun Arbunić, doc.

Sustavi e-učenja doc.dr.sc. Ani Grubišić

Teorija kodiranja izv.prof.dr.sc. Joško Mandić

Upravljanje razredom doc.dr.sc. Morana Koludrović

Uvod u diferencijalnu geometriju izv. prof.dr.sc. Joško Mandić;


Uvod u projektivnu geometriju izv,prof.dr.sc. Joško Mandić

Uvod u umjetnu inteligenciju doc. dr.sc. Saša Mladenović;

Goran Zaharija, mag. ing.el.

Marin Aglić Čuvić, mag.educ.inf

Vektorska analiza prof.dr.sc. Marko Matić;


Vektorski prostori I doc.dr.sc. Gordan Radobolja

Vrednovanje u nastavi Željka Zorić, predavač


3.3. Podaci o nastavnicima

RAČUNARSKI SMJER

Titula, ime i prezime nositelja dr. sc. Tonći Dadić

Predmet koji predaje na predloženom studijskom programu

Operacijski sustavi Jezični procesori Paralelno programiranje

OPĆE INFORMACIJE O NOSITELJU

Adresa Plančićeva 8, 21000 Split

Telefon 095 905 34 00

E-mail adresa [email protected]

Osobna web stranica www.pmfst.unist.hr/~tdadic

Godina rođenja 1957.

Matični broj iz Upisnika znanstvenika

226905

Znanstveno ili umjetničko zvanje i datum posljednjega izbora

Znanstveno-nastavno, umjetničko-nastavno ili nastavno zvanje i datum posljednjega izbora

viši predavač, 2013.

Područje i polje izbora u znanstveno ili umjetničko zvanje

tehničke znanosti, računarstvo

PODACI O SADAŠNJEM ZAPOSLENJU

Ustanova zaposlenja Prirodoslovno matematički fakultet, Sveučilište u Splitu

Datum zaposlenja 1.4.1998.

Naziv radnoga mjesta (profesor, istraživač, suradnik i sl.)

Viši predavač

Područje rada Računarstvo

Funkcija viši predavač na Odjelu za informatiku

PODACI O ŠKOLOVANJU – Najviši postignuti stupanj

Zvanje doktor znanosti

Ustanova Fakultet elektrotehnike i računarstva Sveučilišta u Zagrebu

Mjesto Zagreb

Nadnevak 16. srpnja 2015.

PODACI O USAVRŠAVANJU

Godina

Mjesto

Ustanova

Područje usavršavanja

MATERINSKI I STRANI JEZICI

Materinski jezik Hrvatski jezik

Strani jezik i poznavanje jezika na ljestvici od 2 (dovoljno) do 5 (izvrsno)

Engleski jezik (4)



KOMPETENCIJE ZA PREDMET

Ranije iskustvo u nositeljstvu sličnih predmeta (navesti naziv

Baze podataka Operacijski sustavi


predmeta, studijskoga programa na kojem se izvodi/izvodio i razinu studijskoga programa)

Jezični procesori Paralelno programiranje Modeliranje sustava programske podrške Programiranje sustava programske podrške

Autorstvo sveučilišnih/fakultetskih udžbenika iz područja predmeta

Stručni, znanstveni i umjetnički radovi objavljeni u posljednjih pet godina iz područja predmeta (najviše 5 referenca)

Dadic, T. Glavinic, V., Rosic, M.: Automatic evaluation of students' programs, ITiCSE '14 Proceedings of the 2014 conference on Innovation & technology in computer science education, Uppsala, Sweden — June 21 - 25, 2014., pp. 328-328.

Stručni i znanstveni radovi iz metodike i kvalitete nastave objavljeni u posljednjih pet godina (najviše 5 referenca)

Stručni, znanstveni i umjetnički projekti iz područja predmeta koji su se provodili u posljednjih pet godina (najviše 5 referenca)

U sklopu kojega programa i u kojem je opsegu nositelj stekao metodičko- psihološko-didaktičko -pedagoške kompetencije?

PRIZNANJA I NAGRADE

Priznanja i nagrade za nastavni i znanstveni rad/umjetnički rad


Titula, ime i prezime nositelja prof. dr.sc. Andrina Granić


Interakcija čovjeka i računala: osnove i principi


Adresa Karamanova 11, Split

Telefon +385 21 385 827, mob +385 91 7236 036


Osobna web stranica http://www.pmfst.hr/~granic/



182954


-


Redoviti profesor u trajnom zvanju, 20. travnja 2016.


Područje tehničkih znanosti, polje računarstvo



Datum zaposlenja 20.svibnja 2003. (docent)


Redoviti profesor u trajnom zvanju

Područje rada Područje tehničkih znanosti, polje računarstvo: Interakcija čovjeka i računala (Human-Computer Interaction, HCI); Dizajn interakcija (Interaction Design, IxD); Učenje potpomognuto tehnologijom (Technology-Enhanced Learning, TEL)

Funkcija Redoviti profesor u trajnom zvanju na Odjelu za informatiku Voditeljica poslijediplomskog sveučilišnog studija Istraživanje u edukaciji u području prirodnih i tehničkih znanosti


Zvanje Doktorat znanosti iz područja tehničkih znanosti, polje računarstvo

Ustanova Fakultet elektrotehnike i računarstva Sveučilišta u Zagrebu

Mjesto Zagreb

Nadnevak 24. rujna 2002.


Godina

Mjesto

Ustanova





Engleski jezik (5)


Španjolski jezik (2)



Ranije iskustvo u nositeljstvu sličnih predmeta (navesti naziv predmeta, studijskoga programa

Uvođenje novih kolegija na preddiplomskoj i diplomskoj nastavi:


na kojem se izvodi/izvodio i razinu studijskoga programa)

- Interakcija čovjeka i računala I: osnove i principi, PMF u Splitu i Umjetnička akademija u Splitu, od ak.god. 2008/2009.

- Interakcija čovjeka i računala II: dizajn interakcija, PMF u Splitu od ak.god. 2008/2009.

- Interakcija čovjeka i računala u sustavima e-učenja, PMF u Splitu od ak.god. 2010/2011.

- Korisnička sučelja, FESB u Splitu, od ak.god. 2008/2009.

- Osnove i principi interakcije čovjeka i računala, PMF u Splitu, od ak.god. 2003/2004. do 2008/2009.

- Izrada korisničkog sučelja, FESB u Splitu, od ak.god. 2004/2005. do 2008/2009.

Uvođenje novih kolegija na poslijediplomskoj nastavi:

- Interakcija u sustavima e-učenja, poslijediplomski sveučilišni studij Istraživanje u edukaciji u području prirodnih i tehničkih znanosti, PMF u Splitu, od ak.god. 2011/2012.

- Interakcija čovjeka i računala, poslijediplomski doktorski studij Elektrotehnika i informacijska tehnologija, FESB u Splitu, od ak.god. 2006/2007.

- Oblikovanje i vrednovanje sučelja sustava e-učenja, poslijediplomski doktorski studij Elektrotehnika i informacijska tehnologija, FESB u Splitu, od ak.god. 2006/2007.

- Interakcija čovjeka i računala (V. Glavinić, A. Granić), poslijediplomski doktorski studij Računarstva, FER u Zagrebu, od ak.god. 2006/2007.

Realizacija preddiplomske i diplomske nastave:

- Korisnička sučelja, nositeljica obaveznog kolegija na Fakultetu strojarstva i računarstva Sveučilišta u Mostaru (predavanja od ak. god. 2016/2017)

- Uvod u računarstvo, nositeljica obaveznog kolegija na PMFu u Splitu (predavanja od ak. god. 2013/2014)

- Napredne arhitekture računala, nositeljica obaveznog kolegija na PMFu u Splitu (predavanja od ak. god. 2013/2014)

- Uvod u programiranje, nositeljica izbornog kolegija na Ekonomskom fakultetu u Splitu (predavanja od ak. god. 2010/2011)

- Interakcija čovjeka i računala u sustavima e-učenja, nositeljica izbornog kolegija na diplomskom studiju PMFa u Splitu (predavanja i vježbe od 2010)

- Interakcija čovjeka i računala I: osnove i principi, nositeljica obaveznog kolegija na dodiplomskom studiju PMFa u Splitu (predavanja od 2008), i obaveznog kolegija na diplomskom studiju Umjetničke akademije u Splitu (predavanja od 2009)

- Interakcija čovjeka i računala II: dizajn interakcija, nositeljica izbornog kolegija na diplomskom studiju PMFa u Splitu (predavanja od 2008)

- Korisnička sučelja, nositeljica obaveznog kolegija na diplomskom studiju FESBa u Splitu (predavanja od 2008 do 2013)

- Arhitektura računala, nositeljica obaveznog kolegija na


PMFu u Splitu (predavanja od ak. god. 2006/2007)

- Osnove informatike, nositeljica obaveznog kolegija na Filozofskom fakultetu u Splitu (predavanja od 2008 do 2013)

- Izrada korisničkog sučelja, nositeljica izbornog kolegija na FESBu u Splitu (predavanja i vježbe od 2004 do 2008)

- Uvod u građu računala/ Građa računala, nositeljica obaveznog kolegija na PMFu u Splitu (predavanja i vježbe od 1998 do 2006)

- Uvod u računarstvo, nositeljica obaveznog kolegija na PMFu u Splitu (predavanja ak. god 2003/2004)

- Informatika/ Osnove informatike, nositeljica obaveznog kolegija na Visokoj učiteljskoj školi u Splitu (predavanja i vježbe od 1999 do 2003)

Realizacija poslijediplomske nastave:

- Interakcija u sustavima e-učenja, nositeljica kolegija na PMFu u Splitu (predavanja od 2012)

- Interakcija čovjeka i računala, nositeljica kolegija zajedno s prof. dr. sc. Vladom Glavinićem na FERu u Zagrebu (predavanja od 2006)

- Interakcija čovjeka i računala, nositeljica kolegija na PMFu u Splitu (predavanja od 2012) i na FESBu u Splitu (predavanja od 2006)

Oblikovanje i vrednovanje sučelja sustava e-učenja, nositeljica kolegija na FESBu u Splitu, (predavanja od 2006)



Potpuni popis radova dostupan na https://bib.irb.hr/lista-radova?autor=182954

Marangunić, Nikola; Granić, Andrina: Technology acceptance model: a literature review from 1986 to 2013. Universal Access in the Information Society. 14 (2015) , 1; 81-95.

Granić, Andrina; Maratou, Vicky; Mettouris, Christos; Papadopoulos, George A., Xenos, Michalis. Personalized Context-Aware Recommendations in 3D Virtual Learning Environments. TOJET, The Turkish Online Journal of Educational Technology. (2015), 396-406.

Žižić, Anisija; Granić, Andrina; Šitin, Ivona. Fostering Creativity in Technology-Enhanced Learning. MIPRO 2016 Proceedings. Biljanović, Petar (Ed.) Rijeka: Croatian Society for Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics – MIPRO (2016), 946-951.

Maratou, Vicky; Xenos, Michalis; Vučković, Michalis; Granić, Andrina; Drecun, Aleksandra. Enhancing Learning on Information Security Using 3D Virtual World Learning Environment. ICIST 2015: Proceedings of the 5th International Conference on Information Society and Technology. Zdravković, M.; Trajanović, M.; Konjović, Z. (Eds.) Belgrade: Society for Information Systems and Computer Networks (2015). 307-312.


Sotiriou, Sofoklis; Granić, Andrina. A Network for the Enhancement of Digital Competence Skills. TOJET, The Turkish Online Journal of Educational Technology. (2015),10-20.

Zaharija, Goran; Mladenović, Saša; Granić, Andrina. Learning from Each Other: An Agent Based Approach. Lecture Notes in Computer Science. 8514 (2014); 475-486

Mornar, Jure; Granić, Andrina; Mladenović, Saša. System for automatic generation of algorithm visualizations based on pseudocode interpretation. ITiCSE '14 Proceedings of the 2014 conference on Innovation & technology in computer science education, Åsa Cajander; Mats Daniels; Tony Clear; Arnold Pears (Eds.). New York, NY, USA: Assocation for Computing Machinery (ACM) (2014). 27-32.

Ćukušić, Maja; Granić, Andrina; Jadrić, Mario. Collaborative Workplace: a Case Study of a Higher Education Institution. E-learning at Work and the Workplace: From Education to Employment and Meaningful Work with ICTs., António Moreira Teixeira, András Szűcs, Ildikó Mázár (Eds.). European Distance and E-Learning Network (2014). 552-561

Orehovački, Tihomir; Granić, Andrina; Kermek, Dragutin: Evaluating the Perceived and Estimated Quality in Use of Web 2.0 Applications. Journal of Systems and Software. 86 (2013), 12; 3039-3059.

Granić, Andrina; Marangunić, Nikola; Mitrović, Ivica. Usability Inspection of Web Portals: Results and Insights from Empirical Study. International Journal of Computer Science Issues, IJCSI. 10 (2013), 2; 234-241.

Orehovački, Tihomir; Kermek, Dragutin; Granić, Andrina. Examining the Quality in Use of Web 2.0 Applications: A Three-Dimensional Framework. Communications in Computer and Information Science. 373 (2013); 149-153.

Orehovački, Tihomir; Granić, Andrina; Kermek, Dragutin. Exploring the Quality in Use of Web 2.0 Applications: The Case of Mind Mapping Services. Lecture Notes in Computer Science. 7059 (2012); 266-277

Granić, Andrina; Adams, Ray: User Sensitive Research in e-Learning : Exploring the Role of Individual User Characteristics. Universal Access in the Information Society. 10 (2011), 3; 307-318.

Granić, Andrina; Mitrović, Ivica; Marangunić, Nikola: Exploring the Usability of Web Portals: a Croatian Case Study. International Journal of Information Management. 31 (2011), 4; 339-349.

Nakić, Jelena; Marangunić, Nikola; Granić, Andrina. Learning


Styles and Navigation Patterns in Web-Based Education. Lecture Notes in Computer Science. 6768 (2011); 587-596.

Mornar, Jure; Granić, Andrina. Leveraging OCR Technique in Virtual Keyboard Implementation. Proceedings of the IADIS International Conference Interfaces and Human-Computer Interaction (2011). Blashki, Katherine (Ed.). Rome: IADIS Press, 2011. 495-498

Ćukušić, Maja; Alfirević, Nikša; Granić, Andrina; Garača, Željko: e-Learning process management and the e-learning performance : Results of a European empirical study. Computers & Education. 55 (2010), 2; 554-565.


Nakić, Jelena; Granić, Andrina; Glavinić, Vlado: Anatomy of student models in adaptive learning systems : A systematic literature review of individual differences from 2001 to 2013. Journal of Educational Computing Research. 51 (2015) , 4; 459-489.

Ćukušić, Maja; Dragičević, Tea; Granić, Andrina; Jadrić, Mario; Mladenović, Saša. Razvoj, implementacija i korištenje obrazovnih materijala u Moodle sustavu (2014). (priručnik).

Nakić, Jelena; Graf, Sabine; Granić, Andrina: Exploring the Adaptation to Learning Styles: The Case of AdaptiveLesson Module for Moodle. Lecture Notes in Computer Science. 7946 (2013); 534-550

Granić, Andrina; Ćukušić, Maja: Usability Testing and Expert Inspections Complemented by Educational Evaluation: A Case Study of an e-Learning Platform. Educational Technology & Society. 14 (2011), 2; 107-123.

Sielis, George A.; Papadopoulos, George, A.; Granić, Andrina: Design of a Multi-interface Creativity Support Tool for the Enhancement of the Creativity Process. Lecture Notes in Computer Science. 6768 (2011)

Granić, Andrina; Mifsud, Charles; Ćukušić, Maja: Design, Implementation and Validation of a Europe-wide Pedagogical Framework for e-Learning. Computers & Education. 53 (2009), 4; 1052-1081.


Innovation in Intelligent Management of Heritage Buildings (COST, TD1406, 2015-2019); član Upravljačkog odbora (Management Committee, MC) i zamjenik voditelja jedne radne grupe (Working group, WG)

HigherDecision: Razvoj metodološkog okvira za strateško odlučivanje u visokom obrazovanju – primjer implementacije otvorenog učenja i učenja na daljinu (istraživački projekt Hrvatske zaklade za znanost IP-2014-09-7854; 2015-2019); suradnik/istraživač

SBeA: Student Business e-Academy (Erasmus+, Action: Strategic Partnerships for Higher Education, 2015–2017);


suradnik/istraživač

V-ALERT: Virtual World for Awareness and Learning on Information Security (LLP Action: KA3 Multilateral networks, 2013-2016); voditelj CRO partnera

DigiSkills: Network for the Enhancement of Digital Competence Skills (LLP, Action: KA3 Multilateral networks, 2012-2015); voditelj CRO partnera

Let’s Study Together (Pre-Accession Assistance – IPA 4, IPA4.1.2.2.02.02.c11, 2013-2015); suradnik

Upotrebljivost i prilagodljivost sučelja inteligentnih autorskih ljuski (znanstveno-istraživački projekt MZOŠ Republike Hrvatske 177-0361994-1998, 2007-2014); voditelj projekta kategoriziranog kao projekt visoke izvrsnosti (kategorija A)

UNITE: Unified e-Learning Environment for the School (FP6 STREP, FP6-2004-IST-4, 2006-2008); voditelj CRO partnera i voditelj jednog radnog paketa (Work Package, WP)


PRIZNANJA I NAGRADE


Hrvatski predstavnik u tehničkom odboru za područje Interakcije čovjeka i računala (Technical Committee, TC13) strukovne udruge IFIP (International Federation for Information Processing) (2013 – danas) http://ifip-tc13.org/membersofficers/


Titula, ime i prezime izv.prof.dr.sc. Borka Jadrijević


Kriptografija


Adresa Žnjanska 4, Split

Telefon 021320768


Osobna web stranica http://mapmf.pmfst.unist.hr/~borka/



164842


Viši znanstveni suradnik, 29. rujna 2009.


Izvanredni profesor, 18. ožujka 2015. (reizbor)


Znanstveno područje prirodne znanosti, polje matematika


Ustanova zaposlenja Prirodoslovno-matematički fakultet Sveučilišta u Splitu

Datum zaposlenja 1.listopada 2006.


Izvanredni profesor

Područje rada Teorija brojeva, Algebra, Kriptografija

Funkcija djelatnik


Zvanje Doktor znanosti

Ustanova Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet

Mjesto Zagreb

Nadnevak 31. listopada 2001.


Godina

Mjesto

Ustanova





Engleski jezik, poznavanje: 4



KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Uvod u teoriju brojeva, Kriptografija, Algebarska teorija brojeva

Ranije iskustvo u nositeljstvu sličnih predmeta (navesti naziv predmeta, studijskoga programa na kojem se izvodi/izvodio i razinu studijskoga programa)

Uvod u teoriju brojeva - preddiplomski studij Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, Fizika, PMF u Splitu Diofantske jednadžbe, Kriptografja, Algebarska teorija brojeva - diplomski studij Matematika, PMF Splitu Diskretna matematika – sveučilišni, stručni i preddiplomski studij Elektrotehnike, Strojarstva, Brodogradnje, Računarstva, FESB- Split Kriptografja - Poslijediplomski doktorski studij elektrotehnike i informacijske tehnologije, FESB- Split




Jadrijević, Borka. On elements with index of the form 2^a3^b in a parametric family of biquadratic fields. // Glasnik matematički. 50 (2015) , 1; 43-63 Jadrijević, Borka; Rožić, Fani. Kombinatorni dokazi malog Fermatovog i Wilsonova teorema. // Matematika i škola. 77 (2014) ; 75-79 Dujella, Andrej; Ibrahimpašić, Bernadin; Jadrijević, Borka. Solving a family of quartic Thue inequalities using continued fractions. // The Rocky Mountain journal of mathematics. 41 (2011) , 4; 1173-1182



Znanstveni projekt MZOŠ-RH: Diofantske jednadžbe i eliptičke krivulje. Glavni istraživač: A. Dujella

Bilateralni hrvatsko - francuski znanstveno-istraživački projekt :

Polynomial root separation. Voditelji: A. Dujella i Y. Bugeaud.

