УНИВЕРЗИТЕТ СВ. КИРИЛ И МЕТОДИЈ СКОПЈЕ Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство ЕЛАБОРАТ ЗА ДОКТОРСКИ СТУДИИ ПО ИНФОРМАТИКА АКРЕДИТИРАНИ СО РЕШЕНИЕ БРОЈ 12-110/4 ОД 14.03.2011 пречистен текст Скопје, oктомври 2011 година

Елаборат за измени и дополнувања на студиската програма од трет циклус на студиите по информатика на Факултетот за информатички науки и компјутерско инженерство Скопје 1. Вовед Третиот циклус студии по информатика на Факултетот за информациски науки и компјутерско инженерство (во продолжение ФИНКИ) се формира за да се овозможи школување на доктори по информатички науки. Потребата од ваков кадар се јавува за да може да се изградуваат највисоко образувани кадри како идни научни работници во информатиката кои ќе се вработуваат во високо-образовните институции, научно-истражувачките лаборатории и во стопанството. Тригодишните студиски програми за третиот циклус докторски студии по информатика на Природно-математичкиот факултет на Универзитетот Св. Кирил и Методиј од Скопје се акредитирани на 14.03.2011 (решение на Одборот за акредитација бр. 12-110/4). Притоа, како организатор и изведувач беше наведен Универзитет Св. Кирил и Методиј, Природно-математичкиот факултет (во продолжение ПМФ), Институт за информатика во Скопје. Согласно со Законот за основање на Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство во состав на Универзитетот,,Св. Кирил и Методиј - Скопје, што Собранието на Република Македонија го донесе на седницата одржана на 29 декември 2010 година (Решение 07-5276/1), сите членови на поранешниот Институт за информатика на ПМФ преминаа на ФИНКИ. Имајќи ги предвид овие две комплементарни одлуки, како организатор и изведувач на акредитираните студии останува само ФИНКИ. Акредитираните студии ќе се спроведуваат согласно со здобиените искуства од досегашните докторски студии на ИИ - ПМФ и ИКТИ - ФЕИТ и искуствата од земјите на Европската унија. 2. Општ дел Назив на предлагачот: ФИНКИ при УКИМ во Скопје. Назив на студиската програма: Студиската програма за докторски студии по информатика. Траење на студиите: студиите траат 3 години, организирани по ЕКТС. Вкупниот кредити што се добиваат изнесува 180 и се обезбедуваат преку три образовни дела. Наставата се изведува на македонски јазик, но може да се изведува и на еден од светските јазици, за што одлука донесува Советот на студиската програма. Услови за запишување: Студенти со завршен втор циклус образование од областа на информатиката и математиката.

Спецификација на специфичните компетенции кои студентот ќе ги стекне со завршувањето на студиите и за кои работни места е оспособен: студентот ќе биде оспособен самостојно да изведува научно-истражувачка дејност од областа на информатиката. Ќе биде оспособен за работните места каде што се бара научноистражувачка работа. Академскиот степен кој се стекнува со завршување на студиите: Доктор по информатички науки. 3. Студиска програма Научно подрачје и поле: Студиските програми по докторски студии на ФИНКИ се од подрачјето на информатиката и се состојат од еден модул, а ќе се одвиваат на македонски и англиски јазик. Студентите при уписот се изјаснуваат на кој јазик ќе ги следат студиите. Студиската програма по докторските студии на ФИНКИ трае 3 години и се организирани според ЕКТС. Вкупниот кредити што се добиваат изнесува 180 и се обезбедуваат преку три дела. Студискиот план за изведување на докторските студии е прикажан во следнава табела. I Година 1 Семестар Реден Активност Кредити 1 Задолжителен предмет I (стекнување на 4 генерички знаења) 2 Задолжителен предмет II (стекнување на 4 генерички знаења) 3 Задолжителен предмет III (стекнување на 4 генерички знаења) 4 Изборен предмет I 6 5 Изборен предмет II 6 6 Изборен предмет III 6 Вкупно 30 I Година 2 Семестар Реден Активност Кредити 1 Изборен предмет IV 6 2 Изборен предмет V 6 3 Докторски семинар со презентација 2 4 Самостојно научно истражување 14 5 Годишна конференција со презентација на извештај 2 6

Вкупно 30 II Година 3 Семестар Реден Активност Кредити 1 Самостојно научно истражување и 28 подготвување и поднесување на пријава за тема на докторската дисертација 2 Докторски семинар со презентација на 2 извештај Вкупно 30 II Година 4 Семестар Реден Активност Кредити 1 Работилница за истражувачка практика 3 2 Самостојно научно истражување и 25 публикување на резултатите 5 Годишна конференција со презентација на 2 извештај Вкупно 30 III Година 5 Семестар Реден Активност Кредити 1 Самостојно научно истражување и 28 публикување на резултатите 2 Докторски семинар со презентација на 2 извештај Вкупно 30 III Година 6 Семестар Реден Активност Кредити 1 Работилница за истражувачка практика 3 2 Самостојно научно истражување, 25 публикување на резултатите и пишување на тезата 3 Годишна конференција со презентација на 2 извештај Вкупно 30 Вкупно во сите три студиски години 180