Istraživački projekt Hrvatske zaklade za znanost: Diophantine m-tuples, elliptic curves, Thue and index form equations. Glavni istraživač: A. Dujella.


Sveučilišni studij Matematike i fizike, zvanje profesor matematike i fizike

KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Linearna algebra, Linearna algebra i matrični račun, Uvod u algebru s analitičkom geometrijom


Uvod u algebru s analitičkom geometrijom, Linearna algebra, Linearna algebra i matrični račun - preddiplomski studij Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, Fizika, PMF u Splitu Linearna algebra, Matematika 1, Diskretna matematika – sveučilišni i preddiplomski studij Elektrotehnike, Strojarstva, Brodogradnje, Računarstva, FESB- Split







PRIZNANJA I NAGRADE

Priznanja i nagrade za nastavni i

https://bib.irb.hr/prikazi-rad?&rad=722712







znanstveni rad/umjetnički rad


Titula, ime i prezime nositelja doc. dr. sc. Hrvoje Kalinić


Rudarenje podataka Računalna grafika


Adresa Sveučilište u Splitu Prirodoslovno-matematički fakultet Odjel za informatiku

Telefon +38521619270


Osobna web stranica



289865


Znanstveni suradnik, 14. ožujka 2014.


docent, 17. srpnja 2015.


računarstvo


Ustanova zaposlenja Prirodoslovno-matematički fakultet, Sveučilište u Splitu

Datum zaposlenja 1. srpnja 2016.


Docent

Područje rada Računarstvo, podatkovna znanost

Funkcija docent na Odjelu za informatiku


Zvanje Doktor znanosti iz područja elektrotehnike

Ustanova Sveučilište u Zagrebu

Mjesto Zagreb

Nadnevak 30. lipnja 2013.


Godina

Mjesto

Ustanova





Engleski jezik (5)


Njemački jezik (2)




Sveučilište u Zagrebu - FER: - Neuronske mreže (2006.-2014.) - Digitalna obradba i analiza slike (2006.-2014.) - Obradba informacija (2010.-2014.) - Signali i sustavi (2008.-2011.) - Slučajni procesi u sustavima (2007.,2010.-2014.) - Multimedijske tehnologije (2011.) - Laboratorij iz obradbe informacija 1 (2011.-2014.)


- Laboratorij iz elektroničkog i računalnog inženjerstva 1 (2011.-2014.) Sveučilište u Splitu: - Primjena elektroničkih računala (Sveučilišni studij mora) (2014.-2016.) Sveučilište u Splitu - PMF: - Strukture podataka i algoritmi (2014.-2016.) - Objektno orijentirano programiranje (2015.-2016.) - Rješavanje problemskih zadataka (2016.-2017.) - Programiranje 1 (2016.) - Programiranje u struci 1 (2015.-) - Programiranje u struci 2 (2015.-) - Računalna grafika (2015.-) - Trodimenzionalno projektiranje fizičkih objekata (2015.-)



Kalinić, Hrvoje; Mihanović, Hrvoje; Cosoli, Simone; Tudor,

Martina; Vilibić, Ivica. Predicting ocean surface currents using

numerical weather prediction model and Kohonen neural

network: a northern Adriatic study. Neural Computing and

Applications. 11 (2016) ; 1-10

Vilibić, Ivica; Kalinić, Hrvoje; Mihanović, Hrvoje; Cosoli,

Simone; Tudor, Martina; Žagar, Nedjeljka; Jesenko, Blaž.

Sensitivity of HF radar-derived surface current self-organizing

maps to various processing procedures and mesoscale wind

forcing. Computational geosciences. 20 (2016) ; 115-131 (

Vilibić, Ivica; Šepić, Jadranka; Mihanović, Hrvoje; Kalinić,

Hrvoje; Cosoli, Simone; Janeković, Ivica; Žagar, Nedjeljka;

Jesenko, Blaž; Tudor, Martina; Dadić, Vlado; Ivanković,

Damir. Self-Organizing Maps-based ocean currents

forecasting system. Scientific Reports. 6 (2016) ; 22924/1-

22924/7

Kalinić, Hrvoje; Mihanović, Hrvoje; Cosoli, Simone; Vilibić,

Ivica. Sensitivity of Self-Organizing Map surface current

patterns to the use of radial versus Cartesian input vectors

measured by high-frequency radars. Computers &

geosciences. 84 (2015) ; 29-36

Kalinić, Hrvoje; Lončarić, Sven; Bijnens, Bart. Absolute joint

moments: a novel image similarity measure. EURASIP

Journal on Image and Video Processing. (2013) ; 24-1-24-

(članak, znanstveni).

Stručni i znanstveni radovi iz


metodike i kvalitete nastave objavljeni u posljednjih pet godina (najviše 5 referenca)


HRZZ: NEURAL - Interpreting and forecasting Adriatic

surface currents by an artificial brain

MZOŠ: Inteligentne metode obradbe i analize slike


PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime izv. prof. dr. sc. Milica Klaričić Bakula


Matematička teorija računarstva Izračunljivost Optimizacija


Adresa Papandopulova 9, Split

Telefon 021 462474


Osobna web stranica http://mapmf.pmfst.unist.hr/~milica/



180421


Viši znanstveni suradnik, 09. lipnja 2010.


Izvanredni profesor, reizbor, 16. prosinca 2015.


Znanstveno područje prirodne znanosti, polje matematika.



Datum zaposlenja 23. listopada 1990.


Izvanredni profesor

Područje rada Matematička analiza: posebno matematičke nejednakosti i njihove primjene u numeričkoj analizi, vjerojatnosti, statistici i optimizaciji; klase poopćenih konveksnih funkcija i primjene.

Funkcija Izvanredni profesor na Odjelu za matematiku PMF-a.




Mjesto Zagreb

Nadnevak 19. siječnja 2005.


Godina

Mjesto

Ustanova



Materinski jezik Hrvatski


Engleski, poznavanje: 5.


Talijanski, poznavanje: 3.


KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Uvod u numeričku matematiku, Optimizacija


Numerička analiza 1 i Numerička analiza 2 na diplomskom studiju Matematike PMF-a u Splitu. Praktikum iz računarstva na dodiplomskom studiju Matematike i informatike PMF-a u Splitu. Numerička analiza na diplomskom studiju Računarstva FESB-a u Splitu.




1) M. Klaričić Bakula, J. Pečarić, J. Perić, Extensions of the Hermite-Hadamard inequality with applications, Mathematical Inequalities and Applications, Vol. 15, Issue 4 (2012), 899-921.

2) M. Klaričić Bakula, J. Pečarić, M. Ribičić Penava, A. Vukelić, Some inequalities for the Cebysev functional and general four-point quadrature formulae of Euler type, Matematički bilten, Vol. 38, Issue 2 (2014), 69-80.

3) M. Klaričić Bakula, J. Pečarić, M. Ribičić Penava, A. Vukelić, Some Grüss type inequalities and corrected three-point quadrature formulae of Euler type, Journal of Inequalities and Applications, Vol. 2015, Article 76 (2015.

4) M. Klaričić Bakula, J. Pečarić, M. Ribičić Penava, A. Vukelić, New estimations of the remainder in three-point quadrature formulae of Euler type, Journal of Mathematical Inequalities, Vol. 9, Issue 4 (2015), 1143-1156.

5) M. Klaričić Bakula, K. Nikodem, On the converse Jensen inequality for strongly convex functions, Journal of Mathematical Analysis and Applications, Vol. 434, Issue 1 (2016), 516-522.



Nejednakosti i primjene, 2014.- 2017., istraživački projekt HrZZ, voditelj projekta akademik Josip Pečarić, voditeljica istraživačkog tima Different types of convexity with applications.


Dodiplomski studij Matematike i informatike, zvanje profesor matematike i informatike.

KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Matematička logika, Matematička teorija računarstva, Izračunljivost


Matematička logika i Matematička teorija računarstva (cjelogodišnji kolegij) na dodiplomskim studijima Matematike te Matematike i informatike PMF-a u Splitu.


M. Klaričić Bakula, A. Matković, Matematička teorija računarstva/ fakultetski udžbenik. Split: Prirodoslovno-matematički fakultet, 2015.




U sklopu kojega programa i u Dodiplomski studij Matematike i informatike, zvanje profesor


kojem je opsegu nositelj stekao metodičko- psihološko-didaktičko -pedagoške kompetencije?

matematike i informatike.

PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime izv.prof.dr.sc. Nikola Koceić-Bilan


Mjera i integral


Adresa Domovinskog rata 27c, Split

Telefon 021619265


Osobna web stranica



261533


Viši znanstveni suradnik, 03.srpnja 2012.


Izvanredni profesor, 11. srpnja 2012.





Datum zaposlenja 15.studenoga 1999.


Izvanredni profesor

Područje rada Geometrija i topologija, Teorija oblika, Algebarska topologija, Metodika nastave matematike

Funkcija Pročelnik Odjela za matematiku




Mjesto Zagreb



Godina

Mjesto

Ustanova







Talijanski jezik, poznavanje: 2


KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Osnove matematičke analize, Matematička analiza III, Teorija skupova, Mjera i integral, Obične diferencijalne jednadžbe


Osnove matematičke analize, Teorija skupova; preddiplomski studij Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, PMF u Splitu, FPMOZ u Mostaru Mjera i integral; diplomski studij Matematika, PMF Splitu Teorija homotopije, oblik i grubi oblik, Grupe gruboga oblika, Doktorski studij iz matematike, Sveučilište u Osijeku, Rijeci, Splitu i Zagrebu Matematike 2, Matematika 3; Fakultet strojarstva i računarstva


u Mostaru



Koceić Bilan, Nikola Continuity of coarse shape groups // Homology homotopy and applications 18 (2016) , 2; 209-215 Koceić Bilan, Nikola Computing coarse shape groups of solenoids // Mathematical communications 14 (2014) ; 243-251 Koceić Bilan, Nikola; Jelić, Ivan On intersections of the exponential and logarithmic curves // Annales Mathematicae et Informaticae 43 (2014) ; 159-170 Koceić Bilan, Nikola; Uglešić, Nikica The Whitehead type theorems in coarse shape theory // Homology homotopy and applications. 15 (2013) , 2; 103-125 Koceić Bilan, Nikola Towards the algebraic characterization of (coarse) shape path connectedness // Topology and Its Applications 160 (2013) ; 538-545



"Grubi oblik i klasifikacija natkrivanja", voditelj; V. Matijević,

PMF, Split

Bilateralni znanstveno-istraživački projekt : "Foundation of

shape theory“, PMF, Zagreb, Institut za matematiku, Skopje,

Makedonija


Dodiplomski studij Matematike i informatike, zvanje profesor matematike i informatike

KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Metodika nastave matematike I, Metodika nastave matematike II, Čunjosječnice, Konstruktivne metode u geometriji


Metodika nastave matematike I, Metodika nastave matematike II, Konstruktivne metode u geometriji; diplomski studij Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, PMF u Splitu, FPMOZ u Mostaru



Mirošević, Ivančica; Koceić-Bilan, Nikola; Jurko, Josipa Različiti nastavno-metodički pristupi čunjosječnicama // Math.e : hrvatski matematički elektronski časopis. 27 (2015) ; 1-10 Koceić Bilan, Nikola; Jelić, Ivan On intersections of the exponential and logarithmic curves // Annales Mathematicae et Informaticae 43 (2014) ; 159-170 Koceić Bilan, Nikola; Smajić, Nikolina; Trombetta Burić, Luisa Konstruktivna geometrija u nastavi matematike // Osječki matematički list. 13 (2013) , 1; 74-83 Koceić Bilan, Nikola; Trombetta Burić, Luisa; Lebedina, Ana Klasični grčki problemi // Zbornik radova Fakulteta strojarstva i računarstva Sveučilišta u Mostaru. 2012 (2012) ; 47-56

Stručni i znanstveni radovi iz metodike i kvalitete nastave







http://bib.irb.hr/lista-radova?sif_proj=177-0372791-0886






objavljeni u posljednjih pet godina (najviše 5 referenca)


HR.3.1.15 ESF: Razvoj modernih studijskih programa za

izobrazbu nastavnika informatike, tehnike, biologije, kemije,

fizike i matematike na temeljima razvoja Hrvatskog

kvalifikacijskog okvira, 2015-2016, European Social Fund.

(voditelj radne skupine za matematiku)

Voditelj matematičke domene projekta „Ne knjiga nego

znanje“ (Sveučilište u Splitu, uvođenje inovativnog sustava za

učenja matematičkih kolegija)



PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime prof. dr. sc. Saša Krešić-Jurić


Parcijalne diferencijalne jednadžbe


Adresa Šimićeva 13, 21000 Split

Telefon 021-780-042


Osobna web stranica http://mapmf.pmfst.unist.hr/~skresic/



235411


Znanstveni savjetnik, 06. studenog 2012.


Redovni profesor, 19. prosinca 2012.





Datum zaposlenja 1. ožujka 2006.


Redovni profesor

Područje rada Matematička fizika, Algebra

Funkcija Redovni profesor na Odjelu za matematiku PMF-a u Splitu



Ustanova Department of Mathemaics, University of Georgia

Mjesto Athens, USA

Nadnevak 21. kolovoza 1995.


Godina kolovoz 1992. - prosinac 1992.

Mjesto Lawrenceville, USA

Ustanova Department of Mathematics, University of Kansas

Područje usavršavanja Grupno teorijske metode za integrabilne sisteme






Španjolski jezik, poznavanje: 2


KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Algebarske strukture, Parcijalne diferencijalne jednadžbe, Matematika I, Matematika IV


Calculus I, Calculus II, Complex Analysis, University of Georgia, USA, preddiplomski studij Matematika I, Matematika II, Matematika III, Matematika-posebna poglavlja, FESB, Split, preddiplomski i diplomski studij Matematičke metode u inženjerstvu, FESB, Split, doktorski studij


Diferencijalni i integralni račun I, Matematička analiza IV, Matematika I, Matematika III, Matematika IV, PMF, Split, preddiplomski studij Algebarske strukture, Parcijalne diferencijalne jednadžbe, diplomski studij


Algebarske strukture, skripta, PMF, Split Diferencijalni i integralni račun, skripta, PMF, Split


Krešić-Jurić, Saša; Meljanac, Stjepan; Martinić, Tea, The Weyl realizations of Lie algebras, and left-right duality // Journal of Mathematical Physics 57 (2016) 051704. Krešić-Jurić, Saša Analysis of edge detection in bar code symbols: an overview and open problems // Journal of Applied Mathematics 2012 (2012) 758657 Krešić-Jurić, Saša; Meljanac, Stjepan, Štrajn, Rina Differential algebras on kappa-Minkowski space and action of the Lorentz algebra // Internation Journal of Modern Physics A 27 (10) (2012) 1250057.



1. Liejeve grupe, integrabilni sistemi i simetrije (projekt

MZOS), voditelj projekta

2. Kvantna teorija polja, nekomutativni prostori i simetrije

(projekt MZOS), član projekta

3. Prema kvantnoj gravitaciji: nekomutativna geometrija,

teorija polja i kozmologija (projekt HRZZ), vanjski

suradnik


PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime izv.prof.dr.sc. Joško Mandić


Teorija kodiranja


Adresa Senjska 28, Split

Telefon 021394805


Osobna web stranica



201365


Viši znanstveni suradnik, 09.veljače 2016.


Izvanredni profesor, 15. veljače 2017.





Datum zaposlenja 10.rujna 1991.


Izvanredni profesor

Područje rada Diskretna matematika, Teorija dizajna, Teorija kodiranja, Teorija grupa i primjene, Vektorski prostori, Diofantske jednadžbe, Diferencijalna geometrija

Funkcija Izvanredni profesor na Odjelu za matematiku PMF-a u Splitu




Mjesto Zagreb

Nadnevak 23. veljače 2000.


Godina

Mjesto

Ustanova








KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Diofantske jednadžbe, Uvod u diferencijalnu geometriju, Uvod u projektivnu geometriju, Vektorski prostori II, Matematika I


Linearna algebra, Matematička analiza, Elementarna matematika, Algebarske strukture, Uvod u teoriju brojeva; preddiplomski studij Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, PMF u Splitu, Algebra, Metrički prostori; diplomski studij Matematika, PMF Splitu




Mandić, Joško; Vučičić, Tanja

On the Existence of Hadamard Difference Sets in Groups of

Order 400 // Advances in Mathematics of Communications,

50(3) (2016), 547-554.

Braić, Snježana; Mandić, Joško; Vučičić, Tanja

Primitive Block Designs with Automorphism Group PSL(2, q) //

Glasnik Matematički. 50(70) (2015), 1-15.

Mandić, Joško; Pavčević, Mario Osvin; Tabak, Kristijan

On difference sets in high exponent 2-groups // Journal of

Algebraic Combinatorics 38 (2013) , 4; 785-795



Suradnja na projektu: Tranzitivne grupe i s njima povezane

diskretne strukture, Ministarstvo znanosti, obrazovanja i športa

RH, 2007-2013.


Dodiplomski studij Matematike i fizike, zvanje profesor matematike i fizike

PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime prof.dr.sc. Vlasta Matijević


Uvod u topologiju Metrički prostori Normirani prostori


Adresa Ljubićeva 14 b, 21000 Split

Telefon 021619255


Osobna web stranica



109635


Znanstveni savjetnik, 27. siječnja 2010.


Redoviti profesor u trajnom zvanju, 23. ožujka 2016.





Datum zaposlenja 1. studenog 1980.


Redoviti profesor

Područje rada Geometrija i topologija, opća i algebarska topologija, teorija oblika

Funkcija Redoviti profesor Odjela za matematiku PMF-a u Splitu




Mjesto Zagreb

Nadnevak 25. ožujka 1991.


Godina Akadem. god. 1982./3. Ljetni semestar akadem. god. 1989./90. Zimski semestar akadem. god 1997./8.

Mjesto Zagreb

Ustanova Matematički odjel Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Područje usavršavanja Opća i algebarska topologija







KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Diferencijalni i integralni račun I, Uvod u topologiju, Osnove geometrije, Metrički prostori, Normirani prostori, Odabrana opglavlja topologije


Diferencijalni i integralni račun I, Osnove geometrije, Uvod u topologiju, preddiplomski studij Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, PMF u Splitu Metrički prostori, Normirani prostori, Odabrana poglavlja topologije, diplomski studij Matematika, PMF Splitu


Homotopski tip i kategorije oblika, Doktorski studij iz matematike, Sveučilište u Osijeku, Rijeci, Splitu i Zagrebu



K. Eda, V. Matijević, Covering maps over solenoids which are not covering homomorphisms // Fundamenta Math. 221 (2013) , 69-82. K. Eda, V. Matijević, Existence and uniqueness of topological group structures on covering spaces over groups // Fundamenta Math. (to appear)




PMF, Split



Makedonija


PRIZNANJA I NAGRADE




Titula, ime i prezime nositelja doc. dr. sc. Saša Mladenović


Inteligentni agenti Programske paradigme


Adresa R. Boškovića 33

Telefon 099 342 5080


Osobna web stranica http://mapmf.pmfst.unist.hr/heritage/research/sasa-mladenovic/



313294


znanstveni suradnik, 16. lipanj 2011.


docent, srpanj 2011.