3.1. Прв дел: Општи генерички знаења. Општите генерички знаења се стекнуваат преку следење на предметите за таа намена, учество на домашни и меѓународни научни конференции, учество на семинари и работилници, како и со соработка со стопанството. Во листата на предмети за стекнување генерички знаења се предметите: Научно-истражувачка етика, Раководење со научно-истражувачки проект, Пишување научно-истражувачки труд, Истражувачки методи. Секој студент е обврзан да ги слуша предметите Научно-истражувачка етика и Раководење со научно-истражувачки проект, а доколку нема печатени трудови и предметот Пишување научно-истражувачки труд. Деталниот опис на предметите е даден во продолжение. Назив на предметната програма Научно-истражувачка етика Код НИЕ Вид Задолжителен за сите идни докторанти што се занимаваат или ги користат информатичкокомуникациските технологии Ниво почетно ниво Академска година Прва Семестар Прв Број на кредити 4 Реализатор/и на наставата Катерина Здравкова Цели на предметната програма Предметот се стреми да го одреди вистинскиот баланс меѓу растечката улога на информацискокоминикациските технологии и заканите кои произлегуваат од тој раст, со посебен акцент на заштитата на личните и чувствителните податоци, безбедноста и сигурноста на компјутерската технологија, пристапот до информациите, заштитата на интелектуалната сопственост и професионалното однесување. Тој се занимава со согледувањето на етичките, законодавните, општествените и технолошките аспекти на приватноста и заштитата на податоците и сопственоста и ја проценува улогата на секој професионалец што ја создава или применува информатичко-комуникациската технологија. Предуслови Завршени магистерски студии Содржина на предметната програма Етика: нормативни рамки, вредности, анализа на пристапите; Приватност: концепт на приватноста, приватност на информациите, законодавна рамка, глобална перспектива, техники за зголемување на приватноста; Доверба: концепти и класификациајна довербата, сигурност / надежност на технологијата; Безбедност: безбедност на информациите, надзор;

Препорачана литература Методи на учење Проверка на знаењето Јазик на кој се изведува наставата ЗАБЕЛЕШКА Пристап: пристап кон информациите, софтверско пиратство; Сопственост: интелектуална сопстевност, ИКТ шпионажа; Влијание: општествено влијание, културно влијание и етнографија, глобализација; Однесување: професионално однесување, професионални кодекси, справување со информационите ризици. 1. Zdravkova, K. Joint Course in Privacy, Ethics and Social Responsibilities, available from http://ecourses.ii.edu.mk/ or http://perun.dmi.rs/moodle/ 2. Bynum T, Rogerson S. Computer Ethics and Professional Responsibility, Blackwell Publishing 3. Johnson D. Computer Ethics 4 th edition, Prentice Hall Следење на предавањата, истражувања, изработка на индивидуални и групни проектни задачи, учество во дискусиони форуми, презентација на истражувањата и изработка на индивидуален преглед на најзначајните современи настани од областа. Проверката на знаењето се реализира преку онлајн активностите на студентот и преку заедничките работилници на кои студентите ги презентираат своите резултати. Македонски Предметот е одобрен од страна на European Software Institute (ESI), претставништво на Software Engineering Institute (http://www.sei.cmu.edu/) за Европската унија. Здравкова е единствениот наставник што го одржувала овој предмет и на УКиМ во Скопје и на Универзитетот во Нови Сад од учебната 2006/07 до денес. Назив на предметната програма Раководење со научно-истражувачки проект Код РНИП Вид Задолжителен за сите идни докторанти што се занимаваат или ги користат информатичкокомуникациските технологии Ниво почетно ниво Академска година Прва Семестар Прв Број на кредити 4 Реализатор/и на наставата Маргита Кон-Поповска Цели на предметната програма Запознавање со извори на финасирање на проекти, проектна структура, евалуација на проекти, методологии на водење проект и одлучување од идеја до реализација Предуслови Завршени магистерски студии Содржина на предметната програма Извори на финасирање на национални и меѓународни проекти. Case studies на успешни FP, TEMPUS и NATО Science for peace проекти. Апликацииски форми и електронско поднесување

Препорачана литература Методи на учење Проверка на знаењето Јазик на кој се изведува наставата на апликации. Евалуација на проекти. Процес на преговори за одобрен проект. Методологији на пиошување на проект, визија, идеја, спецификација, комуникација. Донесување одлуки за проект, органиозација на проект, управување и следење на проект. Финансиско водење на проекти, временско водење на проекти, користење, распоред и оптимизација на ресурси. Извешта и резултати на проект. Дисеминација на резуултати. Повици за проекти од програмите Темпус, FP7, НАТО и други, како и од домашни финансиери; Прифатени проекти на разни повици Следење на предавањата, истражувања, примери успешни проекти, изработка на индивидуални и групни проектни задачи, учество во дискусиони форуми, презентација на истражувањата и изработка на индивидуален проект и избор на методологија за негово раководење Проверката на знаењето се реализира преку онлајн активностите на студентот и преку заедничките работилници на кои студентите ги презентираат своите резултати Македонски Назив на предметната програма Пишување научно-истражувачки труд Код ПНИТ Вид Задолжителен за сите идни докторанти што се занимаваат или ги користат информатичкокомуникациските технологии Ниво почетно ниво Академска година Прва Семестар Прв Број на кредити 4 Реализатор/и на наставата Смиле Марковски Цели на предметната програма Обучување на студентите за пишување научноистражувачки труд Предуслови Завршени магистерски студии Содржина на предметната програма Дистинкција меѓу научен труд и трудови во облик на семинарски работи, книги, учебници, монографски написи, новински написи, стручни написи; видови научни трудови: само со оригинални научни резултати, од ревијален (прегледен) карактер, куси рапорти (извештаи), од мешовит вид (од прегледен карактер со нови научни резултати); структура на научен труд: наслов, автор(и), адреса, апстракт, клучни зборови, вовед, главни резултати, заклучок, литература, благодарница, футноти; потенцирање на новите научни резултати во предговорот; избирање на списание во кое се поднесува научниот труд и начин на негово поднесување (пропратно писмо, обраќање до уредник на списанието); постапка по добивање реценија за испратен труд; технологии за пишување научен труд: ТеХ, LATeX, MSWord,