Tehničke znanosti, računarstvo



Datum zaposlenja veljača 2009.


Docent

Područje rada Umjetna inteligencija, istraživanje načina na koji uče inteligentna bića




Ustanova Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje

Mjesto Split

Nadnevak 11. siječanj 2011.


Godina 2002

Mjesto Pariz, Francuska

Ustanova Communication & systemes, systemes d'information, Pariz, Francuska

Područje usavršavanja Tehnologije inteligentnih transportnih sustava i upravljanje projektima informacijske tehnologije




Engleski jezik (5)


Talijanski jezik (4)




Diplomska nastava 1 Inteligentni agenti, 2013.- predavanja, vježbe, 180 norma sati 2 Informatički menadžment, 2011.- predavanja, vježbe, 450 norma sati


3 Simulacija računalnih sklopova, 2013.- predavanja 90 norma sati 4 Upravljanje znanjem u razvoju programske podrške, 2010.- predavanja, vježbe, 540 norma sati 5 Vođenje projekata za razvoj programske podrške, 2010.-2013. predavanja, vježbe, 270 norma sati Preddiplomska nastava 1 Uvod u računarstvo, 2013.-, predavanja, 180 norma sati 2 Programiranje mrežnih aplikacija, 207.-, predavanja i vježbe, 540 norma sati 3 Objektno orijentirano programiranje, 2012.- predavanja, 300 norma sati 4 Uvod u umjetnu inteligenciju, 2009.- predavanja, vježbe, 480 norma sati 5 Baze podataka, 2008.-2009., vježbe, 60 norma sati 6 Računalni praktikum – računalne mreže, 2007.-2008., vježbe, 30 norma sati 7 Računalni praktikum VI, 2007.-2008., vježbe, 30 norma sat Poslijediplomska nastava 1 Oblikovanje objektno orijentiranih sustava, 2011.- predavanja, 40 norma sati 2 Računarstvo temeljeno na biološkim sustavima, 2011.- predavanja, 20 norma sati 3 Biologijom nadahnuto računalstvo, 2012.- predavanja, 15 norma sati Program i uvođenje novih predmeta Diplomska nastava 1 Informatički menadžment, Prirodoslovno-matematički fakultet Sveučilišta u Splitu , 2011. – diplomski studij: Informatika – smjer nastavnički, Informatika i tehnika – smjer nastavnički. 2 Upravljanje znanjem u razvoju programske podrške, Prirodoslovno-matematički fakultet Sveučilišta u Splitu, 2011. – diplomski studij: Informatika – smjer nastavnički. 3 Vođenje projekata za razvoj programske podrške, Prirodoslovno-matematički fakultet Sveučilišta u Splitu, 2011. – diplomski studij: Informatika – smjer nastavnički. Poslijediplomska nastava 1 Oblikovanje objektno orijentiranih sustava, Prirodoslovno-matematički fakultet Sveučilišta u Splitu, 2011. - Poslijediplomski Sveučilišni studij “Istraživanje u edukaciji u području prirodnih i tehničkih znanosti” 2 Računarstvo temeljeno na biološkim sustavima, Prirodoslovno-matematički fakultet Sveučilišta u Splitu, 2011. - Poslijediplomski Sveučilišni studij “Istraživanje u edukaciji u području prirodnih i tehničkih znanosti” 3 Biologijom nadahnuto računalstvo, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje Sveučilišta u Splitu, 2012. - Poslijediplomski sveučilišni studij Elektrotehnika i informacijska tehnologija


Maleš, Lada; Mladenović, Saša. Osnove programiranja za web (HTML, JavaScript, XML i XSL) . Split : Filozofski fakultet Sveučilišta u Splitu, 2007.


Mladenović, Saša. Mrežne usluge i programiranje . Split : Veleučilište u Splitu, Odjel računarstva, 2002.


Štula, Maja; Maras, Josip; Mladenović, Saša. Continuously self-adjusting fuzzy cognitive map with semi-autonomous concepts. // Neurocomputing. 232 (2017) ; 34-51 (članak, znanstveni). Mladenović, Saša; Krpan, Divna; Mladenović, Monika. Using Games to Help Novices Embrace Programming: From Elementary to Higher Education. // International journal of engineering education. 32 (2016) , 1B; 521-531. Zaharija, Goran; Mladenović, Saša; Granić, Andrina. Learning from Each Other: An Agent Based Approach. // Lecture Notes in Computer Science. 8514 (2014) ; 475-486 Mladenović, Saša; Granić, Andrina; Zaharija, Goran. An Approach to Universal Interaction on the Case of Knowledge Transfer. // Lecture Notes in Computer Science. 8010 (2013) ; 604-613 Mornar, Jure; Granić, Andrina; Mladenović, Saša. System for automatic generation of algorithm visualizations based on pseudocode interpretation // ITiCSE '14 Proceedings of the 2014 conference on Innovation & technology in computer science education / Åsa Cajander ; Mats Daniels ; Tony Clear ; Arnold Pears (ur.). New York, NY, USA : Assocation for Computing Machinery (ACM), 2014. 27-32


Mladenović, Saša; Krpan, Divna; Mladenović, Monika. Using Games to Help Novices Embrace Programming: From Elementary to Higher Education. // International journal of engineering education. 32 (2016) , 1; 521-531 Mladenović, Saša; Žanko, Žana; Mladenović, Monika. Elementary Students’ Motivation Towards Informatics Course // Procedia - Social and Behavioral Sciences. Elsevier, 2015. 3780-3787 Krpan, Divna; Rosić, Marko; Mladenović, Saša. Teaching Basic Programming Skills to Undergraduate Students // Proceedings of CIET 2014 / Plazibat, Bože ; Kosanović, Silvana (ur.). Split : University of Split, 2014. Zaharija, Goran; Mladenović, Saša; Boljat, Ivica. Use of robots and tangible programming for informal computer science introduction // Procedia - Social and Behavioral Sciences. Elsevier Ltd, 2014. Žanko, Žana; Mladenović, Monika; Mladenović, Saša. Students attitude towards informatics curricula // ICERI2014 Proceedings. Seville, Spain : ICERI, 2014. 5785-5785


COST TD1406: Innovation in Intelligent Management of Heritage Buildings, 2015-2019, COST (European Cooperation in Science and Technology), istraživač. IPA4.1.3.1.06.01.c10: Competitive Croatian Higher Education for Better Employment, 2013-2015, IPA grant call Further Development of the Croatian Qualifications Framework,


istraživač IPA4.1.2.2.02.02.c11: Let’s study Together, 2013-2015, IPA 4 grant project under the umbrella of Instrument for Pre-Accession Assistance, istraživač. HR.3.1.15 ESF: Razvoj modernih studijskih programa za izobrazbu nastavnika informatike, tehnike, biologije, kemije, fizike i matematike na temeljima razvoja Hrvatskog kvalifikacijskog okvira, Tea Dragičević, 2015-2016, European Social Fund.


PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime doc. dr. sc. Jurica Perić


Složenost algoritama Numerička analiza Numerička linearna algebra


Adresa Duće Vavlje III/12, Dugi Rat

Telefon 0918943065


Osobna web stranica



280130




Docent, 15. svibnja 2013.





Datum zaposlenja 01.veljače 2006.


Docent

Područje rada Matematička analiza, Klasične nejednakosti, Operatorski konveksne funkcije

Funkcija Docent na Odjelu za matematiku PMF-a u Splitu




Mjesto Zagreb

Nadnevak 11. prosinca 2012.


Godina

Mjesto

Ustanova








KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Matematički programski alati I, Matematički programski alati II, Složenost algoritama, Elementarna geometrija, Kompleksna analiza, Numerička analiza, Numerička linearna algebra


Matematički programski alati I, Matematički programski alati II; preddiplomski studij Matematika, Matematika i informatika, PMF u Splitu Složenost algoritama; diplomski studij Matematika, smjer računarstvo, PMF u Splitu Elementarna geometrija; dodiplomski studij Matematika,


Matematika i informatika, Matematika i fizika, PMF u Splitu, FPMOZ u Mostaru Kompleksna analiza; dodiplomski studij Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, PMF u Splitu, FPMOZ u Mostaru Numerička analiza; diplomski studij Matematika, smjer računarstvo, diplomski studij Fizika, smjer računarstvo, PMF u Splitu






KOMPETENCIJE ZA PREDMETE:







PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime Ana Perišić, viši predavač


Statistika u računarstvu


Adresa Put Rokića 10, Šibenik

Telefon 0992739645


Osobna web stranica

Godina rođenja 1985



21.prosinca 2016.


viši predavač




Ustanova zaposlenja Veleučilište u Šibeniku



viši predavač

Područje rada Statistika, primijenjena matematika

Funkcija Viši predavač na Veleučilištu u Šibeniku


Zvanje Sveučilišna specijalistica statističkih metoda za ekonomske analize i prognoziranje

Ustanova Sveučilište u Zagrebu, Ekonomski fakultet

Mjesto Zagreb

Nadnevak 11.srpnja 2013.


Godina 1.2014 2.2015 3. 2016

Mjesto 1.Zagreb 2/3. Šibenik

Ustanova 1.Prirodoslovno-matematički fakultet, Matematički odjel. 2/3. Veleučilište u Šibeniku

Područje usavršavanja 1.Kvantitativne metode u osiguranju i financijama 2. Kurikulum temeljen na ishodima učenja i poučavanje usmjereno na studenta 3. Kompetencije i ishodi učenja, planiranje nastave i planiranje vrednovanja






Njemački jezik, poznavanje: 4


KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Financijska matematika

Ranije iskustvo u nositeljstvu sličnih Matematika, Financijska matematika, Poslovna statistika,


predmeta (navesti naziv predmeta, studijskoga programa na kojem se izvodi/izvodio i razinu studijskoga programa)

preddiplomski stručni studij Menadžmenta, Veleučilište u Šibeniku Statistika u prometu, Operacijska istraživanja u prometu; preddiplomski stručni studij Promet, Veleučilište u Šibeniku Statistika, Kvantitativne metode za poslovno odlučivanje, specijalistički diplomski stručni studij Menadžmenta, Veleučilište u Šibeniku Gospodarska matematika I, Statistika za ekonomiste I, preddiplomski stručni studij Ekonomika poduzetništva, Veleučilište Nikola Tesla u Gospiću


Perišić, A., Devčić, K. Matematika s primjenom u ekonomiji. Šibenik: Veleučilište u Šibeniku 2016.


Perišić, A. Data-driven weights and restrictions in the construction of composite indicators // Croatian Operational Research Review 6 (2015), 1. Perišić, A; Wagner, V. Development index: analysis of the basic instrument of Croatian regional policy // Financial Theory and Practice 39 (2015), 2; 205-236. Perišić, A. Multivariate Classification of Local and Regional Government Units According to Socio-Economic Development // Društvena istraživanja 23 (2014), 2; 211-231 Perišić, A. ,Goleš, D. Measuring the quality of health care system in Croatia: A benefit of a doubt approach, Proceedings, 16th International Symposium on Quality “Quality and Competitiveness”, (2015) Opatija.


Perišić, A., Goleš, D., Škrabo, K., Milković, A. The role of online social networks in information timelines in higher education: The example of Polytechnic of Šibenik // Zbornik radova 12. hrvatske konferencije o kvaliteti i 3. znanstveni skup Hrvatskog društva za kvalitetu „Kvalitetom do uspješnog društva“. Brijuni (2012), 267-274. Perišić, A. , Goleš, D. , Devčić, K. Analysis of the Use of E-learning System: Example of the Polytechnic in Šibenik // Zbornik radova IBC 2012 1st International Internet & Business Conference. Rovinj (2012), 222 – 227.


„T4 –Translational Technology Transfer Training: Training

Blueprints for Accelerated Growth“, Erasmus+ Strateška

partnerstva za strukovno obrazovanje i trening.

„Analsis of Croatian Marine and Maritime industry“, Veleučilište

u Šibeniku, Šibenik (2015)


PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime doc.dr.sc.Vladimir Pleština


Računalni vid


Adresa Ante Starčevića 142, Solin

Telefon 0915103649


Osobna web stranica http://vladimir-plestina.from.hr/

Godina rođenja 1981,


292403


Znanstveni suradnik, 07.07.2015


Docent, 17.07.2015


Znanstveno područje tehničkih znanosti, polje elektrotehnika, grana elektronika


Ustanova zaposlenja Prirodoslovno matematički fakultet

Datum zaposlenja 01.12.2006


Docent

Područje rada Elektrotehnika, Robotika i primjena u nastavi

Funkcija Prodekan za nastavu



Ustanova Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike strojarstva i brodogradnje

Mjesto Split

Nadnevak 05.02.2013


Godina 2010

Mjesto Leeds

Ustanova University of Leeds

Područje usavršavanja Računalni vid










Robotika, diplomski studij Informatike i tehnike Energetika, diplomski studij Informatike i tehnike Od 2006. godine vježbe iz predmeta Električna mjerenja, Praktikum iz elektrotehnike, Praktikum iz elektronike


Stručni, znanstveni i umjetnički radovi objavljeni u posljednjih pet

Boras, Vedran; Tačković, Krešimir; Pleština, Vladimir. Expressing uncertainty of active power measurement by means


godina iz područja predmeta (najviše 5 referenca)

of electrodynamic wattmeter. // Tehnički vjesnik : znanstveno-stručni časopis tehničkih fakulteta Sveučilišta u Osijeku. 23 (2016) , 6; 1813-1820 (članak, znanstveni) Pleština, Vladimir; Papić, Vladan. Object classification in water sports // IEEE ISCC 2013 Proceedings. Turić, Hrvoje; Pleština, Vladimir; Papić, Vladan; Krolo, Ante. Robot soccer educational courses // Robot soccer / Papić, Vladan (ur.). Vukovar, Croatia : In-Teh, 2010..




Dodiplomski studij Informatike i tehničke kulture, zvanje profesor Informatike i tehničke kulture

PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime doc.dr.sc. Gordan Radobolja


Vektorski prostori I


Adresa Trg Hrvatske bratske zajednice 1, Split

Telefon 098744725


Osobna web stranica



292425


znanstveni suradnik, 12.svibnja 2015.







Datum zaposlenja 3. siječnja 2007.


Docent

Područje rada Reprezentacije beskonačno—dimenzionalnih Liejevih algebri, Algebre verteks operatora

Funkcija docent na Odjelu za matematiku




Mjesto Zagreb



Godina

Mjesto

Ustanova








KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Algebra II, Matematika II, Vektorski prostori I


Vektorski prostori I; preddiplomski studij Matematika, diplomski studij Matematika i informatika, Matematika i fizika, PMF u Splitu, FPMOZ u Mostaru Algebra II; diplomski studij Matematika, PMF Splitu Matematika II; preddiplomski studij Fizika, Informatika, Informatika i tehnika


Stručni, znanstveni i umjetnički Radobolja, Gordan


radovi objavljeni u posljednjih pet godina iz područja predmeta (najviše 5 referenca)

Application of Vertex Algebras to the Structure Theory of Certain Representations Over the Virasoro Algebra // Algebras and representation theory 17 (2013), 4; 1013-1034 Radobolja, Gordan Subsingular vectors in Verma modules, and tensor product modules over the twisted Heisenberg-Virasoro algebra and W(2, 2) algebra // Journal of mathematical physics (0022-2488) 54 (2013), 7; 071701-071725 Adamović, Dražen; Radobolja, Gordan Free field realization of the twisted Heisenberg-Virasoro algebra at level zero and its applications // Journal of pure and applied algebra (0022-4049) 219 (2015), 10; 4322-4342 Adamović, Dražen; Radobolja, Gordan On Free Field Realizations of W(2, 2)-Modules // Symmetry Integrability and Geometry – Methods and Applications (1815-0659) 12 (2016), 113



Algebarske i kombinatorne metode u teoriji verteks algebri,

projekt HRZZ 2634 (2013 - )

Znanstveni centar izvrsnosti QuantiXLie (2016 - )



PRIZNANJA I NAGRADE


http://bib.irb.hr/prikazi-rad?&rad=695021









Titula, ime i prezime nositelja prof.dr.sc. Marko Rosić


Raspodijeljeni sustavi Praktikum iz računalnih mreža Računalne mreže Tehnologije sustava e-učenja


Adresa Ivana Rendića 49, 21000 Split

Telefon


Osobna web stranica



226885


Znanstveni savjetnik, 16. prosinca 2010.


Redoviti profesor, trajno zvanje, 27. travnja 2016.


Znanstveno područje tehničkih znanosti, polje računarstvo



Datum zaposlenja 1996.


Redoviti profesor, trajno zvanje

Područje rada Napredne web tehnologije, inteligentni agenti, raspodijeljeni sustavi, sustavi e-učenja

Funkcija Redoviti profesor u trajnom zvanju na Odjelu za informatiku



Ustanova Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto Zagreb

Nadnevak 2004.


Godina

Mjesto

Ustanova





Engleski jezik (5)





Na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu Sveučilišta u Splitu od 1996. godine je obavljao ili obavlja poslove vezane za realizaciju nastave iz kolegija Programiranje I (1996-2004 asistent, 2004-2005 nositelj kolegija), Programiranje II (nositelj kolegija 2005-2013), Strukture podataka i algoritmi (1996-2004 asistent, 2004-2013 nositelj kolegija), Objektno orijentirano programiranje (nositelj kolegija 2005-2013), Računalni


praktikum (1996-2004 asistent), Raspodijeljeni sustavi (nositelj kolegija 2005-), Inteligentni agenti (nositelj kolegija 2005-) i Sustavi obrazovanja na daljinu (nositelj kolegija 2005-2011), Tehnologije sustava e-učenja (2011-).


Interni skripti


Mladenović, Monika; Rosić, Marko; Mladenović, Saša. Comparing Elementary Students’ Programming Success based on Programming Environment. // I.J. Modern Education and Computer Science. 8 (2016) , 8; 1-10 (članak, znanstveni). Mladenović, Monika; Žanko, Žana; Rosić, Marko Elementary students’ attitude towards programming in the Republic of Croatia, //Proceedings of CIET 2014/ Plazibat, Bože ; Kosanović, Silvana (ur.). Split: University of Split, 2014. (predavanje, međunarodna recenzija, objavljeni rad, znanstveni) Krpan, Divna; Mladenović, Saša; Rosić, Marko. Undergraduate Programming Courses, Students’ Perception and Success // International Conference on New Horizons in Education, INTE 2014. Procedia - Social and Behavioral Sciences, Elsevier, 2014. 3868-3872 (predavanje,međunarodna recenzija,objavljeni rad,znanstveni)




Diplomski studij Matematike i informatike

PRIZNANJA I NAGRADE


Fakultet elektrotehnike i računarstva Sveučilišta u Zagrebu: Plaketa "Josip Lončar" za istaknutu doktorsku disertaciju (2004).


Titula, ime i prezime doc.dr.sc. Ivo Ugrina


Vjerojatnost I


Adresa Vukovarska 41, 21000 Split

Telefon


Osobna web stranica



314161


Znanstveni suradnik, 27. rujna 2016.


Docent, 30. studenog 2016.




Ustanova zaposlenja NVTEH d.o.o.

Datum zaposlenja


Direktor

Područje rada Teorija vjerojatnosti, matematička statistika i računarstvo

Funkcija Direktor




Mjesto Zagreb



Godina 2015/2016/2017

Mjesto London

Ustanova King's College London

Područje usavršavanja Teorijska i primijenjena statistika






Francuski jezik, poznavanje: 2


KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Statistika, Slučajni procesi, Vjerojatnost I, Vjerojatnost II



Stručni, znanstveni i umjetnički radovi objavljeni u posljednjih pet godina iz područja predmeta

Gotovac, Vesna; Helisová, Kateřina; Ugrina, Ivo. Assessing dissimilarity of random sets through convex compact approximations, support functions and envelope tests. // Image


(najviše 5 referenca) analysis & stereology. 35 (2016) , 3; 181-193 (članak, znanstveni). Barrios, Clara; Zierer, Jonas; Gudelj, Ivan; Štambuk, Jerko; Ugrina, Ivo; Rodríguez, Eva; Soler, María José; Pavić, Tamara; Šimurina, Mirna; Keser, Toma; Pučić-Baković, Maja; Mangino, Massimo; Pascual, Julio; Spector, Tim D.; Lauc, Gordan; Menni, Cristina. Glycosylation Profile of IgG in Moderate Kidney Dysfunction. // Journal of the American Society of Nephrology. 27 (2016) , 3; 933-941 (članak, znanstveni). Trbojević Akmačić, Irena; Ugrina, Ivo; Štambuk, Jerko; Gudelj, Ivan; Vučković, Frano; Lauc, Gordan; Pučić-Baković, Maja. High-Throughput Glycomics: Optimization of Sample Preparation. // Biochemistry Moscow. 80 (2015) , 7; 934-942 (članak, znanstveni). Špoljarić, Drago; Ugrina, Ivo. Limiting distribution of the number of clumps of palindromes in DNA. // Communications in Statistics - Theory and Methods. (2016) (članak, znanstveni). Špoljarić, Drago; Ugrina, Ivo. On Statistical Properties of Palindromes in DNA. // Communications in Statistics - Theory and Methods. 42 (2013) , 7; 1373-1385 (članak, znanstveni).



"MIMOmics" - Europski znanstveni projekt

(http://www.mimomics.eu)

"Integra-Life" - Europski znanstveni projekt (FP7 RegPot)(http://integralife.bioinfo.hr/) "PainOmics " - Europski znanstveni projekt

(http://www.painomics.eu)


PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime nositelja prof.dr.sc. Damir Vukičević


Teorija igara Teorija grafova


Adresa Vojka Krstulovića 23, HR-21000 Split

Telefon 095/850-24-01


Osobna web stranica http://mapmf.pmfst.unist.hr/vukicevic/



256631


Znanstven savjetnik, 30. 03. 2011


Redoviti profesor u trajnom zvanju, 15. 01. 2017.


Znanstveno područje prirodnih znanosti, polje matematika



Datum zaposlenja 01. 02. 2000.



Područje rada Diskretna matematika, teorija grafova, matematička kemija, kompleksne mreže, rudarstvo podataka

Funkcija Redoviti profesor u trajnom zvanju na odjelu za matematiku




Mjesto Split

Nadnevak 16.04.2003


Godina

Mjesto

Ustanova










Kombinatorna i diskretna matematika, preddiplomski studij; Teorija igara, diplomski studij; Osnove teorije strateških igara, diplomski studij; Metodika nastave primijenjene matematike, diplomski studij. Dobio dobre ocjene na studentskim anketama i nekoliko nominacija u izboru za najprofesora.


Stručni, znanstveni i umjetnički D. Vukičević, J. Đurđević, I. Gutman: Limitations of Pauling



Bond Order Concept, Polycyclic Aromatic Compounds, 32 (2012) 36-47. M. Eliasi, D. Vukičević: Comparing the Multiplicative Zagreb Indices, MATCH, Communications in Mathematical and in Computer Chemistry, 69 (2013) 765-773. D. Vukičević, G. Caporossi: Network descriptors based on betweenness centrality and transmission and their extremal values, Discrete Applied Mathematics, 161 (2013) 2678-2686. S. Antunović, T. Kokan, T. Vojković, D. Vukičević, Generalised Network Descriptors, Glasnik Matematički, 48 (2013) 211-230. J. Govorčin, R. Škrekovski, V. Vukašinović, D. Vukičević: A measure for a balanced workload and its extremal values, Discrete Applied Mathematics, 200 (2016) 59-66.



*) član projekta: Diskretni matematika i primijene (tri ciklusa, šifre: 037009, 0037117, 037-0000000-2779), izvor financiranja: Ministarstvo znanosti obrazovanja i športa Republike Hrvatske *) voditelj projekta: Diskretni matematički modeli u kemiji, izvor financiranja: Ministarstvo znanosti obrazovanja i športa Republike Hrvatske *) suvoditelj projekta: Primjena diskretne matematike za identifikaciju kemijski aktivnih struktura – međunarodni Hrvatsko-Slovenski projekt, izvor financiranja: Ministarstvo znanosti obrazovanja i športa Republike Hrvatske i Ministarstvo za visoko školstvo, znanost i tehnologiju Republike Slovenije *) suvoditelj projekta: Teorijska svojstva jadranskih indeksa i jadranskih matrica – međunarodni Hrvatsko-Slovenski projekt, izvor financiranja: Ministarstvo znanosti obrazovanja i športa Republike Hrvatske i Ministarstvo za visoko školstvo, znanost i tehnologiju Republike Slovenije *) član projekta: Graph-theoretical methods fornanostructures and nanomaterials – međunarodni Hrvatsko-Kineski prijekt, izvor financiranja: Ministarstvo znanosti obrazovanja i športa Republike Hrvatske i Ministarstvo znanosti i tehnologije republike Kine


Dodiplomski studij matematike i informatike, zvanje profesor matematike i informatike

PRIZNANJA I NAGRADE


Rektorska nagrada 1994/1995 Rektorska nagrada 1995/1996 Rektorska nagrada 1996/1997 2007 Nagrada Međunarodne akademije matematičke kemije za mlade znanstvenike (mlađe od 40 godina) 2008 Druga nagrada na FameLab natjecanju u Splitu (natjecanje u popularizaciji znanosti) 2010 Primljen u članstvo Međunarodne akademije matematičke kemije kao najmlađi član 2014- Tajnik Međunarodne akademije matematičke kemije



Titula, ime i prezime nositelja doc. dr. sc. Branko Žitko


Uvod u programsko inženjerstvo Uvod u obradu prirodnog jezika Kognitivni sustavi


Adresa Ruđera Boškovića 33, 21000 Split

Telefon 021/619-267


Osobna web stranica www.pmfst.unist.hr/~bzitko



257351



Docent, 2013.







Docent


Funkcija Docent na Odjelu za informatiku



Ustanova Fakultet elektrotehničkih znanosti Sveučilišta u Zagrebu

Mjesto Zagreb

Nadnevak 03.03.2010.


Godina

Mjesto

Ustanova





Engleski jezik (5)







Vištica, Marija; Grubišić, Ani; Branko, Žitko. Applying graph sampling methods on student model

mailto:[email protected]

http://www.pmfst.unist.hr/~bzitko



initialization in intelligent tutoring systems. // International Journal of Information and Learning Technology. 33 (2016) , 4; 202-218 Ani Grubišić, Slavomir Stankov, Branko Žitko, Suzana Tomaš, Emil Brajković, Tomislav Volarić, Daniel Vasić, Ines Šarić. Empirical Evaluation of Intelligent Tutoring Systems with Ontological Domain Knowledge Representation: A Case Study with Online Courses in Higher Education, 2016. Grubišić, Ani; Slavomir, Stankov; Branko, Žitko. Adaptive courseware model for intelligent e- learning systems // International Journal of Information Technology and Computer Science (IJITCS). 2014. 74-81. Grubišić, Ani; Slavomir, Stankov; Branko, Žitko. Stereotype Student Model for an Adaptive e-Learning System // Special Journal Issue on Advances in Information and Intelligent Systems, World Academy of Science, Engineering and Technology (issue 76). 2013. 20-27



2015 - ; Sveučilište u Splitu, Fakultet prirodoslovno matematičkih znanosti i kineziologije; Suvoditelj znanstvenog projekta N00014-15-1-2789 „Adaptive Courseware based on Natural Language Processing (AC & NL Tutor)“, Office of Naval Research grant 2007 - 2013; Sveučilište u Splitu, Fakultet prirodoslovno matematičkih znanosti i kineziologije; Istraživač na znanstvenom projektu 177-0361994-1996 „Oblikovanje i vrednovanje inteligentnih sustava e-učenja“, Ministarstvo znanosti i tehnologije Republike Hrvatske


Diplomski studij Matematike i informatike, zvanje profesor Matematike i informatike

PRIZNANJA I NAGRADE


Srebrna plaketa "Josip Lončar" 2010


TEORIJSKI SMJER

Titula, ime i prezime nositelja Izv. prof. dr. sc. Željana Bonačić Lošić


Fizika


Adresa Velebitska 6, Split

Telefon 021/771477


Osobna web stranica www.pmfst.hr/~agicz



226896


Viši znanstveni suradnik, 1. 7. 2015.


Izvanredni profesor, 16. 12. 2015.


Područje prirodnih znanosti, polje fizika





Izvanredni profesor

Područje rada Nastava i istraživački rad iz područja prirodnih znanosti, polja fizika

Funkcija Profesor


Zvanje Doktorica znanosti iz znanstvenog područja prirodnih znanosti, znanstvenog polja fizika

Ustanova Prirodoslovno-matematički fakultet, Sveučilište u Zagrebu

Mjesto Zagreb

Nadnevak 24. 4. 2006.


Godina 2001.

Mjesto Salerno, Italija

Ustanova International Institute for Advanced Scientific Studies

Područje usavršavanja Fizika jako koreliranih elektronskih sustava




Engleski jezik 5


Francuski jezik 2




Prirodoslovno-matematički fakultet Sveučilišta u Splitu: -Fizika, preddiplomski sveučilišni studij Nutricionizam -Opća fizika, preddiplomski sveučilišni studij Biologija i kemija -Teorijska mehanika, preddiplomski sveučilišni studij Inženjerska fizika, termodinamika i mehanika -Matematičke osnove opće fizike, preddiplomski sveučilišni


studij Matematika i fizika -Matematičke metode fizike II, preddiplomski sveučilišni studij Fizika -Osnove kompleksne analize za fizičare, preddiplomski sveučilišni studiji Inženjerska fizika, termodinamika i mehanika i Fizika i informatika -Moderna fizika, preddiplomski sveučilišni studiji Fizika, Matematika i fizika, Inženjerska fizika, termodinamika i mehanika i Fizika i informatika


1. Predavanja kao nastavni tekst, koji je pozitivno ocijenjen od stručnog povjerenstva: Ž. Bonačić Lošić ,,Fizika'' 2. Interna skripta: Ž. Bonačić Lošić ,,Matematičke osnove opće fizike'' 3. Predavanja kao nastavni tekst, u postupku recenzije: Ž. Bonačić Lošić ,,Moderna fizika''


1. Ž. Bonačić Lošić, T. Donđivić, D. Juretić: Is the catalytic activity of triosephosphate isomerase fully optimized? An investigation based on maximization of entropy production, J. Biol. Phys. (2017). doi:10.1007/s10867-016-9434-3 2. Ž. Bonačić Lošić: Spectral function of the three-dimensional system of massless Dirac electrons, Physica E: Low-dimensional Systems and Nanostructures 85 (2017), 199-205 3. Ž. Bonačić Lošić: Spectral properties of Dirac electron system, Physica B: Condensed Matter 460 (2015), 253-256 4. Ž. Bonačić Lošić: Coupling of plasmon and dipolar modes in a monolayer of MoS2, Mod. Phys. Lett. B 28 (2014), 1450099 5. Ž. Bonačić Lošić: Spectral function of the two-dimensional system of massless Dirac electrons, Physica E: Low-dimensional Systems and Nanostructures 58 (2014), 138-145



Suradnik na projektu ,,Sustavi s prostornim i dimenzijskim ograničenjima: korelacije i spinski efekti'' (119-1191458-1023) Voditelj: Prof. dr. sc. Amir Hamzić, Ministarstvo znanosti i tehnologije R Hrvatske, 2007.- 2013.


1997. profesor matematike i fizike, diplomirala na smjeru matematika i fizika na Fakultetu prirodoslovno-matematičkih znanosti i odgojnih područja Sveučilišta u Splitu

PRIZNANJA I NAGRADE


http://link.springer.com/article/10.1007/s10867-016-9434-3



http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1386947716306166


http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S092145261400917X

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S092145261400917X

http://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S0217984914500997

http://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S0217984914500997






Kriptografija Algebarska teorija brojeva



Telefon 021320768





164842











Izvanredni profesor


Funkcija djelatnik




Mjesto Zagreb



Godina

Mjesto

Ustanova























PRIZNANJA I NAGRADE









Titula, ime i prezime nositelja doc. dr. sc. Hrvoje Kalinić


Rudarenje podataka


Adresa Sveučilište u Splitu Prirodoslovno-matematički fakultet Odjel za informatiku

Telefon +38521619270


Osobna web stranica



289865






računarstvo


Ustanova zaposlenja Prirodoslovno-matematički fakultet, Sveučilište u Splitu

Datum zaposlenja 1. srpnja 2016.


Docent

Područje rada Računarstvo, podatkovna znanost



Zvanje Doktor znanosti iz područja elektrotehnike

Ustanova Sveučilište u Zagrebu

Mjesto Zagreb

Nadnevak 30. lipnja 2013.


Godina

Mjesto

Ustanova





Engleski jezik (5)


Njemački jezik (2)




Sveučilište u Zagrebu - FER: - Neuronske mreže (2006.-2014.) - Digitalna obradba i analiza slike (2006.-2014.) - Obradba informacija (2010.-2014.) - Signali i sustavi (2008.-2011.) - Slučajni procesi u sustavima (2007.,2010.-2014.) - Multimedijske tehnologije (2011.) - Laboratorij iz obradbe informacija 1 (2011.-2014.)


- Laboratorij iz elektroničkog i računalnog inženjerstva 1 (2011.-2014.) Sveučilište u Splitu: - Primjena elektroničkih računala (Sveučilišni studij mora) (2014.-2016.) Sveučilište u Splitu - PMF: - Strukture podataka i algoritmi (2014.-2016.) - Objektno orijentirano programiranje (2015.-2016.) - Rješavanje problemskih zadataka (2016.-2017.) - Programiranje 1 (2016.) - Programiranje u struci 1 (2015.-) - Programiranje u struci 2 (2015.-) - Računalna grafika (2015.-) - Trodimenzionalno projektiranje fizičkih objekata (2015.-)



Kalinić, Hrvoje; Mihanović, Hrvoje; Cosoli, Simone; Tudor,

Martina; Vilibić, Ivica. Predicting ocean surface currents using

numerical weather prediction model and Kohonen neural

network: a northern Adriatic study. Neural Computing and

Applications. 11 (2016) ; 1-10

Vilibić, Ivica; Kalinić, Hrvoje; Mihanović, Hrvoje; Cosoli,

Simone; Tudor, Martina; Žagar, Nedjeljka; Jesenko, Blaž.

Sensitivity of HF radar-derived surface current self-organizing

maps to various processing procedures and mesoscale wind

forcing. Computational geosciences. 20 (2016) ; 115-131 (

Vilibić, Ivica; Šepić, Jadranka; Mihanović, Hrvoje; Kalinić,

Hrvoje; Cosoli, Simone; Janeković, Ivica; Žagar, Nedjeljka;

Jesenko, Blaž; Tudor, Martina; Dadić, Vlado; Ivanković,

Damir. Self-Organizing Maps-based ocean currents

forecasting system. Scientific Reports. 6 (2016) ; 22924/1-

22924/7

Kalinić, Hrvoje; Mihanović, Hrvoje; Cosoli, Simone; Vilibić,

Ivica. Sensitivity of Self-Organizing Map surface current

patterns to the use of radial versus Cartesian input vectors

measured by high-frequency radars. Computers &

geosciences. 84 (2015) ; 29-36

Kalinić, Hrvoje; Lončarić, Sven; Bijnens, Bart. Absolute joint

moments: a novel image similarity measure. EURASIP

Journal on Image and Video Processing. (2013) ; 24-1-24-

(članak, znanstveni).

Stručni i znanstveni radovi iz


metodike i kvalitete nastave objavljeni u posljednjih pet godina (najviše 5 referenca)


HRZZ: NEURAL - Interpreting and forecasting Adriatic

surface currents by an artificial brain

MZOŠ: Inteligentne metode obradbe i analize slike


PRIZNANJA I NAGRADE





Matematička teorija računarstva Izračunljivost Optimizacija



Telefon 021 462474





180421











Izvanredni profesor






Mjesto Zagreb



Godina

Mjesto

Ustanova

































U sklopu kojega programa i u Dodiplomski studij Matematike i informatike, zvanje profesor


kojem je opsegu nositelj stekao metodičko- psihološko-didaktičko -pedagoške kompetencije?

matematike i informatike.

PRIZNANJA I NAGRADE





Mjera i integral Konstruktivne metode u geometriji Odabrana poglavlja primijenjene matematike



Telefon 021619265


Osobna web stranica



261533











Izvanredni profesor






Mjesto Zagreb



Godina

Mjesto

Ustanova









KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Osnove matematičke analize, Teorija skupova, Mjera i integral, Obične diferencijalne jednadžbe, Odabrana poglavlja primijenjene matematike


Osnove matematičke analize, Teorija skupova; preddiplomski studij Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, PMF u Splitu, FPMOZ u Mostaru Mjera i integral; diplomski studij Matematika, PMF Splitu Teorija homotopije, oblik i grubi oblik, Grupe gruboga oblika, Doktorski studij iz matematike, Sveučilište u Osijeku, Rijeci,


Splitu i Zagrebu Matematike 2, Matematika 3; Fakultet strojarstva i računarstva u Mostaru







PMF, Split



Makedonija








Mirošević, Ivančica; Koceić-Bilan, Nikola; Jurko, Josipa Različiti nastavno-metodički pristupi čunjosječnicama // Math.e : hrvatski matematički elektronski časopis. 27 (2015) ; 1-10 Koceić Bilan, Nikola; Jelić, Ivan On intersections of the exponential and logarithmic curves // Annales Mathematicae et Informaticae 43 (2014) ; 159-170 Koceić Bilan, Nikola; Smajić, Nikolina; Trombetta Burić, Luisa Konstruktivna geometrija u nastavi matematike // Osječki matematički list. 13 (2013) , 1; 74-83 Koceić Bilan, Nikola; Trombetta Burić, Luisa; Lebedina, Ana Klasični grčki problemi // Zbornik radova Fakulteta strojarstva i računarstva Sveučilišta u Mostaru. 2012 (2012) ; 47-56

























PRIZNANJA I NAGRADE








Telefon 021-780-042





235411











Redovni profesor






Mjesto Athens, USA































suradnik


PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime nositelja doc. dr. sc. Bernarda Lovrinčević


Temeljni pojmovi u fizici


Adresa Krležina 18, 21000 Split

Telefon 0997350839

E-mail adresa [email protected]; [email protected]

Osobna web stranica www.pmfst.hr/~bernarda



317322


Znanstveni suradnik, 14. 4. 2016.