Препорачана литература Методи на учење Проверка на знаењето Јазик на кој се изведува наставата други текст едитори, поставување слики, графикони, табели и други видови прегледи; електронски и печатени изданија; разгледување на повеќе конкретни разни видови научни трудови и трудови од друг вид; прикажување на научен труд на научна конференција 1. T. Oetiker, H. Partl, I. Hyna,E. Schlegl: The not so short introduction to LATeX 2e, CTAN:/tex-archive/systems 2. P. W. Abrahams: TeX za nestrpljive, Mikro knjiga, Beograd, 1992 3. Научни монографии, трудови, сепарати од разни извори Посета на предавања, дискусии, изработка на сопствени скратени верзии од научни трудови, изработка на прегледни научни трудови со презентација на познати научни резултати и/или сопствени резултати, изработка на трудови во различни текст едитори со разни видови додатоци (слики, табели,...), изработка на презентации на научни трудови Преку рецензија на изработените трудови од кандидатите, резултати од нивно поправање, изгледот на заврчната верзија на трудот, квалитет на презентацијата на трудот Македонски Назив на предметната програма Истражувачки методи (со ИКТ медиуми) Код ИМ Вид Задолжителен за сите идни докторанти што се занимаваат или ги користат ИКТ или компјутерските науки Ниво почетно ниво Академска година Прва Семестар Прв Број на кредити 3 Реализатор/и на наставата Марјан Гушев Цели на предметната програма Целта на предметот е изучување на концепите, организационите структури и испорачливоста на истражувачките проекти, користејќи притоа квалитативни и квантитативни методи. Со цел да се прошири на постдипломско ниво, се очекува висок степен на разбирање и почитување на начинот на организација, планирање и извршување на техничките истражувачки проекти. Битно е да се балансира меѓу растечката улога на ИКТ, можностите и опасностите, со посебен акцент на пристапот до информациите, спречување на измамата, заштитата на авторството, интелектуалната сопственост и професионалното однесување. Истражувачките методи посебно се истакнуваат со интензивниот раст на социјалните ИКТ медиуми, поради Интернет и се помасовната употреба, начинот на пристап и пребарување,

методите за брзо и сеопфатно пребарување, семантичко и статистичко пребарување. Посебен аспект кон практичниот аспект имаат научните методи и ИКТ технологиите за пребарување. Предуслови Завршени подипломски студии по компјутерски науки и информатика Содржина на предметната програма Проектни пристапи ракување со проектите (управување со проектите; управување со квалитетот) Комуникациски вештини (презентациски вештини; пребарување на литературата и патентите; пишување технички извештај) Методи и истражување (анализирање на проблемите и техники за решавање на проблемите; методи за структурирање на проблемите; квалитатвни методи за системска/процесна анализа и оценка на однесувањето; квалитативни методи за обединување и анализа на податоците; експеримент и собирање на податоците; анализа на варијансите, статистичка контрола на квалитетот, статистичка контрола на процесите; плагијати и цитирање; здравствени и сигурносни аспекти на истражувањето) Препорачана литература Методи на учење Проверка на знаењето Јазик на наставата Статии од областа Следење на предавањата, истражувања, изработка на индивидуални проектни задачи, учество во социјални медиуми, изработка на научен труд. Проверката на знаењето и вештините се реализира преку практични реализации на домашни и проектни задачи Македонски 3.2. Втор дел: Обука за истражување. Обуката за истражување се реализира со избор на најмалку три од предложените предмети за таа намена и со пишување на пообемен семинарски труд или почетен научен труд. Изборот на предметите од обука за истражувањето кандидатот го врши во соработка со неговиот ментор од понудената листа на предмети. За секој положен предмет кандидатот добива 8 кредити, а за изработената семинарска работа, односно печатен научен труд, за секој труд посебно, од 6 до 12 кредити. Од овој дел може да се добијат од 30 до 60 кредити. Освоените повеќе од 30 кредити од овој дел се префрлаат во наредниот дел за докторска дисертација. Листа на изборни предмети од обука за истражување Листата се состои од предметите што следуваат, со тоа што таа ќе се дополнува според потребите, добиените сознанија за најновите научни достигнувања, подобрувањето на кадровскиот потенцијал на ФИНКИ, барањата поставени од стопанството, јавните и државните установи, како и од други потреби што можат да произлезат.

Назив на предметната програма Примена на електронски сервиси Код ПЕС Вид задолжителен, изборен или факултативен Ниво повисоко или пониско ниво Академска година Прва Семестар Втор Број на кредити 6 Реализатор/и на наставата Проф. Д-р Марјан Гушев Цели на предметната програма Сервисно ориентираните архитектури (СОА) овозможуваат реализација на електронските сервиси. Ова е голем контраст во однос на монолитната софтверска архитектура со тоа што ја отвара можноста за повторно-корисливи, флексибилни, скалабилни и рентабилни решенија. Технологиите на веб сервиси, кои во моментов во принцип употребуваат веб-базирани протоколи, дозволуваат широки можности на интероперабилност на системите преку интернет. Целта на овој предмет е студентите да стекнат знаења за принципите на електронските сервиси и СОА и како тие можат да се применат за реализација на бизнис сервиси. Практичните вештини се поврзани за технологиите и стандардите за веб сервисите. Предуслови Сервисно ориентирана архитектура Интернет технологии Содржина на предметната програма Принципи за електронски сервиси и СОА Примена на стандардите вклучувајќи XML, SOAP, WSDL и UDDI Напредни аспекти од веб-сервиси вклучуваќи на водење на повеќекратни сервиси и сигурност на повеќекратни сервиси Детали за.net и Java за користење, поврзување и овозможување на електронските сервиси Препорачана литература Методи на учење Service-Oriented Architectue: A Field Guide to Integrating XML and Web Services, Thomas Erl, Prentice Hall, 2005 J2EE Web Services, Richard Monson-Haefel (Addison Wesley) Service-Oriented Architecture (SOA) and Web Services: The Road to Enterprise Application Integration (EAI), Qusay H Mahmoud, 2005 Следење на предавања, учење преку изработка на семинарски работи, проектни задачи, читање на статии, други текстови, книги, дискусии, самостојна подготовка на испитот итн. Проверка на знаењето Сè што е вклучено во проверката на знаењето: 1 колоквиум за проверка на теориските знаења завршен испит (устен), домашни задачи, семинарски работи, проектни задачи. Јазик на кој се изведува наставата Македонски

Назив на предметната програма Напредни компјутерски системи Код НКС Вид задолжителен, изборен или факултативен Ниво повисоко или пониско ниво Академска година Прва Семестар Втор Број на кредити 6 Реализатор/и на наставата Проф. Д-р Марјан Гушев Цели на предметната програма Овој предмет ги опфаќа дизајнот и имплементацијата на масивните и паралелните системи, од машинска (хардвер) и програмска страна (софтвер). Се повеќе и повеќе масивните и паралелните системи имаат потреба од високи перформанси, скалабилност и преносливост, повторно употребливи и флексибилни компоненти, кои пак од друга страна побаруваат современи и соодветни пристапи во дизајнот. Целта на предметот е студентите да стекнат со знаења за решавање на најразлични проблеми при дизајнирање, пристапи, шаблони, рамки и методи за практична употреба. Предуслови Архитектура на компјутери Современи компјутерски системи Компјутерски мрежи Паралелно процесирање Мрежни и дистрибуирани оперативни системи Содржина на предметната програма Современи принципи за напредни компјутерски архитектури Организација на паралелно процесирање со примена на современи технологии за брзо процесирање Протоколи, функционален опис и дизајн на современи компјутерски системи Препорачана литература Гушев М., Архитектура на компјутери, Скопје, 2003 Гушев М., Инструкциско ниво на паралелизам, Скопје, 2005 Sima, Fountain & Kascuk, Advanced Computer Architectures, Kluwer, 1997 Hennessy J., Patterson D., Computer Architecture: A Quantitative Approach, fourth edition, Morgan Kaufman, 2008 Stallings W., Computer Organization & Architecture, 7th edition, Prentice-Hall, 2007 Методи на учење Следење на предавања, учење преку изработка на семинарски работи, проектни задачи, читање на статии, други текстови, книги, дискусии, самостојна подготовка на испитот итн. Проверка на знаењето Сè што е вклучено во проверката на знаењето: 1 колоквиум за проверка на теориските знаења завршен испит (устен), домашни задачи, семинарски работи, проектни задачи. Јазик на кој се изведува наставата Македонски

Назив на предметната програма Спецификација на софтверски барања Код ССБ Вид Изборен Ниво А повисоко Академска година Втора Семестар Трет Број на кредити 6 Реализатор/и на наставата Доц. д-р. Љупчо Антовски Цели на предметната програма Стекнување со вештини за напредно идентификување на софтверски барања, детално совладување на процесот на елицитација на софтверски барања, пишување спецификација на софтверски проект, управување со софтверски барања и нивните промени, моделирање на софтверски потреби. Предуслови Предмет поврзан со основи на софтверско инженерство Содржина на предметната програма Продлабочено студирање на методите, алатките, нотациите и техниките за валидација за анализа, спецификација, изработка на прототип и одржување на софтверски барања, Продлабочена анализа на објектно - ориентирано моделирање на барања, вклучувајќи моделирање преку кориснички случаи, статичко и динамичко моделирање Препорачана литература И. Самервил, Софтверско инженерство 8 издание, Просветно дело, 2009. Karl E. Wiegers, Software Requirements, Second Edition. Ben Rinzler Telling Stories: A Short Path to Writing Better Software Requirements. Stephen Withall Software Requirement Patterns (Best Practices). Методи на учење Следење на предавања, аудиториски вежби, учење преку изработка на семинарски работи, проектни задачи, читање на статии, други текстови, книги, дискусии. Проверка на знаењето колоквиуми (2, електронски со отворени книги), завршен испит (устен презентација и дискусија за изработен практичен проект и истражување), седмични домашни задачи, проектна задача. Јазик на кој се изведува наставата Македонски

Назив на предметната програма Машинско учење Код МУ Вид Изборен Ниво повисоко Академска година Втора Семестар Зимски Број на кредити 6 Реализатор/и на наставата Проф. Д-р Ана Мадевска Богданова Цели на предметната програма Да се обучат слушателите за изградба на интелигентни системи при решавање проблеми на препознавање облици во разни домени (процесирање слики, звук, генетски материјал). Предуслови Завршени додипломски / магистерски студии информатика Содржина на предметната програма Разни видови учење (надгледувано, ненадгледувано, веројатносно), статистички аспекти на надгледуваното учење, еволутивни и адаптибилни системи, проблем на генерализација, сеопфатно пресметување ( cloud computing) Препорачана литература Pattern Recognition and Machine Learning, C.M. Bishop, Springer 2006; Richard S. Sutton and Andrew G. Barto, "Reinforcement learning: An introduction", MIT Press, 1998; Ethem Alpaydin, "Introduction to Machine Learning", MIT Press, 2004. Методи на учење Проверка на знаењето Јазик на кој се изведува наставатa Следење на предавања, аудиториски вежби, лабораториски вежби, учење преку изработка на семинарски работи, изработка на проектни задачи, обработка на статии, други текстови, книги, дискусии. 1 семинарска работа што се презентира пред другите студенти, 1 групна (апликативна) проектна задача македонски

Назив на предметната програма Биоинформатика Код БИОИ Вид Изборен Ниво повисоко Академска година втора Семестар Зимски Број на кредити 6 Реализатор/и на наставата Проф. Д-р Ана Мадевска Богданова, Доц. Д-р Сашо Панов Цели на предметната програма Да се направи длабинска студија на молекуларната биологија од аспект на функционалноста на клетката. Да се разберат основите на генската и протеинската структура, да се научи како да се пребаруваат, визуализираат и анализираат протеинските структури, да се разбере и да се истражуваат UniProt базите податоци и да се научат различни методи за протеинска класификација Предуслови Содржина на предметната програма Препорачана литература Методи на учење Проверка на знаењето Јазик на кој се изведува наставата Завршени додипломски / магистерски студии информатика или интелигентни системи или биологија Геномски бази податоци, сличност на секвенции, DNA секвенцна анализа, RNA и предвидување на секундарна структура на протеини, Маркови вериги, примена на динамичко програмирање (глобално и локално подредување), анализа на податоци од микрополиња R. Durbin, A. Krogh, G. Mitchinson, S. Eddy, "Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids", Cambridge University Press, 1999, "Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis of Genes and Proteins" (Andreas D. Baxevanis, B. F. Ouellette), Paperback, 2nd ed., 470pp., ISBN: 0471383910, Publisher: Wiley, John & Sons, Inc., Pub. Date: May 2001 Следење на предавања, аудиториски вежби, лабораториски вежби, учење преку изработка на семинарски работи, изработка на проектни задачи, обработка на статии, други текстови, книги, дискусии. 1 семинарска работа што се презентира пред другите студенти, 1 групна (апликативна) проектна задача македонски