Docent, 25. 5. 2016.


Područje prirodnih znanosti, polje fizika





Docent

Područje rada Nastava, istraživački rad

Funkcija Docent



Ustanova Sveučilište u Splitu i Sveučilište Pierre et Marie Curie u Parizu

Mjesto Split i Pariz

Nadnevak 23. 10. 2013.


Godina 2010.

Mjesto Salzburg, Austria

Ustanova Universität Salzburg, Naturwissenschaftliche Fakultät

Područje usavršavanja Fizika tekućeg stanja




Engleski, 5


Francuski, 3



Biofizika, diplomski studij iz Biofizike, PMF Split Temeljni pojmovi u fizici, preddiplomski studij iz Fizike, PMF Split Opća fizika 1 (vježbe i seminari), preddiplomski studij iz Fizike, PMF Split Uvod u fiziku, preddiplomski studij Informatika-Tehnika, PMF Split Fizika 1, preddiplomski studij Konzervacija-Restauracija, Umjetnička akademija, Split; Fizika 2, preddiplomski studij Konzervacija-Restauracija, Umjetnička akademija, Split





1. Kežić, B.; Perera, A., Revisiting aqueous-acetone mixtures through the concept of molecular emulsions. The Journal of Chemical Physics, 2012, 137, (13), 134502-6. 2. Kežić, B.; Perera, A., Aqueous tert-butanol mixtures: A model for molecular-emulsions. The Journal of Chemical Physics 2012, 137, (1), 014501-12. 3. Perera, A.; Kežić, B., Fluctuations and micro-heterogeneity in mixtures of complex liquids. Faraday Discussions 2013, 167, 145-158. 4. Kežić-Lovrinčević, B; Dartois, S.; Perera, A.; Repulsive core-soft models for binary aqueous mixtures. Molecular Physics 2015, 113, (9 – 10), 1108 – 1118. 5. Požar, M.; Seguier, J.-B.; Guerche J.; Mazighi, R.; Zoranić, L.; Mijaković, M., Kežić-Lovrinčević, B.; Sokolić, F.; Perera, A., Simple and complex disorder in binary mixtures with benzene as a common solvent. Phys. Chem. Chem. Phys. 2015, 17, 9885-9898.



Formacija i destrukcija domena u vodenim otopinama, HRZZ projekt, 2014.-2017. voditeljica: doc. dr. sc. Larisa Zoranić


Studij za profesora Matematike-Fizike na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu Sveučilišta u Splitu

PRIZNANJA I NAGRADE


Stipendija francuske vlade 2010. godine




Diofantske jednadžbe Uvod u diferencijalnu geometriju Uvod u projektivnu geometriju Vektorski prostori II



Telefon 021394805


Osobna web stranica



201365











Izvanredni profesor






Mjesto Zagreb



Godina

Mjesto

Ustanova










Linearna algebra, Matematička analiza, Elementarna matematika, Algebarske strukture, Uvod u teoriju brojeva; preddiplomski studij Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, PMF u Splitu, Algebra, Metrički prostori; diplomski studij Matematika, PMF


Splitu






50(3) (2016), 547-554.











RH, 2007-2013.



PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime prof. dr. sc. Marko Matić


Operatori na normiranim prostorima Vektorska analiza


Adresa Put plokita 32, Split

Telefon 021 544810


Osobna web stranica http://www.pmfst.hr/~mmatic/



25774


Znanstveni savjetnik, 06. veljače 2007.


Redoviti profesor u trajnom zvanju, 20. prosinca 2011.





Datum zaposlenja 1. svibnja 2003.



Područje rada Matematička analiza, matematičke nejednakosti i primjene u numeričkoj analizi i teoriji vjerojatnosti, poopćenja konveksnosti.

Funkcija




Mjesto Zagreb



Godina

Mjesto

Ustanova








KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Odabrana poglavlja matematičke analize, Operatori na normiranim prostorima


Odabrana poglavlja matematičke analize; diplomski studij Matematike PMFa u Splitu; Matematika 2; preddiplomski studiji FESBa u Splitu; Operatori na normiranim prostorima; diplomski studij Matematike PMFa u Splitu; Vektorski prostori 1; Diferencijalni i integralni račun 1; preddiplomski studiji Matematike i Matematike i informatike PMFa u Splitu







KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Matematika II, Primijenjena statistika


Matematika II; Primijenjena statistika; preddiplomski studij Informatike PMFa u Splitu Matematika 1; Matematika 2; preddiplomski studiji FESBa u Splitu






PRIZNANJA I NAGRADE





Objektno orijentirano programiranje Uvod u umjetnu inteligenciju



Telefon 099 342 5080





313294











Docent






Mjesto Split



Godina 2002







Engleski jezik (5)






















PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime doc. dr. sc. Jurica Perić


Numerička analiza


Adresa Duće Vavlje III/12, Dugi Rat

Telefon 0918943065


Osobna web stranica

Godina rođenja 1980,


280130




Docent, 15. svibnja 2013.





Datum zaposlenja 01.veljače 2006.


Docent

Područje rada Matematička analiza, Klasične nejednakosti, Operatorski konveksne funkcije

Funkcija Docent na Odjelu za matematiku PMF-a u Splitu




Mjesto Zagreb

Nadnevak 11. prosinca 2012.


Godina

Mjesto

Ustanova








KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Matematički programski alati I, Matematički programski alati II, Složenost algoritama, Elementarna geometrija, Kompleksna analiza, Numerička analiza, Numerička linearna algebra


Matematički programski alati I, Matematički programski alati II; preddiplomski studij Matematika, Matematika i informatika, PMF u Splitu Složenost algoritama; diplomski studij Matematika, smjer računarstvo, PMF u Splitu Elementarna geometrija; dodiplomski studij Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, PMF u Splitu,


FPMOZ u Mostaru Kompleksna analiza; dodiplomski studij Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, PMF u Splitu, FPMOZ u Mostaru Numerička analiza; diplomski studij Matematika, smjer računarstvo, diplomski studij Fizika, smjer računarstvo, PMF u Splitu






KOMPETENCIJE ZA PREDMETE:







PRIZNANJA I NAGRADE





Algebra II



Telefon 098744725


Osobna web stranica



292425











Docent






Mjesto Zagreb



Godina

Mjesto

Ustanova














Radobolja, Gordan Application of Vertex Algebras to the Structure Theory of Certain Representations Over the Virasoro Algebra // Algebras and representation theory 17 (2013), 4; 1013-1034 Radobolja, Gordan Subsingular vectors in Verma modules, and tensor product modules over the twisted Heisenberg-Virasoro algebra and W(2, 2) algebra // Journal of mathematical physics (0022-2488) 54 (2013), 7; 071701-071725 Adamović, Dražen; Radobolja, Gordan Free field realization of the twisted Heisenberg-Virasoro algebra at level zero and its applications // Journal of pure and applied algebra (0022-4049) 219 (2015), 10; 4322-4342 Adamović, Dražen; Radobolja, Gordan On Free Field Realizations of W(2, 2)-Modules // Symmetry Integrability and Geometry – Methods and Applications (1815-0659) 12 (2016), 113








PRIZNANJA I NAGRADE











Titula, ime i prezime nositelja prof .dr. sc. Franjo Sokolić


Povijest klasične fizike Temeljni pojmovi u kvantnoj fizici


Adresa Poljička 4, Split

Telefon 0996102954


Osobna web stranica www.pmfst.unist.hr/ ~sokolic



65502


Znanstveni savjetnik, 9. 3. 2012.


Redoviti profesor, 11. 3. 2012.


Prirodne znanosti, fizika





redoviti profesor

Područje rada Fizika kondenzirane tvari

Funkcija Pročelnik Odjela za fiziku



Ustanova Sveučilište u Zagrebu, Institut Ruđer Bošković

Mjesto Zagreb

Nadnevak 15. 12. 1985.


Godina 1992.-2007.

Mjesto Lille

Ustanova Sveučilište

Područje usavršavanja Fizikalna kemija




Engleski 5


Francuski 5


Talijanski 4



Predavanje predmeta istog područja u posljednjih 30 godina na Sveučilištima u Francuskoj i Hrvatskoj.



1. Požar, Martina; Kerasidou, Ariadni; Lovrinčević, Bernarda;


(najviše 5 referenca) Zoranić, Larisa; Mijaković, Marijana; Primorac, Tomislav; Sokolić, Franjo; Teboul, Victor; Perera, Aurélien. The microscopic structure of cold aqueous methanol mixtures. // The Journal of chemical physics. 145 (2016) ; 144502-1-144502-10 2. Požar, Martina; Lovrinčević, Bernarda; Zoranić, Larisa; Mijaković, Marijana; Sokolić, Franjo; Perera, Aurélien. A re-appraisal of the concept of ideal mixtures through a computer simulation study of the methanol-ethanol mixtures. // The Journal of chemical physics. 145 (2016) , 6; 064509-1-064509-10 3. Požar, Martina; Lovrinčević, Bernarda; Zoranić, Larisa; Primorac, Tomislav; Sokolić, Franjo; Perera, Aurélien. Micro-heterogeneity versus clustering in binary mixtures of ethanol with water or alkanes. // Physical chemistry chemical physics. 18 (2016) , 34; 23971-23979 4. Požar, Martina; Seguier, Jean-Baptiste; Guerche, Jonas; Mazighi, Redha; Zoranić, Larisa; Mijaković, Marijana; Kežić- Lovrinčević, Bernarda; Sokolić, Franjo; Perera, Aurélien. Simple and complex disorder in binary mixtures with benzene as a common solvent. // Physical Chemistry Chemical Physics. 17 (2015) , 15; 9885-9898 5. Mijaković, Marijana; Polok, Kamil; Kežić, Bernarda; Sokolić, Franjo; Perera, Aurelien; Zoranić, Larisa. A comparison of force fields for ethanol-water mixtures. // Molecular simulation. 41 (2014) , 9; 699-712



1. UIP 4514 Formacija i destrukcija domena u vodenim otopinama Hrvatska zaklada za znanost 2014.-2017. 2. Projekt sufinanciranja znanstveno-istraživačkih projekata u sklopu zajedničke hrvatsko-slovenske suradnje 2016./2017.


PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime doc.dr.sc. Ivo Ugrina


Statistika Slučajni procesi Vjerojatnost I Vjerojatnost II


Adresa Vukovarska 41, 21000 Split

Telefon


Osobna web stranica



314161


Znanstveni suradnik, 27. rujna 2016.


Docent, 30. studenog 2016.




Ustanova zaposlenja NVTEH d.o.o.

Datum zaposlenja


Direktor

Područje rada Teorija vjerojatnosti, matematička statistika i računarstvo

Funkcija Direktor




Mjesto Zagreb



Godina 2015/2016/2017

Mjesto London

Ustanova King's College London

Područje usavršavanja Teorijska i primijenjena statistika








KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Statistika, Slučajni procesi, Vjerojatnost I, Vjerojatnost II



Stručni, znanstveni i umjetnički Gotovac, Vesna; Helisová, Kateřina; Ugrina, Ivo.



Assessing dissimilarity of random sets through convex compact approximations, support functions and envelope tests. // Image analysis & stereology. 35 (2016) , 3; 181-193 (članak, znanstveni). Barrios, Clara; Zierer, Jonas; Gudelj, Ivan; Štambuk, Jerko; Ugrina, Ivo; Rodríguez, Eva; Soler, María José; Pavić, Tamara; Šimurina, Mirna; Keser, Toma; Pučić-Baković, Maja; Mangino, Massimo; Pascual, Julio; Spector, Tim D.; Lauc, Gordan; Menni, Cristina. Glycosylation Profile of IgG in Moderate Kidney Dysfunction. // Journal of the American Society of Nephrology. 27 (2016) , 3; 933-941 (članak, znanstveni). Trbojević Akmačić, Irena; Ugrina, Ivo; Štambuk, Jerko; Gudelj, Ivan; Vučković, Frano; Lauc, Gordan; Pučić-Baković, Maja. High-Throughput Glycomics: Optimization of Sample Preparation. // Biochemistry Moscow. 80 (2015) , 7; 934-942 (članak, znanstveni). Špoljarić, Drago; Ugrina, Ivo. Limiting distribution of the number of clumps of palindromes in DNA. // Communications in Statistics - Theory and Methods. (2016) (članak, znanstveni). Špoljarić, Drago; Ugrina, Ivo. On Statistical Properties of Palindromes in DNA. // Communications in Statistics - Theory and Methods. 42 (2013) , 7; 1373-1385 (članak, znanstveni).



"MIMOmics" - Europski znanstveni projekt

(http://www.mimomics.eu)

"Integra-Life" - Europski znanstveni projekt (FP7 RegPot)(http://integralife.bioinfo.hr/) "PainOmics " - Europski znanstveni projekt

(http://www.painomics.eu)


PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime izv.prof.dr.sc. Tanja Vučičić


Algebra I


Adresa Zvonimirova 125, 21210 Solin

Telefon 021619236


Osobna web stranica http://www.pmfst.unist.hr/~vucicic/



105526


Viši znanstveni suradnik, 17. listopada 2007.


Izvanredni profesor, 18. prosinca 2013.





Datum zaposlenja 16. prosinca 1982.


Izvanredni profesor

Područje rada Diskretna matematika, Konačne geometrije, Teorija dizajna

Funkcija Izvanredni profesor Odjela za matematiku PMF-a u Splitu




Mjesto Zagreb



Godina

Mjesto

Ustanova










KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Linearna algebra, Algebra I, Matematika III, Diferencijalne jednadžbe, Biostatistika


Linearna algebra, Obične diferencijalne jednadžbe; preddiplomski studiji Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, PMF u Splitu. Linearna algebra I, Linearna algebra II; dodiplomski studij FPMZiOP u Splitu. Diferencijalne jednadžbe; FPMOZ u Mostaru (dodiplomski studij). Matematika III i Matematika IV; preddiplomski studiji Informatika, Fizika i informatika, Informatika i tehnika i


Inženjerska fizika, PMF u Splitu. Algebra i Algebra I; diplomski studij Matematika, teorijski smjer, PMF u Splitu. Statistika; diplomski studij Biologija i kemija, PMF u Splitu, preddiplomski studiji Biologija i ekologija mora i Morsko ribarstvo, Odjel za studije mora Sveučilišta u Splitu. Primijenjena matematika; KTF Split (dodiplomski studij).



1. Mandić, Joško; Vučičić, Tanja.

On the existence of Hadamard difference sets in groups of order 400. // Advances in Mathematics of Communications. 10 (2016) , 3; 547-554

2. Braić, Snježana; Mandić, Joško; Vučičić, Tanja. Primitive Block Designs with Automorphism Group PSL(2,q). // Glasnik matematički. 50 (2015) , 1; 1-15

3. Kovačević, Jelena; Mandić, Joško; Vučičić, Tanja. Geršgorinova lokacija spektra i primjene. // Osječki matematički list. 14 (2014) , 1; 35-50

4. Golemac, Anka; Mimica, Ana; Vučičić, Tanja. Od königsberških mostova do kineskog poštara. // Math.e : hrvatski matematički elektronski časopis. 21 (2012) ;

5. Golemac, Anka; Šarac, Danijela; Vučičić, Tanja. Pascalov trokut za t-dizajne. // Math.e : hrvatski matematički elektronski časopis. 21 (2012) ;



“Tranzitivne grupe i s njima povezane diskretne strukture“,

voditeljica: Anka Golemac, PMF Split (Ministarstvo znanosti,

obrazovanja i športa RH, 2007.-2013.)


Pohađala Dopunsko pedagoško-psihološko obrazovanje Sveučilišta u Splitu, FF Zadar, OOUR PMZiOP u Splitu 1990. godine. Položila kolegije Pedagogija (nositeljica m. Buj) i Psihologija (nositeljica M. Nazor).

PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime Željka Zorić, predavač


Povijest matematike


Adresa Prolaz Ivana Lozice 1, Split

Telefon 021619218


Osobna web stranica

Godina rođenja 1971




predavač, 1. lipnja 2016.



Ustanova zaposlenja Prirodoslovno-matematički fakultet u Splitu



predavač

Područje rada Metodika nastave matematike

Funkcija predavač na Odjelu za matematiku PMF-a u Splitu


Zvanje profesorica matematike


Mjesto Zagreb

Nadnevak 9. srpanj 1996.


Godina

Mjesto

Ustanova








KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Metodička matematička praksa I. Metodička matematička praksa II. Povijest matematike. Metodički matematički seminar. Metodički seminar: Natjecanja iz matematike. Metodički seminar: Životopisi velikih matematičara.





Željka Zorić, Matematička indukcija, Matematika v šoli, št.1/2,

str. 45-53, letnik XIX. 2013


Dr.sc. Snježana Braić, Josipa Vlašić, Željka Zorić: Kreativnost

u nastavi matematike, Suvremena pitanja, Mostar, 2015.

Željka Zorić, Učenici istražuju povijest matematike, Zbornik

povzetkov KUPM 2012

Željka Zorić, Projekt u nastavi matematike, Zbornik povzetkov

KUPM 2014

Željka Zorić, Kako prizemljiti Sunce i sunčev sistem?, Zbornik

radova 8. stručno-metodičkog skupa, Korelacija matematike s

drugim nastavnim predmetima, Pula, 2013


Član radne skupine iz matematike na "Razvoj modernih

studijskih programa za izobrazbu nastavnika informatike,

tehnike, biologije, kemije, fizike i matematike na temeljima

razvoja Hrvatskog kvalifikacijskog okvira" – STEMp, nositelj

projekta je Prirodoslovno-matematički fakultet Sveučilišta u

Splitu.


Dodiplomski studij Matematike, zvanje profesor matematike 15 godina radnog iskustva u školstvu - prirodoslovne gimnazije u Zagrebu i Splitu, klasična gimnazija u Splitu

PRIZNANJA I NAGRADE



NASTAVNIČKI SMJER

Titula, ime i prezime nositelja doc.dr.sc. Antun Arbunić


Didaktika Pedagogija Metodologija istraživanja u obrazovanju Primjena statistike u istraživanju obrazovanja Pedagogija slobodnog vremena Izvannastavne i izvanškolske aktivnosti Stručno-pedagoška praksa


Adresa Ruda 308a, Otok

Telefon 0915035669


Osobna web stranica



217534


-


Docent, 23.12.2003. Docent, 13.07.2016. (reizbor)


Društvene znanosti , Pedagogija.





Docent

Područje rada Pedagogija, didaktika, metodologija istraživanja

Funkcija Docent na Samostalnoj katedri za DHZ



Ustanova Sveučilište u Zagrebu, Filozofski fakultet

Mjesto Zagreb

Nadnevak 12. studenoga 2002.


Godina 2007.