Назив на предметната програма Статистичка теорија на учење Код СТУ Вид изборен Ниво А Академска година Прва Семестар Втор Број на кредити 6 Реализатор/и на наставата Проф. Д-р Жанета Попеска, Доц. Д-р Марија Михова Цели на предметната програма Со завршувањето на овој предмет студентите ќе ги научат основните веројатносни и пресметковни методи за статистичко моделирање на комплексни повеќедимензионални податоци, со акцент на графичките модели кои претставуваат моќно орудие во сознавањето на статистичката зависност. Посебен фокус ќе биде даден на теориски и методолошки принципи на претставување, оценување и изведување на статистички заклучоци. Предуслови Претходни курсеви по линеарна алгебра, калкулус, основна веројатност, статистика и алгоритми. Претходни курсеви од теорија на графови, теорија на информации и теорија на оптимизација се пожелни но не се задолжителни. Неопходно е познавање на матрично-ориентиран програмски јазик (R, Splus или Matlab) Содржина на предметната програма Вовед во графички модели. Условна независност. Насочени и ненасочени графички модели. Изведување статистички заклучоци: Алгоритам за елиминација. Збир-производ алгоритам. Фактор графови. Оценување и параметризација: Баесово, максимално подобно и максимално а постериори оценување. Линеарна регресија. Линеарна класификација. Експоненцијални фамилии. Коњугираност. Доволни статистики. Примери: Скриени Маркови модели. Факторска анализа. Калманов филтер и израмнувач. Општи алгоритми на изведување заклучоци: Дрво на спојување. Апроксимативна инференција: методи на избор на примерок. Апроксиматиовна инференција: вариациони методи. Препорачана литература S. Lauritzen, Graphical models, Publisher: Oxford University Press, 1996. J. Whittaker, Graphical Models in Applied Multivariate Statistics, Wiley, 2009. N. Cressie, Statistics for Spatial Data, Wiley, NY, 1993. S. Banerjee, B.P. Carlin and A.E. Gelfand, Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data, Chapman and Hall/CRC Press, 2004. Vladimir N. Vapnik, Staistical Learning

Методи на учење Проверка на знаењето Јазик на кој се изведува наставата Theory, Wiley, 1998 Следење на предавања, изработка на домашни задачи, изработка на проект,читање на статии, други текстови, книги, дискусии. Домашни задачи носат 60% од поените. Изработка на самостоен проект носи 40% од поените. македонски

Назив на предметната програма Грид пресметување Код ГРП Вид задолжителен, изборен или факултативен Ниво А Академска година Втора Семестар трет Број на кредити 6 Реализатор/и на наставата Доц. Д-р Анастас Мишев, Проф. Д-р Маргита Кон- Поповска Цели на предметната програма Запознавање со концептите на грид пресметување, колаборативно истражување, програмирање на системи со големи димензии, процесирање со високи перформанси, концепти на дистрибуирано складирање, современи трендови во развој на системи со голем степен на паралелизам. Предуслови Содржина на предметната програма Препорачана литература Методи на учење Проверка на знаењето Јазик на кој се изведува наставата Воведни концепти на грид пресметување, грид архитектура, основни елементи. Грид мидлвер, карактеристики и различни имплементации. Програмски модел на грид пресметување. Програмирање на системи со високи перформанси. Искористување на грид инфраструктура за колаборативно истражување. Вовед во дистрибуирано складирање на податоци, проблеми и предизвици. Грид манипулација со податоци. Сервисно базирани гридови. Пресметување во облакот. - Vladimir Silva, Grid Computing for Developers, Charles River Media, 2005. - Grid Computing Making the Global Infrastructure a Reality, F. Berman, G. C. Fox and A. J. G. Hey editors, Wiley, 2003 - The Grid 2, Second Edition: Blueprint for a New Computing Infrastructure (The Elsevier Series in Grid Computing), Ian Foster (Editor), Carl Kesselman (Editor), Morgan Kaufmann, 2004 - Актуелни научни трудови релевантни за областа. Следење на предавања, лабораториски вежби, учење преку изработка на семинарски работи, проектни задачи, читање на статии, други текстови, книги. завршен испит (устен или писмен), практичен испит, семинарски работи, проектна задача. македонски

Назив на предметната програма Напредни пресметувачки методи Код НПМ Вид задолжителен, изборен или факултативен Ниво А Академска година Прва Семестар Втор Број на кредити 6 Реализатор/и на наставата Доц. Д-р Анастас Мишев Цели на предметната програма Запознавање со концептите научно програмирање, примена современите пресметувачки архитектури и платформи (грид, системи со високи перформанси) во науката и инженерството, напредни брзи нумерички алгоритми,. Предуслови нема Содржина на предметната програма Концепти на научно програмирање. Напредни нумерички методи. Отворени проблеми на пресметувањето во областа на редукција на модели, симулација на текови, пропагација, честички. Монте Карло алгоритми, примена и паралелизација. Имплементација и паралелизација на фреквентни и временски анализи на сигнали. Имплементација на брзи алгоритми на системи со високи перформанси. Препорачана литература - Advanced Computational Methods in Science and Engineering, Koren, Barry; Vuik, Kees (Eds.), Springer 2010. - Актуелни научни трудови релевантни за областа. Методи на учење Следење на предавања, лабораториски вежби, учење преку изработка на семинарски работи, проектни задачи, читање на статии, други текстови, книги. Проверка на знаењето завршен испит (устен или писмен), практичен испит, семинарски работи, проектна задача. Јазик на кој се изведува наставата Македонски