Mjesto Baja, Mađarska

Ustanova »Eőtvős Jósef« Főiskola,

Područje usavršavanja Metodička artikulacija nastavnih sadržaja prema HNOS-u









Ranije iskustvo u nositeljstvu sličnih predmeta (navesti naziv predmeta, studijskoga programa na kojem se

FFST – Integrirani diplomski učiteljski studij, studij za predškolski odgoj, program doškolovanja učitelja, DPPO i na diplomskom studiju pedagogije: Osnove pedagogije,


izvodi/izvodio i razinu studijskoga programa)

Metodologija pedagoških istraživanja, Rad s nadarenima, Nastava u kombiniranom odjelu, Uvod u znanstvenu pismenost, Školska pedagogija, Osnove pedagoške statistike, Pedagogija slobodnog vremena, Izvannastavne i izvanškolske aktivnosti, Zlostavljana i zanemarivana djeca, Metodika društveno-ekonomskog područja. UMAS – integrirani diplomski studiji glazbe i likovnih umjetnosti: Didaktika (1 i 2) i Opća pedagogija (1 i 2). PMFST – Diplomski studiji (nastavni smjerovi) i DPPDMO: Didaktika, Pedagogija, Metodologija istraživanja u obrazovanju, Primjena statistike u istraživanju obrazovanja, Stručno–pedagoška praksu, Pedagogija slobodnog vremena i Izvannastavne i izvanškolske aktivnosti; Interdisciplinarni poslijediplomskog studija iz obrazovanja u prirodnim i tehničkim znanostima: Statističke metode u pedagoškim istraživanjima.



Arbunić, Antun; Tadinac, Ivana. Vršnjačko nasilje i zlostavljanja u školi – procjena roditelja.// Škola po mjeri, zbornik radova, Sveučilište Jurja Dobrile u Puli, (2009.) 359-375. (članak, pregledni) Arbunić, Antun; Ljubetić, Maja. Obitelj i slobodno vrijeme djece kao čimbenici razvoja. // Školski vjesnik, 55 (2006.) 3-4, 289-310. (članak, izvorni znanstveni). Arbunić, Antun Slobodne aktivnosti između pedagogijske teorije i prakse. // Odnos pedagogijske teorije i pedagoške prakse, zbornik radova, Filozofski fakultet, Rijeka (2002.) 303-309, [Spare-time Activities between Pedagogy Theory and Practice, 310-315], (članak, izvorni znanstveni). Arbunić, Antun Multivarijantne analize u pedagogiji. //Teorijsko-metodološka utemeljenost pedagoških istraživanja, zbornik radova, Filozofski fakultet, Rijeka, (2001.) 232-236, [Multivarijat Analysies in Pedagogy, 237-241. ], (članak, izvorni znanstveni). Arbunić, Antun Za promjenu razredno-predmetnog sustava. // Napredak 141 (2000.) 3, 352-362, (članak, pregledni).


Arbunić, Antun Kvantitativno-kvalitativna usporedba dviju čitanki za četvrti razred osnovne. // Zrno, XIV (2001.) . 45-46 (70-71), 18-21, (članak, stručni). Kostović-Vranješ, Vesna; Arbunić, Antun. Nastava biologije u srednjim školama., // Napredak, 148 (2007.) 3, 344-358, (članak, izvorni znanstveni). Kostović-Vranješ, Vesna; Arbunić, Antun. Nastava i izvori znanja. // Odgojne znanosti, 9 (2007.) 2/14, 255-269, (članak, prethodno priopćenje


U sklopu kojega programa i u kojem je opsegu nositelj stekao metodičko- psihološko-didaktičko-pedagoške kompetencije?

Pedagoška akademija, nastavnik razredne nastave; diplomski studij pedagogije, dipl.pedagog; poslijediplomski studij socijalne pedagogije, mr.sc.

PRIZNANJA I NAGRADE




Titula, ime i prezime nositelja doc. dr. sc. Ani Grubišić


Sustavi e-učenja


Adresa Ruđera Boškovića 33, 21000 Split

Telefon 021/619-287


Osobna web stranica www.pmfst.unist.hr/~ani



257340



Docent, 2013.







Docent


Funkcija Prodekan za znanosti, Docent na Odjelu za informatiku



Ustanova Fakultet elektrotehničkih znanosti Sveučilišta u Zagrebu

Mjesto Zagreb

Nadnevak 2012.


Godina

Mjesto

Ustanova





Engleski jezik (5)







Vištica, M., Grubišić, A., Žitko, B. (2016) „Applying graph sampling methods on student model initialization in intelligent tutoring systems“, International Journal of Information and


http://www.pmfst.unist.hr/~ani


(najviše 5 referenca) Learning Technology, 33(4), pp. 202-218 Grubišić, A., Stankov, S., Žitko, B., Tomaš, S., Brajković, E., Volarić, T. Vasić, D. Šarić, I. (2016) „Empirical evaluation of intelligent tutoring systems with ontological domain knowledge representation: A case study with online courses in higher education“, poster presented at the 13th International Conference on Intelligent tutoring Systems - Adaptive Learning in Real World Contexts, Zagreb, Croatia, 7-10 June, 2016 Grubišić, A., Stankov, S., Žitko, B. (2015) „Adaptive Courseware: A Literature Review“, Journal of universal computer science, 21(9), pp. 1168-1209 Grubišić, A., Stankov, S., Žitko, B. (2014) „Adaptive courseware model for intelligent e-learning systems“, ICCEET2014:2nd International Conference on Computing, E-Learning and Emerging Technologies, Paris, France, International Journal of Information Technology and Computer Science (IJITCS), 16(1), pp. 74-81 Grubišić, A., Stankov, S., Žitko, B. (2013) „Stereotype Student Model for an Adaptive e-Learning System“, ICIIS 2013: International Conference on Information and Intelligent Systems, Venice, Italy, Special Journal Issue on Advances in Information and Intelligent Systems, World Academy of Science, Engineering and Technology (issue 76), pp. 20-27, E-ISSN : 2010-3778 Grubišić, A., Stankov, S., Peraić, I. (2013) „Ontology based approach to Bayesian student model design“, Expert Systems with Applications, 40, ISSN 0957-4174, (http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2013.03.041)



2015 - ; Sveučilište u Splitu, Fakultet prirodoslovno matematičkih znanosti i kineziologije; Voditeljica znanstvenog projekta N00014-15-1-2789 „Adaptive Courseware based on Natural Language Processing (AC & NL Tutor)“, Office of Naval Research grant 2007 - 2013; Sveučilište u Splitu, Fakultet prirodoslovno matematičkih znanosti i kineziologije; Istraživač na znanstvenom projektu 177-0361994-1996 „Oblikovanje i vrednovanje inteligentnih sustava e-učenja“, Ministarstvo znanosti i tehnologije Republike Hrvatske


U okviru redovnog studija (profesor matematike i informatike)

PRIZNANJA I NAGRADE


Srebrna plaketa «Josip Lončar» 2007.




Kriptografija



Telefon 021320768





164842











Izvanredni profesor


Funkcija djelatnik




Mjesto Zagreb



Godina

Mjesto

Ustanova























KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Linearna algebra, Linearna algebra i matrični račun, Uvod u algebru s analitičkom geometrijom


Uvod u algebru s analitičkom geometrijom, Linearna algebra, Linearna algebra i matrični račun - preddiplomski studij Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, Fizika, PMF u Splitu Linearna algebra, Matematika 1, Diskretna matematika – sveučilišni i preddiplomski studij Elektrotehnike, Strojarstva, Brodogradnje, Računarstva, FESB- Split







PRIZNANJA I NAGRADE

Priznanja i nagrade za nastavni rad










Matematička teorija računarstva Optimizacija



Telefon 021 462474





180421











Izvanredni profesor






Mjesto Zagreb



Godina

Mjesto

Ustanova












Autorstvo sveučilišnih/fakultetskih


udžbenika iz područja predmeta




















U sklopu kojega programa i u kojem je opsegu nositelj stekao



metodičko- psihološko-didaktičko -pedagoške kompetencije?

PRIZNANJA I NAGRADE





Mjera i integral Metodika nastave matematike I Metodika nastave matematike II Čunjosječnice Konstruktivne metode u geometriji



Telefon 021619265


Osobna web stranica



261533











Izvanredni profesor






Mjesto Zagreb



Godina

Mjesto

Ustanova









KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Osnove matematičke analize, Teorija skupova, Mjera i integral, Obične diferencijalne jednadžbe


Osnove matematičke analize, Teorija skupova; preddiplomski studij Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, PMF u Splitu, FPMOZ u Mostaru Mjera i integral; diplomski studij Matematika, PMF Splitu Teorija homotopije, oblik i grubi oblik, Grupe gruboga oblika,


Doktorski studij iz matematike, Sveučilište u Osijeku, Rijeci, Splitu i Zagrebu Matematike 2, Matematika 3; Fakultet strojarstva i računarstva u Mostaru







PMF, Split



Makedonija








Mirošević, Ivančica; Koceić-Bilan, Nikola; Jurko, Josipa Različiti nastavno-metodički pristupi čunjosječnicama // Math.e : hrvatski matematički elektronski časopis. 27 (2015) ; 1-10 Koceić Bilan, Nikola; Jelić, Ivan On intersections of the exponential and logarithmic curves // Annales Mathematicae et Informaticae 43 (2014) ; 159-170 Koceić Bilan, Nikola; Smajić, Nikolina; Trombetta Burić, Luisa Konstruktivna geometrija u nastavi matematike // Osječki matematički list. 13 (2013) , 1; 74-83 Koceić Bilan, Nikola; Trombetta Burić, Luisa; Lebedina, Ana Klasični grčki problemi // Zbornik radova Fakulteta strojarstva i













računarstva Sveučilišta u Mostaru. 2012 (2012) ; 47-56













PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime nositelja doc. dr. sc. Morana Koludrović


Upravljanje razredom


Adresa Sukoišanska 18

Telefon 021/541940




306406


znanstveni suradnik, 28.10.2014.


Društvene znanosti, pedagogija


Ustanova zaposlenja Filozofski fakultet Split



docent

Područje rada Pedagogija / didaktika

Funkcija



Ustanova Filozofski fakultet

Mjesto Zagreb

Nadnevak 15.3.2013.




Engleski (5)


Njemački (2)



Filozofski fakultet u Splitu: Didaktika; Školska pedagogija; Alternativne koncepcije obrazovanja; Metodologija izrade kurikuluma, Mediji u odgoju i obrazovanju Prirodoslovno – matematički fakultet u Splitu: Upravljanje razredom Umjetnička akademija u Splitu: Didaktika 1 i Didaktika 2


1. Reić Ercegovac, I.; Koludrović, M.; Bubić, A. (2016), School governance models and school boards: Educational and administrative aspects. U: N. Alfirević, J. Burušić, J. Pavičić i R. Relja (ur.), School Effectiveness and Educational Management: Towards a South-Eastern Europe Research and Public Policy Agenda. New York : Palgrave Macmillan, 107-125.

2. Koludrović, M. (2015), Kurikulski i kompetencijski pristup obrazovanju budućih nastavnika i odgajatelja. U: H. Ivon i B. Mendeš (ur.), kompetencije suvremenog učitelja i odgajatelja – izazov za promjene, 11-23.

3. Koludrović, M.; Reić Ercegovac, I. (2015), Academic motivation in the context of Self- determination Theory in initial teacher education. Croatian Journal of Education,



17(1spec.ed.), 25-36. 4. Koludrović, M.; Reić Ercegovac, I. (2014), Uloga razredno –

nastavnog ozračja u objašnjenju ciljnih orijentacija učenika. Društvena istraživanja, 124, 23(2), 283-302.

5. Koludrović, M. (2013), Mogućnosti razvijanja kompetencija učenja u suvremenoj nastavi. Pedagogijska istraživanja, 10(2), 295-307.


1. Ljubetić, M.; Reić Ercegovac, I.; Koludrović, M. (2016), Quality partnership as a Contextual Prerequisite of Successful Learning of Young and Preschool-Aged Children. Journal of Education and Learning, 5(1), 78-87.

2. Koludrović, M.; Ljubetić, M.; Reić Ercegovac, I. (2016), Procjena potrebnih socioemocionalnih kompetencija i motivacije nastavnika u obrazovanju odraslih. U: M. Brčić Kuljiš i M. Koludrović (ur.), Stanje i perspektive obrazovanja odraslih u Republici Hrvatskoj. Split: Filozofski fakultet Sveučilišta u Splitu, 143-160.

3. Reić Ercegovac, I.; Alfirević, N.; Koludrović, M. (2016), School Principals' Communication and Co-operation Assessment: The Croatian Experience. U: V. Potočan, M. Ungan i Z. Nedelko (ur.), Handbook of Research on Managerial Solutions in Non-Profit Organizations. Pennsylvania, USA : IGI Global, 276-297

4. Koludrović, M.; Radnić, I. (2013), Doprinos nekih osobnih i socijalnih čimbenika u objašnjenju školskog uspjeha u ranoj adolescenciji. Pedagogijska istraživanja, 10(1), 65-79.

5. Koludrović, M. (2012), Nastavno okružje kao važan čimbenik ostvarivanja suvremene visokoškolske nastave. U: Ljubetić, M., Zrilić, S. (ur.), Pedagogija i kultura. Kultura kao polje pedagoške akcije: odgoj, obrazovanje i kurikulum. Zagreb: Hrvatsko pedagogijsko društvo, 2, 72-78.

Stručni, znanstveni i umjetnički projekti iz područja predmeta koji su se provodili u posljednjih pet godina (najviše 5 referenca

- Europski socijalni fond – Izrada standarda zanimanja i standarda kvalifikacija stručnjaka u obrazovanju odraslih

- Znanstveni centar izvrsnosti za školsku efektivnost i menadžment

- Educa T – Radna skupina za izradu preporuka o kvlaitetnom poučavanju i učenju u hrvatskom visokom obrazovanju i nacionalnog profila kompetencija te okvirnog kurikuluma za poboljšanje kompetencija nastavnika u visokom obrazovanju


- Visoka učiteljska škola Sveučilišta u Splitu - Sveučilišni poslijediplomski magistarski studij pedagogije na

Filozofskom fakultetu Sveučilišta u Zagreb - Brojne edukacije iz područja odgoja i obrazovanja


Titula, ime i prezime nositelja izv.prof.dr.sc. Sonja Kovačević


Napredni modeli nastave


Adresa Generala Zadre 22, 21000 Split

Telefon 021 386 122


Osobna web stranica



151044


Viši znanstveni suradnik – 25.ožujka 2014.


Izvanredni profesor – 16.svibnja 2014.


područje društvenih znanosti, polje odgojne znanosti.


Ustanova zaposlenja Filozofski fakultet u Splitu



Profesor

Područje rada Visoko obrazovanje

Funkcija Nastavnik



Ustanova Filozofski fakultet Sveučilišta u Rijeci

Mjesto Rijeka

Nadnevak


Godina

Mjesto

Ustanova



Materinski jezik hrvatski jezik


engleski – 3


talijanski – 2




Pedagoška komnunikacija, Napredni modeli nastave,Didaktika –integrirani studijski program ucitelja , prediplomski i diplomski studij pedagogije.


Mušanović, M., Vasilj, M. Kovačević, S. (2010). Vježbe iz didaktike. Rijeka:HFD. ISBN 978-953-95074-4-0 CIP katalogizacija u publikaciji


Sveučilišna knjižnica u Rijeci UDK 37.02(035)

Kovačević, S., Mušanović, L. (2013). Od transmisije do majeutike – modeli nastave. Zagreb: HFD. ISBN 978-953-95074-4-8


Kovačević, S., Munjiza, P. (2008). Neverbalna komunikacija u razredu. U zborniku znanstveno-stručnog skupa s međunarodnom suradnjom 6. dani osnovne škole - 2008.: Prema kvalitetnoj školi,(str. 121-131). Filozofski fakultet u Splitu, Hrvatsko pedagoški-književni zbor-ogranak Split. ISBN 978-953-96977-5-2 UDK 373.3(063)

Vasilj, M., Kovačević, S. (2009). Nastavni proces kao dio šire komunikacijske mreže. Suvremena pitanja, časopis za prosvjetu i kulturu, br.8, (str.63 – 69). Mostar: Matica hrvatska. ISSN 1840-1252, UDK 371.331/.334.




PRIZNANJA I NAGRADE








Telefon 021-780-042





235411











Redovni profesor






Mjesto Athens, USA































suradnik


PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime nositelja dr.sc.Siniša Kuko


Sociologija odgoja i obrazovanja


Adresa Put Skalica 15, Split

Telefon 021319025; 0915321733


Osobna web stranica

Godina rođenja 1967.g.


313665


1995.g. diplomirani profesorski smjer studija 'Sociologija' i

'Povijest' na Filozofskom fakultetu u Zadru.

2005.g. magistar znanosti na poslijediplomskom

znanstvenom studiju, a 2012.g. doktor znanosti na Fakultetu

političkih znanosti u Zagrebu.


Mišljenjem Matičnog povjerenstva za društvene djelatnost

Vijeća veleučilišta i visokih škola u Zagrebu, s 41. sjednice

održane 19.04.2013.g. (klasa: 602-04/13-01/0131, ur. broj:

355-02-91-13-0002) dr.sc. Siniša Kuko ispunjava uvjete

Vijeća učilišta i visokih škola RH za izbor u nastavno zvanje

predavača, u području društvenih znanosti, polje politologija,

grana međunarodni odnosi i nacionalna sigurnost.

Predavač


Na 88. sjednici Fakultetskog vijeća Prirodoslovno-matematičkog fakulteta Sveučilišta u Splitu, od 29.04.2015.g., dr. sc. Siniša Kuko je izabran u nastavno zvanje predavača, za znanstveno područje društvenih znanosti, grana posebne sociologije. (društvene znanosti, polje sociologija)


Ustanova zaposlenja Grad Split

Datum zaposlenja 2.1.2013.g.


Područje rada Kultura, umjetnost, društvene djelatnosti

Funkcija Pročelnik Službe za kulturu, umjetnost i staru gradsku jezgru



Ustanova Fakultet političkih znanosti

Mjesto Zagreb

Nadnevak 27.03.2012.g.


Godina 2012.g.

Mjesto Kijev, Ukrajina

Ustanova Kijevsko nacionalno sveučilište Tarasa Ševčenka

Područje usavršavanja Ukrajinski identitet i sociolingvistika





Strani jezik i poznavanje jezika na Ruski jezik, poznavanje: 3



ljestvici od 2 (dovoljno) do 5 (izvrsno)




Gimnazijski nastavnik sociologije. Predavač na kolegiju Sociologija odgoja i obrazovanja na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu u Splitu u protekle dvije akademske godine.



1. Kукo, Синиша, (2012a) Українська ідeнтичнocть та cтaтуc українськoi мoви в Українi (поглял зі сторони), Ucrainistica, zbornik radova 2012, opus 10, Krivij Rih, Ukrajina, Krivoriško nacionalno sveučilište, pp. 9-29; 2. Kuko, Siniša (2012b) Komparacija položaja ukrajinskog jezika u Ukrajini u odnosu na druge tranzicijske zemlje (pogled izvana), Koмпaрaтивнi дocлiджeння cлoв'янcькиx мoв i лiтepaтyp, Kijevsko nacionalno sveučilište Tarasa Ševčenka, Kijev, Ukrajina, pp.168-175: 3. Kuko, Siniša (2012c) Ukrajina i utjecaj Rusije, Međunarodne studije, god.12, br.2, Zagreb, pp. 26-43; 4. Kuko, Siniša (2013a) The Eastern Partnership as a Substitution for the Enlargement Policy in Ukraine, u zborniku Yearbook Šipan 2012, izdanje The Atlantic Council of Croatia, Center for International Relations, Zagreb, pp. 45-58; 5. Kuko, Siniša (2013b) Does Ukrainian bilingualism mean Russification?, Między pamięcią a zapomnieniem. Trauma postkomunistyczna, I/2013, (ur.) Agnieszki Matusiak, Wydawnictwo Uniwersytetu Wroclawskiego, Wroclaw, Poljska, pp. 157-170; 6. Kuko, Siniša; Kurečić, Petar (2014) Međuprostor EU-a, NATO-a i Rusije kao Rusosfera, god.51, br.2, Politička misao, Zgb, pp.7-28.