Назив на предметната програма Истражувања во бази податоци Код ИБП Вид изборен Ниво А Академска година втора Семестар четврт Број на кредити 6 Реализатор/и на наставата проф. д-р Маргита Кон-Поповска, доц, д-р Горан Велинов Цели на предметната програма Да обезбеди преглед за тековни истражувања во областа на бази податоци како што се унапредувања на управувачки системи и архитектури на ДБ, управување со бази од голем обем, во централизирани и дистрибуирани околини, Cloud computing со дистрибуирани и нерелациони бази на податоци, структурирани и неструктурирани бази податоци, управување со несигурни и веројатносни податоци и други, што ќе обезбеди студентот да ги осознае проблеми и состојби во истражувањата и ќе му помогне во одлуката за избор на сопствено поле на истражување.. Предуслови Завршени магистарски студии, со положени најмалку 2 од следните предмети (области): Извршување и оптимизација на прашалници (SQL изрази) теоретски аспекти,напредни Алгебарски Структури, Доверливост (безбедност) и сигурност кај системите за управување со бази на податоци, Грид и научно програмирање, оптимизација. Содржина на предметната програма - Ревидирање на јадро на системи за управување со бази на податоци (database engines), системска архитектура (database system architecture) (дизајн, оптимизација и имплементација) и ценовна оптимизација на прашалници (cost-based query optimization) - Управување со бази на податоци од голем обем (Large-scale enterprise database management ) со интеропирабилност и семантички конзистентности, во хетерогени, централизирани и дистрибуирани средини. Автоматско администрирање со бази на податоци. - Cloud computing со дистрибуирани и нерелациони бази на податоци. Нови техники за управување со трансакции и принцип на складирање. Оптимизација и процесирање на прашалници на илјадници јазли (nodes). Паралелно програмирање со Map-Reduce. - Хетерогени системи за управување со бази на податоци, бази на податоци без шема (schemaless) - интегрирање на структурирани и полуструктурирани податоци, информациска интеграција. Управување со несигурни и веројатносни податоци. Квалитет на податоците. - Интеракција човек-податоци, социјални мрежи,

Препорачана литература Методи на учење Проверка на знаењето Web 2.0, пресонализација и контекстуализација на задачи наменети за пребарување (search-related tasks). - Стриминг и мрежни податоци. - Само-подобрувачки и адаптивни системи. - Предизвиците покренати од нови хардверски технологии и енергетски ограничувања. Базична литература: - C. J. Date. Introduction to Database systems, Addison Wesley Longman, 7th edition, 1999. - A. Silberschatz, H. F. Korth and S. Sudarshan. Database system concepts, McGraw-Hill Publishing Co., 5th edition, 2005. - R. Ramakrishnan and J. Gehrke. Database management systems, McGraw Hill Higher Education, 3rd edition, 2002 - C. Yang. Relational Databases, Prentice Hall, 1985. Специфична литература: - The Lowell Database Research Self-Assessment. Serge Abiteboul, Rakesh Agrawal, Philip A. Bernstein, Michael J. Carey, Stefano Ceri, W. Bruce Croft, David J. DeWitt, Michael J. Franklin, Hector Garcia-Molina, Dieter Gawlick, Jim Gray, Laura M. Haas, Alon Y. Halevy, Joseph M. Hellerstein, Yannis E. Ioannidis, Martin L. Kersten, Michael J.Pazzani, Michael Lesk, David Maier, Jeffrey F. Naughton, Hans-Jörg Schek, Timos K. Sellis, Avi Silberschatz, Michael Stonebraker, Richard T. Snodgrass, Jeffrey D. Ullman, Gerhard Weikum, Jennifer Widom, and Stanley B. Zdonik. June 2003 - The Claremont Report on Database Research. Rakesh Agrawal, Anastasia Ailamaki, Philip A. Bernstein, Eric A. Brewer, Michael J. Carey, Surajit Chaudhuri, AnHai Doan, Daniela Florescu, Michael J. Franklin, Hector Garcia Molina, Johannes Gehrke, Le Gruenwald, Laura M. Haas, Alon Y. Halevy, Joseph M. Hellerstein, Yannis E. Ioannidis, Hank F. Korth, Donald Kossmann, Samuel Madden, Roger Magoulas, Beng Chin Ooi, Tim O Reilly, Raghu Ramakrishnan, Sunita Sarawagi, Michael Stonebraker, Alexander S. Szalay and Gerhard Weikum. May, 2008. Студентот во соработка со професорот треба да изврши истражување во област од интерес. Учење преку читање на статии, релевантни текстови, книги, дискусии со професор, самостојна подготовка на испитот, предавања. Изработка на семинарски работи, статија. Истражувањето треба да резултира со научен труд кој ќе се објави на рецензирана интернационална конференција што е индексирана според некој од системите за индексирање (IEEE Xplore, IEE INSPEC, EI Compendex, Thomson ISI, ZentralBlatt, DBLP - Computer Science Bibliography и др.) или во зборник на трудови што ќе биде печатен со ISBN

Јазик на кој се изведува наставата код од страна на реномиран издавач Springer, IEEE Publishing Services или слично. македонски

Назив на предметната програма Интелигентни информациски системи Код ИИС Вид изборен Ниво А Академска година Втора Семестар четврти Број на кредити 6 Реализатор/и на наставата проф. д-р Маргита Кон-Поповска, доц. д-р Горан Велинов Цели на предметната програма Да обезбеди знаење од напредните теоретски концепти што се потребни за обединување на Вештачка интелигенција (Artificial Intelligence) и Теоријата на бази на податоци (Database Theory), што ќе обезбеди истражувачки и развојни активности во оваа поле. Треба да ги приближи најактуелните достигнувања и тековните истражувања одобласта на формални алатки за моделирање и развивање алгоритми при градење на апликации за вештачки интелигентни системи, како и од бази податоци - теоретските аспекти што се вградени во современите системи за управување со бази на податоци, Исто така, треба да обезбеди проучување на архитектурите на системите, анализа и дизајн на алатките и техниките, искуствата во имплементација на системи од оваа област. Во склоп на тоа треба да бидат проучени и системите на податочни складови (Data Warehouses - DW), деловно интелигентните системи (Business Intelligence - BI), системи за управување на односите со клиентите (Customer Relationship Management CRM), системи за планирање на бизнисот (Enterprise Resource Planning ERP) и др. Предуслови Завршени магистерски студии, со положени најмалку 2 од следните предмети (области): Извршување и оптимизација на прашалници (SQL изрази) теоретски аспекти, Концептуални податочни модели кај податочни складови, Моделирање и управување на ETL процеси кај податочните складови, Напредни концепти на бази на податоци, Напредни алгебарски Структури, Доверливост (безбедност) и сигурност кај системите за управување со бази на податоци, Грид и научно програмирање, оптимизација, Компјутерски науки за Интелигентни системи, Податочно рударство. Содржина на предметната програма Податочни складови (Data Warehouses - DW), Податочно рударство (Data Mining DM) Деловно интелигентните системи (Business Intelligence - BI), Системи за управување на односите со клиентите (Customer Relationship Management CRM), Системи за планирање на бизнисот (Enterprise

Препорачана литература Методи на учење Проверка на знаењето Јазик на кој се изведува наставата Resource Planning ERP) и др. Базична литература: - A. Silberschatz, H. F. Korth and S. Sudarshan. Database system concepts, McGraw-Hill Publishing Co., 5th edition, 2005. - R. Ramakrishnan and J. Gehrke. Database management systems, McGraw Hill Higher Education, 3rd edition, 2002 - Michael Sipser, Introduction to the Theory of Computation, PWS Pub. Co.; 1 edition (December 13, 1996) Специфична литература: - Y. Ioannidis. Query Optimization, ACM Computing Surveys, 1996. - M. Golfarelli and S. Rizzi. Data Warehouse Design: Modern Principles and Methodologies, McGraw-Hill Osborne Media, 1 edition, May, 2009. - Torben Bach Pedersen. Aspects of Data Modeling and Query Processing for Complex Multidimensional Data, Ph.D. Dissertation, 2000 - T. Nguyen, A. Min Tjoa, and R. Wagner. Conceptual Multidimensional Data Model Based on MetaCube, ADVIS 2000:24-33. - P. Vassiliadis, A. Simitsis and S. Skiadopoulos. Conceptual Modeling for ETL Processes, DOLAP 2002:14-21. - The Claremont Report on Database Research. Rakesh Agrawal, Anastasia Ailamaki, Philip A. Bernstein, Eric A. Brewer, Michael J. Carey, Surajit Chaudhuri, AnHai Doan, Daniela Florescu, Michael J. Franklin, Hector Garcia Molina, Johannes Gehrke, Le Gruenwald, Laura M. Haas, Alon Y. Halevy, Joseph M. Hellerstein, Yannis E. Ioannidis, Hank F. Korth, Donald Kossmann, Samuel Madden, Roger Magoulas, Beng Chin Ooi, Tim O Reilly, Raghu Ramakrishnan, Sunita Sarawagi, Michael Stonebraker, Alexander S. Szalay and Gerhard Weikum. May, 2008. Студентот во соработка со професорот треба да изврши истражување во област од интерес. Учење преку читање на статии, релевантни текстови, книги, дискусии со професор, самостојна подготовка на испитот, предавања. Изработка на семинарски работи, статија. Истражувањето треба да резултира со научен труд кој ќе се објави на рецензирана интернационална конференција што е индексирана според некој од системите за индексирање (IEEE Xplore, IEE INSPEC, EI Compendex, Thomson ISI, ZentralBlatt, DBLP - Computer Science Bibliography и др.) или во зборник на трудови што ќе биде печатен со ISBN код од страна на реномиран издавач Springer, IEEE Publishing Services или слично. македонски

Назив на предметната програма Роботика Код РОБ Вид Изборен Ниво повисоко Академска година втора Семестар трет Број на кредити 6 Реализатор/и на наставата доц. д-р. Невена Ацковска Цели на предметната програма Да се направи длабинска студија на роботиката, со цел градење и програмирање роботи за различни намени. Претставува комбинација од три големи подобласти: чувствување, пресметување со донесување одлуки и изведување акци. Секој од овие делови соодветно има теоретски основи и практични апликации кои доведуваат до автономност на роботите. Студентите ќе се здобијат со големо теоретско и практично знаење за изградба и управување со роботи. Ќе се нагласи потребата од користење софтверски алатки во фазите на моделирање, се до добивањето на целниот модел над кој се изградува робот за соодветна намена. Предуслови Завршени додипломски / магистерски студии информатика или интелигентни системи или автоматика Содржина на предметната програма Перцепција: визија, сензори за слики, интерпретација на податоци добиени од сензори на досег, тактилни сензори и сензори на сила, др. сензори. Когниција: вештачка интелигенција за роботика, репрезентација на знаење, планирање, распределување задачи. Акција: кинематика, динамика, управување, манипулација, движење. Математички основи: процесирање сигнали, оптимални проценки, веројатносни модели, диференцијална геометрија. Препорачана литература Методи на учење Проверка на знаењето Јазик на кој се изведува наставата Theory Of Applied Robotics, Reza N. Jazar, Springer, 2007 Robot Programming : A Practical Guide to Behavior- Based Robotics, Joe Jones и Daniel Roth, McGraw- Hill (2004) Springer Handbook in Robotics, edt. Siciliano, Khatib, Springer 2008 Следење на предавања, аудиториски вежби, лабораториски вежби, учење преку изработка на проектни задачи, обработка на статии, други текстови, книги, дискусии и учество на конференции. 1 практичен индивидуален проект, 1 групна (апликативна) проектна задача македонски