Metodičko-psihološko-didaktičko-pedagoške kompetencije stečene na nastavničkom studiju povijesti i sociologije na Filozofskom fakultetu u Zadru. Stručna metodičko-psihološko-didaktičko-pedagoška usavršavanja tijekom rada na mjestu gimnazijskog nastavnika sociologije.

PRIZNANJA I NAGRADE





Diofantske jednadžbe Teorija kodiranja Uvod u diferencijalnu geometriju Uvod u projektivnu geometriju



Telefon 021394805


Osobna web stranica



201365











Izvanredni profesor






Mjesto Zagreb



Godina

Mjesto

Ustanova










Linearna algebra, Matematička analiza, Elementarna matematika, Algebarske strukture, Uvod u teoriju brojeva; preddiplomski studij Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, PMF u Splitu, Algebra, Metrički prostori; diplomski studij Matematika, PMF


Splitu






50(3) (2016), 547-554.











RH, 2007-2013.



PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime nositelja doc.dr.sc. Nikola Marangunić


Psihologija odgoja i obrazovanja I; Psihologija odgoja i obrazovanja II; Pozitivna psihologija; Kognitivna psihologija.


Adresa Čajkovskoga 5, 21000 Split

Telefon 098 685 318


Osobna web stranica http://mapmf.pmfst.unist.hr/heritage/research/nikola-marangunic/



298981


Znanstveni suradnik, 21.5.2015.


Docent, 01.6.2015.


Interdisciplinarne društvene znanosti (izborna polja 5.05. informacijske i komunikacijske znanosti i 5.06. psihologija)


Ustanova zaposlenja Prirodoslovno-matematički fakultet, Sveučilišta u Splitu



Docent

Područje rada Interakcija čovjeka i računala, kognitivna psihologija, psihologija edukacije

Funkcija Docent na Katedri za društveno humanističke znanosti



Ustanova Filozofski fakultet, Sveučilišta u Zagrebu

Mjesto 10000 Zagreb

Nadnevak 29.09.2014.


Godina

Mjesto

Ustanova





Engleski jezik (5)






Psihologija odgoja i obrazovanja I i II, Diplomski studiji informatike, matematike, kemije, biologije, tehnike Pozitivna psihologija, Psihologija samopouzdanja i pozitivnog mišljenja, Prediplomski studiji informatike, matematike, kemije, biologije, tehnike Kognitivna psihologija, Diplomski studij matematike




1. Marangunić, Nikola; Granić, Andrina. Technology acceptance model: a literature review from 1986 to 2013. // Universal access in the information society. 14 (2014) , 1; 81-95 (članak, znanstveni). 2. Marangunić, Nikola; Granić, Andrina. TAM - četvrt stoljeća istraživanja. // Suvremena Psihologija. 15 (2012.) , 2; 205-224 3. Marangunić, Nikola; Granić, Andrina. The Influence of Cognitive and Personality Characteristics on User Navigation: An Empirical Study. // Lecture Notes in Computer Science. 5616 (2009) ; 216-225


1. Nakić, Jelena; Marangunić, Nikola; Granić, Andrina. Learning Styles and Navigation Patterns in Web-Based Education. // Lecture Notes in Computer Science. 6768 (2011) ; 587-596 2. Marangunić, Nikola. Kognitivni i metakognitivni aspekti motivacijskih procesa za prihvaćanje i korištenje novih tehnologija u funkciji dobi / doktorska disertacija. Zagreb : Filozofski fakultet, 29.09. 2014., 126 str.


1. V-ALERT V-ALERT project aims to support the establishment of an Information Security culture in different ICT user target groups (pupils and teachers, ICT students, academics and enterprise employees) by providing awareness and training through an innovative and immersive e-learning tool. 2. Digiskills DigiSkills aims to bring together and further develop content, services, pedagogies and practices for lifelong learning in school/university/adult population, formulating specific scenarios of use of learning tools and platforms which will be tested with real users from eight countries (Austria, Belgium, Croatia, Greece, Poland, Spain, Switzerland, and the UK), and evaluated in terms of their impact, with a particular attention to institutional as well as pedagogical innovation and change.


Položeni ispiti iz metodike, didaktike, pedagogije tijekom studija Psihologije na Filozofskom fakultetu Sveučilišta u Zagrebu. Položeni ispiti Psihologije odgoja i obrazovanja I i II te Razvojne psihologije I i II. Završeni znanstveni poslijediplomski studiji (magisterij i doktorat) iz područja društvenih znanosti, grana Psihologija, polje Opća psihologija.

PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime prof. dr. sc. Marko Matić


Vektorska analiza


Adresa Put plokita 32, Split

Telefon 021 544810


Osobna web stranica http://www.pmfst.hr/~mmatic/



25774


Znanstveni savjetnik, 06. veljače 2007.


Redoviti profesor u trajnom zvanju, 20. prosinca 2011.





Datum zaposlenja 1. svibnja 2003.



Područje rada Matematička analiza, matematičke nejednakosti i primjene u numeričkoj analizi i teoriji vjerojatnosti, poopćenja konveksnosti.

Funkcija




Mjesto Zagreb



Godina

Mjesto

Ustanova








KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Odabrana poglavlja matematičke analize, Operatori na normiranim prostorima


Odabrana poglavlja matematičke analize; diplomski studij Matematike PMFa u Splitu; Matematika 2; preddiplomski studiji FESBa u Splitu; Operatori na normiranim prostorima; diplomski studij Matematike PMFa u Splitu; Vektorski prostori 1; Diferencijalni i integralni račun 1; preddiplomski studiji Matematike i Matematike i informatike PMFa u Splitu







KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Matematika II, Primijenjena statistika


Matematika II; Primijenjena statistika; preddiplomski studij Informatike PMFa u Splitu Matematika 1; Matematika 2; preddiplomski studiji FESBa u Splitu






PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime prof.dr.sc. Vlasta Matijević


Osnove geometrije Metrički prostori


Adresa Ljubićeva 14 b, 21000 Split

Telefon 021619255


Osobna web stranica



109635


Znanstveni savjetnik, 27. siječnja 2010.


Redoviti profesor u trajnom zvanju, 23. ožujka 2016.





Datum zaposlenja 1. studenog 1980.


Redoviti profesor

Područje rada Geometrija i topologija, opća i algebarska topologija, teorija oblika

Funkcija Redoviti profesor Odjela za matematiku PMF-a u Splitu




Mjesto Zagreb



Godina Akadem. god. 1982./3. Ljetni semestar akadem. god. 1989./90. Zimski semestar akadem. god 1997./8.

Mjesto Zagreb

Ustanova Matematički odjel Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Područje usavršavanja Opća i algebarska topologija







KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Diferencijalni i integralni račun I, Uvod u topologiju, Osnove geometrije, Metrički prostori, Normirani prostori, Odabrana opglavlja topologije


Diferencijalni i integralni račun I, Osnove geometrije, Uvod u topologiju, preddiplomski studij Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, PMF u Splitu Metrički prostori, Normirani prostori, Odabrana poglavlja topologije, diplomski studij Matematika, PMF Splitu Homotopski tip i kategorije oblika, Doktorski studij iz


matematike, Sveučilište u Osijeku, Rijeci, Splitu i Zagrebu



K. Eda, V. Matijević, Covering maps over solenoids which are not covering homomorphisms // Fundamenta Math. 221 (2013) , 69-82. K. Eda, V. Matijević, Existence and uniqueness of topological group structures on covering spaces over groups // Fundamenta Math. (to appear)




PMF, Split



Makedonija


PRIZNANJA I NAGRADE






Uvod u umjetnu inteligenciju



Telefon 099 342 5080





313294











Docent






Mjesto Split



Godina 2002







Engleski jezik (5)






















PRIZNANJA I NAGRADE





Vektorski prostori I



Telefon 098744725


Osobna web stranica



292425











Docent






Mjesto Zagreb



Godina

Mjesto

Ustanova












Stručni, znanstveni i umjetnički Radobolja, Gordan



Application of Vertex Algebras to the Structure Theory of Certain Representations Over the Virasoro Algebra // Algebras and representation theory 17 (2013), 4; 1013-1034 Radobolja, Gordan Subsingular vectors in Verma modules, and tensor product modules over the twisted Heisenberg-Virasoro algebra and W(2, 2) algebra // Journal of mathematical physics (0022-2488) 54 (2013), 7; 071701-071725 Adamović, Dražen; Radobolja, Gordan Free field realization of the twisted Heisenberg-Virasoro algebra at level zero and its applications // Journal of pure and applied algebra (0022-4049) 219 (2015), 10; 4322-4342 Adamović, Dražen; Radobolja, Gordan On Free Field Realizations of W(2, 2)-Modules // Symmetry Integrability and Geometry – Methods and Applications (1815-0659) 12 (2016), 113








PRIZNANJA I NAGRADE











Titula, ime i prezime nositelja doc.dr.sc. Esmeralda Sunko

Predmeti koji predaje Poučavanje učenika s posebnim potrebama


Adresa Slavićeva 47, 21000 Split

Telefon 091 521 2646


Osobna web stranica /



306500


docent


docent, 2.12.2015.


društvene znanosti, pedagogija


Ustanova zaposlenja Filozofski fakultet u Splitu

Datum zaposlenja 15.prosinac 2015.


docentica

Područje rada Visoko obrazovanje

Funkcija Profesor



Ustanova Filozofski fakultet u Zagrebu

Mjesto Zagreb

Nadnevak 26. 1. 2010.


Godina 2002., 2003., 2007.

Mjesto Zagreb

Ustanova Forum za slobodu odgoja

Područje usavršavanja Pedagogija, metodika




Engleski jezik, 4


Njemački jezik, 2




Zlostavljanje i zanemarivanje djece, - Predškolski odgo, prediplomski studij,j Pravo u svakodnevnici; - Učiteljski odsjek - integrirani preddiplomski i diplomski studij, Pedagogija djece s posebnim potrebama- integrirani učiteljski, predškolski stručni, Poučavanje djece s posebnim potrebama - poslijediplomski Metodika rada s djecom s posebnim potrebama - stručni i diplomski integrirani


1.Sunko, Esmeralda. Leadership in Educational Institutions. //

BCES Conference (edit). Popov, N., Wohuter, CH., Leutwyler,



Hilton, G., Ogunleye, J., Al bergaria Al,eida, P., in International

Perspectives on Education, Bulgarian Comparative Education

Society, Books, 2012. 10/ 237-242.

2. Sunko, Esmeralda; Grgat, Nives. Samoprocjena učielja o

osobnim kompetencijama o radu s učenicima s teškoćama

čitanja i pisanja.// Zbornik: Unapređenje kvaliteta djece i

mladih,, Edukacijsko rehabilitacijski fakultet, Univerzitet u Tuzli,

611-623, 2013.

3. Sunko, Esmeralda. Društveno povijesni kontekst oddgoja i

obrazovanja djece s teškoćama u razvoju. // Školski Vjesnik

2016.4/ 601-621.


1. Bulić, Mila; Palčić, Natalija, Sunko, Esmeralda. Ovisnosti u

zajednici, priručnik za voditelje program. // Liga za prevenciju

ovisnosti, Split. (2012.)

2. Bulić, Mila; Palčić, Natalija, Sunko, Esmeralda. Ovisnosti u

zajednici. // Ovisnosti u zajednici, priručnik za učenike, Split:

Liga za prevenciju ovisnosti 2012.(7-60) .

3. Mikas, Davor; Pavlović, Žana, Sunko, Esmeralda.

Predškolski preventivni programi.// U Pediatria Croatica,

časopis Hrvatskog pedijatrijskog društva i Hrvatskog društva za

školsku i sveučilišnu medicinu Hrvatskog liječničkog zbora

57/125-133 (2013).

4 Sunko, Esmeralda; Jukić, Tonča; Puljić, Danijela.

Učinkovitost fizičkih i verbalnih poticaja u radu s djetetom s

pervazivnim razvojnim poremećajem. // VI Međunarodna

naučno-stručna konferencija, Unapređenje kvalitete života

djece i mladih, Ohrid, 19.-21.6. 2015. tematski zbornik I dio i

Edukacijsko rehabilitacijski fakultet Tuzla.

5 Sunko Esmeralda. Prepoznavanje znakova zlostavljanja kod

djece predškolske dobi. // Zbornik stručnih radova s

međunarodne znanstvene konferencije : Globalne i lokalne

perspektive pedagogije, Filozofski fakultet , Sveučilište Josipa

Jurja Strossmayera, 186- 195 (2016).


1. Edukacija mladih edukatora - Liga za prevenciju ovisnosti i osnovne škole u Splitsko dalmatinskpoj županiji 2. Avanturizam roditeljstva - škole za roditelje Savjetovalište za djecu i obitelj 3. Deinstitucionalizacija i transformacija doma za osoba s intelektualnim teškoćama 4. IPA IV LOCAL PARTNERSHIPS FOR EMPLOYMENT projekta "Partnerstva za razvoj ljudskih potencijala dugotrajno nezaposlenih i socijalno isključenih osoba." 2011-2012 5. Tri „O“ Odgoj i obrazovanje i ovisnosti – 2010- 2015


1. Modeliranje po Miltonu Ericsonu–Hypnoterapija, NLP tehnike - dio Master tečaja, 2008.

2. MOVE – Kratka Motivacijska intervencija, Zadar, 2007.– 90 sati CARDS program jačanje kapaciteta RH za borbu protiv trgovine drogama i zlouporabu droge, Vladin ured za suzbijanje zlouporabe opojnih droga

3. Konferencija o aktivnostima samofinanciranja i socijalnog poduzetništva


4. Bilateralna stručna hrvatsko–austrijska konferencija “Obrazovanje za održivi razvoj”, 2007., Agencija za odgoj i obrazovanje i Kultur kontakt Austrija.

5. Seminar «Čitanje i pisanje za kritičko mišljenje za visoko školske ustanove» 2002./2003., Zagreb, Forum za slobodu odgoja.

6. "Trening za trenere u različitim vještinama za nevladine organizacije": lobiranje, javno zagovaranje, kampanje, rad s medijima, prikupljanje sredstava 1999. i 2000., Split, Active Learning Center, Glasgow & Stope nade Split.

7. Edukacija «Pravo u svakodnevnici» 1999.-2001. Tuheljske toplice – Zagreb - Ministarstvo prosvjete i športa, 50 sati.

8. Dvogodišnji studij za Waldorf–odgajatelja – 1994.- 1996. Split - den Haag-Zeist - 550 sati, Visoka akademija za odgoj i obrazovanje Zeist, Nizozemska, Vlada Nizozemske.

9. Studij glazboterapije- 1 god. Vinogradska bolnica Zagreb

10. Muzička akademija Sveučilište u Zagrebu – 2. god. 11. Fakultet za defektologiju, tijekom diplomskog

školovanja iz različitih pedagoško-psiholoških i didaktičkih kompetencija.- 4 god

12. Filozofski fakultet- Zagreb – odsjek pedagogija magistarski studij- 2 god.

13. Filozofski fakultet- Zagreb –odsjek pedagogija doktorski studij-1. god.


Titula, ime i prezime izv.prof.dr.sc. Tanja Vučičić


Algebra I


Adresa Zvonimirova 125, 21210 Solin

Telefon 021619236


Osobna web stranica http://www.pmfst.unist.hr/~vucicic/



105526


Viši znanstveni suradnik, 17. listopada 2007.


Izvanredni profesor, 18. prosinca 2013.







Izvanredni profesor

Područje rada Diskretna matematika, Konačne geometrije, Teorija dizajna

Funkcija Izvanredni profesor Odjela za matematiku PMF-a u Splitu




Mjesto Zagreb



Godina

Mjesto

Ustanova










KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Linearna algebra, Algebra I, Matematika III, Diferencijalne jednadžbe, Biostatistika


Linearna algebra, Obične diferencijalne jednadžbe; preddiplomski studiji Matematika, Matematika i informatika, Matematika i fizika, PMF u Splitu. Linearna algebra I, Linearna algebra II; dodiplomski studij FPMZiOP u Splitu. Diferencijalne jednadžbe; FPMOZ u Mostaru (dodiplomski studij). Matematika III i Matematika IV; preddiplomski studiji Informatika, Fizika i informatika, Informatika i tehnika i


Inženjerska fizika, PMF u Splitu. Algebra i Algebra I; diplomski studij Matematika, teorijski smjer, PMF u Splitu. Statistika; diplomski studij Biologija i kemija, PMF u Splitu, preddiplomski studiji Biologija i ekologija mora i Morsko ribarstvo, Odjel za studije mora Sveučilišta u Splitu. Primijenjena matematika; KTF Split (dodiplomski studij).



1. Mandić, Joško; Vučičić, Tanja.

On the existence of Hadamard difference sets in groups of order 400. // Advances in Mathematics of Communications. 10 (2016) , 3; 547-554

2. Braić, Snježana; Mandić, Joško; Vučičić, Tanja. Primitive Block Designs with Automorphism Group PSL(2,q). // Glasnik matematički. 50 (2015) , 1; 1-15

3. Kovačević, Jelena; Mandić, Joško; Vučičić, Tanja. Geršgorinova lokacija spektra i primjene. // Osječki matematički list. 14 (2014) , 1; 35-50

4. Golemac, Anka; Mimica, Ana; Vučičić, Tanja. Od königsberških mostova do kineskog poštara. // Math.e : hrvatski matematički elektronski časopis. 21 (2012) ;

5. Golemac, Anka; Šarac, Danijela; Vučičić, Tanja. Pascalov trokut za t-dizajne. // Math.e : hrvatski matematički elektronski časopis. 21 (2012) ;



“Tranzitivne grupe i s njima povezane diskretne strukture“,

voditeljica: Anka Golemac, PMF Split (Ministarstvo znanosti,

obrazovanja i športa RH, 2007.-2013.)


Pohađala Dopunsko pedagoško-psihološko obrazovanje Sveučilišta u Splitu, FF Zadar, OOUR PMZiOP u Splitu 1990. godine. Položila kolegije Pedagogija (nositeljica m. Buj) i Psihologija (nositeljica M. Nazor).

PRIZNANJA I NAGRADE



Titula, ime i prezime nositelja prof.dr.sc. Damir Vukičević


Metodika nastave primijenjene matematike


Adresa Vojka Krstulovića 23, HR-21000 Split

Telefon 095/850-24-01


Osobna web stranica http://mapmf.pmfst.unist.hr/vukicevic/



256631


Znanstven savjetnik, 30. 03. 2011


Redoviti profesor u trajnom zvanju, 15. 01. 2017.


Znanstveno područje prirodnih znanosti, polje matematika






Područje rada Diskretna matematika, teorija grafova, matematička kemija, kompleksne mreže, rudarstvo podataka

Funkcija Redoviti profesor u trajnom zvanju na odjelu za matematiku




Mjesto Split

Nadnevak 16.04.2003


Godina

Mjesto

Ustanova










Kombinatorna i diskretna matematika, preddiplomski studij; Teorija igara, diplomski studij; Osnove teorije strateških igara, diplomski studij; Metodika nastave primijenjene matematike, diplomski studij. Dobio dobre ocjene na studentskim anketama i nekoliko nominacija u izboru za najprofesora.


Stručni, znanstveni i umjetnički D. Vukičević, J. Đurđević, I. Gutman: Limitations of Pauling



Bond Order Concept, Polycyclic Aromatic Compounds, 32 (2012) 36-47. M. Eliasi, D. Vukičević: Comparing the Multiplicative Zagreb Indices, MATCH, Communications in Mathematical and in Computer Chemistry, 69 (2013) 765-773. D. Vukičević, G. Caporossi: Network descriptors based on betweenness centrality and transmission and their extremal values, Discrete Applied Mathematics, 161 (2013) 2678-2686. S. Antunović, T. Kokan, T. Vojković, D. Vukičević, Generalised Network Descriptors, Glasnik Matematički, 48 (2013) 211-230. J. Govorčin, R. Škrekovski, V. Vukašinović, D. Vukičević: A measure for a balanced workload and its extremal values, Discrete Applied Mathematics, 200 (2016) 59-66.



*) član projekta: Diskretni matematika i primijene (tri ciklusa, šifre: 037009, 0037117, 037-0000000-2779), izvor financiranja: Ministarstvo znanosti obrazovanja i športa Republike Hrvatske *) voditelj projekta: Diskretni matematički modeli u kemiji, izvor financiranja: Ministarstvo znanosti obrazovanja i športa Republike Hrvatske *) suvoditelj projekta: Primjena diskretne matematike za identifikaciju kemijski aktivnih struktura – međunarodni Hrvatsko-Slovenski projekt, izvor financiranja: Ministarstvo znanosti obrazovanja i športa Republike Hrvatske i Ministarstvo za visoko školstvo, znanost i tehnologiju Republike Slovenije *) suvoditelj projekta: Teorijska svojstva jadranskih indeksa i jadranskih matrica – međunarodni Hrvatsko-Slovenski projekt, izvor financiranja: Ministarstvo znanosti obrazovanja i športa Republike Hrvatske i Ministarstvo za visoko školstvo, znanost i tehnologiju Republike Slovenije *) član projekta: Graph-theoretical methods fornanostructures and nanomaterials – međunarodni Hrvatsko-Kineski prijekt, izvor financiranja: Ministarstvo znanosti obrazovanja i športa Republike Hrvatske i Ministarstvo znanosti i tehnologije republike Kine


Dodiplomski studij matematike i informatike, zvanje profesor matematike i informatike

PRIZNANJA I NAGRADE


Rektorska nagrada 1994/1995 Rektorska nagrada 1995/1996 Rektorska nagrada 1996/1997 2007 Nagrada Međunarodne akademije matematičke kemije za mlade znanstvenike (mlađe od 40 godina) 2008 Druga nagrada na FameLab natjecanju u Splitu (natjecanje u popularizaciji znanosti) 2010 Primljen u članstvo Međunarodne akademije matematičke kemije kao najmlađi član 2014- Tajnik Međunarodne akademije matematičke kemije



Titula, ime i prezime Željka Zorić, predavač


Metodička matematička praksa I Metodička matematička praksa II Povijest matematike Metodički matematički seminar Metodički seminar: Natjecanja iz matematike Metodički seminar: Životopisi velikih matematičara Primjena tehnologije u nastavi matematike Vrednovanje u nastavi


Adresa Prolaz Ivana Lozice 1, Split

Telefon 021619218


Osobna web stranica





predavač, 1. lipnja 2016.



Ustanova zaposlenja Prirodoslovno-matematički fakultet u Splitu



predavač

Područje rada Metodika nastave matematike

Funkcija predavač na Odjelu za matematiku PMF-a u Splitu


Zvanje profesorica matematike


Mjesto Zagreb

Nadnevak 9. srpanj 1996.


Godina

Mjesto

Ustanova








KOMPETENCIJE ZA PREDMETE: Metodička matematička praksa I. Metodička matematička praksa II. Povijest matematike. Metodički matematički seminar. Metodički seminar: Natjecanja iz matematike. Metodički seminar: Životopisi velikih matematičara.

Ranije iskustvo u nositeljstvu


sličnih predmeta (navesti naziv predmeta, studijskoga programa na kojem se izvodi/izvodio i razinu studijskoga programa)



Željka Zorić, Matematička indukcija, Matematika v šoli, št.1/2,

str. 45-53, letnik XIX. 2013


Dr.sc. Snježana Braić, Josipa Vlašić, Željka Zorić: Kreativnost

u nastavi matematike, Suvremena pitanja, Mostar, 2015.

Željka Zorić, Učenici istražuju povijest matematike, Zbornik

povzetkov KUPM 2012

Željka Zorić, Projekt u nastavi matematike, Zbornik povzetkov

KUPM 2014

Željka Zorić, Kako prizemljiti Sunce i sunčev sistem?, Zbornik

radova 8. stručno-metodičkog skupa, Korelacija matematike s

drugim nastavnim predmetima, Pula, 2013


Član radne skupine iz matematike na "Razvoj modernih

studijskih programa za izobrazbu nastavnika informatike,

tehnike, biologije, kemije, fizike i matematike na temeljima

razvoja Hrvatskog kvalifikacijskog okvira" – STEMp, nositelj

projekta je Prirodoslovno-matematički fakultet Sveučilišta u

Splitu.


Dodiplomski studij Matematike, zvanje profesor matematike 15 godina radnog iskustva u školstvu - prirodoslovne gimnazije u Zagrebu i Splitu, klasična gimnazija u Splitu

PRIZNANJA I NAGRADE



3.4. Optimalan broj studenata

Optimalan broj studenata na Diplomskom studiju Matematika koji se mogu upisati po jednoj godini studija s obzirom na prostor, opremu i broj stalno zaposlenih nastavnika Prirodoslovno matematičkog fakulteta, prvenstveno Odjela za matematiku je 55 (25 na računarski smjer, 20 na nastavnički, 10 na teorijski smjer).

3.5. Procjena troškova studija po studentu

Procjena je da će troškovi studiranja po studentu za jednu godinu ovoga studija iznositi 30.000,00 kuna.

3.6. Način praćenja kvalitete i uspješnosti izvedbe studijskog programa

Prema Europskim standardima i smjernicama za unutarnje osiguravanje kvalitete u visokim učilištima (prema „Standardi i smjernice za osiguranje kvalitete u Europskom prostoru visokog obrazovanja“), na temelju kojih Sveučilište u Splitu utvrđuje postupke upravljanja kvalitetom, predlagatelj studijskoga programa dužan je sastaviti plan postupaka osiguranja kvalitete studijskoga programa.

Dokumentacija na kojoj se temelji sustav osiguranja kvalitete sastavnice:

Dokumenti su vidljivi na sljedećoj web stranici Prirodoslovno-matematičkog fakulteta:

http://www.pmfst.unist.hr/osiguranje-kvalitete/

Statut Prirodoslovno-matematičkog fakulteta: http://www.pmfst.unist.hr/wp-

content/uploads/2016/03/Statut.pdf

Strategija razvoja Prirodoslovno-matematičkog fakulteta: http://www.pmfst.unist.hr/wp-

content/uploads/2015/03/PMF-Strategija-razvoja-2015-2017.pdf

Samoanaliza Prirodoslovno-matematičkog fakulteta: http://www.pmfst.unist.hr/wp-

content/uploads/2015/11/Samoanaliza_PMFST.pdf

Politika kvalitete Prirodoslovno-matematičkog fakulteta: http://www.pmfst.unist.hr/wp-

content/uploads/2015/07/scanPolitikaKvalitete.pdf

Priručnik o sustavu osiguranja kvalitete Sveučilišta u Splitu: http://www.pmfst.unist.hr/wp-

content/uploads/2015/10/Prirucnik_osiguravanja_kvalitete_svust.pdf

Izvješće o unutarnjoj prosudbi Sustava za osiguranje kvalitete Sveučilišta u Splitu:

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2015/07/Izvjesce-unutarnja-prosudba-2014-

FIN.pdf

Odbor za unaprjeđenje kvalitete Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Planovi i Izvješća o radu Odbora za unaprjeđenje kvalitete Prirodoslovno-matematičkog

fakulteta

Opis postupaka kojima se vrjednuje kvaliteta izvedbe studijskoga programa :

za svaki postupak potrebno je opisati metodu (najčešće anketa za studente ili nastavnike, samoevaluacijski upitnik), navesti izvoditelje (sastavnica, sveučilišni ured), način obrade rezultata i informiranja te vremenski plan provedbe

ako je opisan u nekom priloženom dokumentu, navesti ime dokumenta i članak.

Vrjednovanje rada nastavnika i suradnika

Vrjednovanje rada nastavnika i suradnika organizira Sveučilište u Splitu, a

provodi Odjel za kvalitetu Sveučilišta u Splitu u suradnji s Odborima za

unaprjeđenje kvalitete na sastavnicama. Takva jedinstvena sveučilišna

studentska anketa na Sveučilištu u Splitu, kao jedan od važnih elemenata

sustava osiguravanja kvalitete nastave, počela se provoditi akademske

http://www.pmfst.unist.hr/osiguranje-kvalitete/

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2016/03/Statut.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2016/03/Statut.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2015/03/PMF-Strategija-razvoja-2015-2017.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2015/03/PMF-Strategija-razvoja-2015-2017.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2015/11/Samoanaliza_PMFST.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2015/11/Samoanaliza_PMFST.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2015/07/scanPolitikaKvalitete.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2015/07/scanPolitikaKvalitete.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2015/10/Prirucnik_osiguravanja_kvalitete_svust.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2015/10/Prirucnik_osiguravanja_kvalitete_svust.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2015/07/Izvjesce-unutarnja-prosudba-2014-FIN.pdf

http://www.pmfst.unist.hr/wp-content/uploads/2015/07/Izvjesce-unutarnja-prosudba-2014-FIN.pdf


godine 2008./09. i traje do danas. Postupak je detaljno opisan u Pravilniku o

postupku studentskog vrjednovanja nastavnog rada Sveučilišta u Splitu iz

2013. god.

Postupak obuhvaća anketiranje studenata jedinstvenim i standardiziranim

anketnim upitnikom, koji se dostavljaju sastavnicama od strane Odjela za

kvalitetu. Dostavljanje ispunjenih anketnih listića je u nadležnosti Odbora za

unaprjeđenje kvalitete pojedinih sastavnica, a njihovu obradu dovršava Odjel

za kvalitetu pomoću specijalnog softwera EvaSys. Zbirni rezultati za

sastavnicu, te pojedinačni rezultati za svakog nastavnika i predmet,

dostavljaju se dekanu i voditelju Odbora za unaprjeđenje kvalitete.

Na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu je u akademskog godini 2015./16.

prvi put provedena elektronička anketa, no, rezultati su pokazali jako slab

odaziv studenata, te se razmatraju mogućnosti za povećanje broja

anketiranih studenata.

Praćenje ocjenjivanja i usklađenosti ocjenjivanja s očekivanim ishodima učenja

Procedure, pravila i kriteriji za ocjenjivanje studenata obuhvaćaju: način polaganja ispita, uvjete za izlazak na ispit, način vrednovanja preko kolokvija, seminara, aktivnog sudjelovanja na nastavi, ispita i ostalih obveza, uvjete za dobivanje potpisa, popis literature za pripremu ispita, te podatke o nastavniku, asistentu i sl. na uvodnim predavanjima i objavom izvedbenih planova na mrežnim stranicama Fakulteta studente se upoznaje s načinom ocjenjivanja, terminima konzultacija, kolokvija i ispita te standardima kvalitete za pojedini predmet.

Vrjednovanje dostupnosti resursa (prostornih, ljudskih, informacijskih) za proces učenja i poučavanja

Cilj studentskog vrjednovanja rada administrativnih i stručnih službi te drugih

vidova studentskog života je utvrditi stavove studenata o infrastrukturi

sastavnice, radu službi sastavnice (knjižnica, studentska referada, uprava),

studentskom zboru sastavnice, o studentskom smještaju, prehrani, sportu i

rekreaciji te zdravstvenoj zaštiti. Postupak se provodi prema Priručniku

osiguravanja kvalitete Sveučilišta u Splitu (stranica 60.) i anketnom upitniku

usvojenom od strane Senata. Vrjednovanje provodi Odjel/Centar za kvalitetu

u suradnji s Odborom za unaprjeđenje kvalitete. Podatke obrađuje i rezultate

dostavlja Odjel za kvalitetu.

Dostupnost i vrjednovanje podrške studentima (mentorstvo, tutorstvo, savjetovanje)

Studenti se za pomoć, savjete i podršku mogu javiti pročelnicima Odjela,

prodekanu za nastavu, djelatnicama Referade za studentska pitanja.

Također, mogu se savjetovati i s kolegama u okviru Studentskog zbora,

potražiti informacije na web stranicama Fakulteta. Na početku akademske

godine izrađuje se plan konzultacija s nastavnicima. Studenti se, po potrebi,

svojim predmetnim nastavnicima obraćaju direktno putem e-maila. Pri izradi

završnog i diplomskog rada svi studenti dobivaju mentore, koje uglavnom

samostalno odabiru. Za sada ne postoji formalni oblik vrjednovanja podrške

studentima.

Praćenje studentske prolaznosti po predmetima i na studiju u cjelini

Analizu uspješnosti studiranja na studiju u cjelini provodi Odjel za kvalitetu

Sveučilišta u Splitu. Postupak se provodi prema Priručniku osiguravanja

kvalitete Sveučilišta u Splitu (stranica 59.). Analiza se provodi jednom

godišnje, obično na početku akademske godine za prethodnu akademsku

godinu, pomoću anketnog upitnika što ga ispunjavaju sastavnice Sveučilišta i

dostavljaju Odjelu za kvalitetu. Rezultate provedene analize i mjere za

poboljšanje uspješnosti studiranja voditelj Centra za unaprjeđenje kvalitete

prezentira Senatu Sveučilišta u Splitu, a informacije dobiju i dekanati svih

sastavnica kako bi se informacije finalno proslijedile zaposlenicima i


studentima. Na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu praćenje prolaznosti

po predmetima i na studiju u cijelosti omogućavaju sustav ISVU, te novi

sustav, razvijen na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu pod nazivom

MENTOR.

Zadovoljstvo studenata programom u cjelini

Postupak provedbe ankete o vrjednovanju cjelokupnog studija nakon obrane

završnog/diplomskog rada provodi Centar za unaprjeđenje kvalitete

Sveučilišta u Splitu.

http://www.unist.hr/LinkClick.aspx?fileticket=9Xt0gSkhtbQ%3d&portalid=0

Korištenjem platforme Evasys diplomiranim studentima dostavlja se

elektroničkim putem jedinstveni anketni upitnik, kojeg je definirao Centar za

kvalitetu Sveučilišta u Splitu.

Cilj ankete je ispitati mišljenje studenata o različitim aspektima studija kojeg

su završili te utvrditi čime su bili najmanje zadovoljni kako bi se pokušali

unijeti pozitivni pomaci u kvaliteti sadržaja i izvedbe studija. Obradu podataka

provodi Centar za unaprjeđenje kvalitete Sveučilišta u Splitu i rezultate

dostavlja dekanu i voditelju Odbora za unaprjeđenje kvalitete. Studenti se

također informiraju o zbirnim rezultatima anketa.

Postupci za dobivanje povratnih informacija od vanjskih dionika (alumni, poslodavci, tržište rada i ostale relevantne organizacije)

Povratne informacija o kvaliteti studijskih programa dobivaju se temeljem mišljenja bivših studenata koji izražavaju svoju procjenu osposobljenosti za potrebe struke. Povremeno se dobivaju informacije i od nekih poslodavaca, kako bi se procijenilo njihovo zadovoljstvo kadrom koji se osposobljava na studijskim programima PMF-a. Od 2014. godine djeluje Alumni PMFST, Udruga bivših studenata i prijatelja Prirodoslovno - matematičkog fakulteta u Splitu. Kako je udruga osnovana relativno nedavno, do sada su održana predavanja na različite teme, ali suradnja je i dalje temeljena na individualnim kontaktima, što se nadamo unaprijediti u idućem periodu. Posebno je važno naglasiti suradnju s bivšim studentima koji rade kao učitelji u osnovnim i nastavnici u srednjim školama. Za sada se kroz neformalne razgovore i prijedloge članova udruge alumni oblikuju novi prijedlozi za unaprjeđenje studijskih programa.

Vrjednovanje studentske prakse, ako postoji (kratki opis postupaka provođenja i ocjenjivanja te osiguravanje kvalitete)

Vrjednovanje studentske prakse provodi se usmeno od strane predmetnog

nastavnika. Ujedno je student dužan priložiti dnevnik rada i obradu odabrane

teme stručne prakse.

Ostali postupci vrjednovanja koje provodi predlagatelj

Interne ankete za potrebe raznih tijela i službi Fakulteta.

Formalno i neformalno savjetovanje s kolegama u struci na razini Fakulteta i šire.

Opis postupaka informiranja vanjskih dionika o studijskom programu (studenti, poslodavci, alumni)

Informiranje vanjskih dionika o studijskim programima najčešće se odvija putem službenih mrežnih stranica Fakulteta (http://www.pmfst.unist.hr/), te istih stranica na engleskom jeziku (http://www.pmfst.eu/) kao i na upit pročelnicima i prodekanu za nastavu.

Budući studenti mogu dobiti detaljne informacije o programima na smotrama Sveučilišta, prilikom kojih se tiska adekvatna brošura, te drugi promidžbeni materijali, koji se obnavljaju i unaprjeđuju svake godine.

Medijsko predstavljanje (nastavnici i studenti povremeno objavljuju

http://www.unist.hr/LinkClick.aspx?fileticket=9Xt0gSkhtbQ%3d&portalid=0

http://www.pmfst.unist.hr/

http://www.pmfst.eu/


priloge i daju intervjue za različite tiskane i elektronske medije).

Vrlo efikasnim su se pokazale i organizacije događanja poput Festivala

znanosti, Noći istraživača, Zlatne večeri matematike na kojima sudjeluju

studenti preddiplomskih i diplomskih studija PMF-a, učenici, nastavnici

PMF-a kao i nastavnici matematike i informatike osnovnih i srednjih škola

sa šireg splitskog područja.

Studente završnih godina preddiplomskih studija matematike na PMF-u

pročelnik, na prigodnom susretu, informira o mogućnostima nastavka

studiranja na diplomskim studijima PMF-a, kompetencijama koje se

završetkom tih studija stječu kao i o mogućnostima zapošljavanja.

Odjel za matematiku jednom godišnje organizira posjet PMF-u splitskih

maturanata zainteresiranih za studij matematike pod nazivom: Maturanti

u gostima Matematici na PMF-u, pri čemu dobiju sve potrebne

informacije o studiju i sudjeluju u prigodnim radionicama s popularnim

matematičkim temama. Po potrebi Odjel za matematiku organizira

promociju studija i u drugim dalmatinskim gradovima.

Documents

matematički fakultet Sveučilišta u Splitu - pmfst.unist.hr · godina znali odlaziti u druge hrvatske sveučilišne centre. Sva tri smjera diplomskog sveučilišnog studija Matematika