Назив на предметната програма Компјутерска лингвистика Код КЛ Вид изборен Ниво почетно ниво Академска година прва Семестар втор Број на кредити 8 Реализатор/и на наставата проф. д-р. Катерина Здравкова Цели на предметната програма Стекнување на клучните предзнаења за обработката на природните јазици и за техниките кои ја овозможуваат оваа обработка. Предуслови Завршени додипломски студии по: информатика или компјутерски науки или филологија. Содржина на предметната програма Воведни поими: фонологија; морфологија; синтакса; семантика; говор; прагматика Техники за обработка на природните јазици: сегментација на текстот; означување на зборовните групи; парсирање; разрешување на зборовната повеќезначност; разрешување на анафората; генерирање природни јазици; прибирање информации; корпусна лингвистика; онтологии Примена на машинското учење во обработката на јазиците: индуктивно учење на морфологијата, синтаксата и семантиката; категоризација; екстракција на информациите, разрешување на неодреденоста Препорачана литература 1. Mitkov, R. (editor) The Oxford handbook of computational linguistics, Oxford University Press (2005) 2. Jurafsky, D, Martin, J Speech and Language Processing: International Version: an Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition, Prentice Hall Series in Artificial Intelligence (2008) 3. Manning, C., Raghavan, P., Schutze, H. Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press (2008) Методи на учење Следење на предавања, аудиториски вежби и лабораториски вежби, учење преку изработка на проектни задачи, читање книги, статии, стручни текстови, дискусии, самостојно истражување, индивидуална подготовка на научни и стручни трудови наменети за публикување на меѓунардони и домашни списанија и зборници од конференции. Проверка на знаењето Индивидуални и групни семинарски работи кои се презентираат пред сите студенти, 1 индивидуална проектна задача и 1 групна проектна задача. Јазик на кој се изведува наставата македонски

Назив на предметната програма Софтверско инженерство за критични системи Код СИКС Вид задолжителен, изборен или факултативен Ниво А Академска година Прва Семестар втор Број на кредити 6 Реализатор/и на наставата Проф. Д-р Катерина Здравкова, Доц. Д-р Анастас Мишев Цели на предметната програма Вовед и критичка анализира на критични системи (КС). Потреби од инженерство на КС и улогата на формалните приоди во животниот дел на КС. Запознавање со клучните елементи на временски критичните системи и на ниво на спецификација и на ниво на дизајн. Користење на темпорална логика за верификација и валидација на КС. Предуслови Содржина на предметната програма Препорачана литература Методи на учење Проверка на знаењето Јазик на кој се изведува наставата Класификација и анализа (примери, анализа, таксономија, напори за стандардизација). Временски-критични системи. Улогата на формалните пристапи. Формалните приоди во животнио дел на КС. Интервална темпорална логика. Еволуција. - Software Engineering for Real-Time Systems by Cooling, Jim, Barnes and Noble, 2002 - Formal Methods for Industrial Critical Systems, Darren Cofer (editor), Alessandro Fantechi (editor), Springer LNCS, 2008. - Актуелни научни трудови релевантни за областа. Следење на предавања, лабораториски вежби, учење преку изработка на семинарски работи, проектни задачи, читање на статии, други текстови, книги. завршен испит (устен или писмен), практичен испит, семинарски работи, проектна задача. македонски

Назив на предметната програма Управување со софтверски процеси Код УСП Вид Изборен Ниво А повисоко Академска година втора Семестар четврт Број на кредити 6 Реализатор/и на наставата Доц. д-р. Љупчо Антовски Цели на предметната програма Стекнување со компетенции за управување со софтверски процеси и проекти. Совладување на техниките и методите за проектна метрика. Стекнување меки вештини за управување со луѓе. Идентификување ризик и справување со ризици. Стекнување вештини за преговарање за софтверски продукт Предуслови Еден предмет од групата на предмети од софтверско инженерство Содржина на предметната програма Рамка за зрелост на софтвер, принципи на промени кај софтверски процеси, оценка на софтверски процес, софтверски стандарди управување со софтверски организации, животен дел и процесни модели, процесни метрики, планирање кај софтверски проекти, механизми за набљудување и управување со распоред, проценка на буџет, управување со квалитет, оценување на продуктивност, лидерство, мотивација, градење и вреднување на тимот, методи за преговарање за софтверски продукт. Препорачана литература И. Самервил, Софтверско инженерство 8 издание, Просветно дело, 2009. W. Humphrey, Managing the Software Process, Addison-Wesley: Reading, MA, 1993. W.Royce, Software Project Management: A Unified Framework, Capers Jones, Assessment and Control of Software Risks, Prentice- Hall: Englewood Cliffs NJ, 1994. M. O'Brien, Software Production Management, NCC Blackwell Ltd.: Oxford, U.K., 1992. M. Paulk, B. Curtis, M. Chrissis, C. Weber "Capability Maturity Model, V.1.1.," Technical Report, SEI, Carnegie-Mellon Univ., 1993. Методи на учење Следење на предавања, аудиториски вежби, учење преку изработка на семинарски работи, проектни задачи, читање на статии, други текстови, книги, дискусии. Проверка на знаењето колоквиуми (2, електронски со отворени книги), завршен испит (устен презентација и дискусија за изработен практичен проект и истражување), седмични домашни задачи, проектна задача. Јазик на кој се изведува наставата македонски

Назив на предметната програма Моделирање на надежност на мрежи Код МНМ Вид изборен Ниво А повисоко Академска година Втора Семестар четврти Број на кредити 6 Реализатор/и на наставата Доц. д-р Марија Михова Цели на предметната програма Ќе се изучуваат основите на надежност на мрежи, алгоритми за пресметување на надежноста на мрежи и мерки за пресметка на важноста на компонентите. Предуслови Конечна математика, алгоритми Содржина на предметната програма Надежност на системи, надежност на транспортни системи. Моделирање на надежност на мрежи. Статистички методи во анализата на надежност на мрежи. Алгоритми за пресметување на надежноста на мрежи и транспортни системи. Мерки за важноста на компонентите. Препорачана литература 1. D. D. Harms, Network reliability: experiments with a symbolic algebra environment, CRC Press series on discrete mathematics and its applications 2. Douglas R. Shier, Network Reliability and Algebraic Structures, Oxford University Press, 1991 Методи на учење Следење на предавања, аудиториски вежби, лабораториски вежби. Изработка на проектни задачи. Читање на статии. Проверка на знаењето Сè што е вклучено во проверката на знаењето: колоквиуми (2), завршен испит (устен), практичен испит, домашни задачи, проектни задачи Јазик на кој се изведува наставата македонски

Назив на предметната програма Теорија на графови Код ТГ Вид изборен Ниво А повисоко Академска година Прва Семестар втор Број на кредити 6 Реализатор/и на наставата Проф. Д-р Смиле Марковски, Доц. д-р Марија Михова Цели на предметната програма Да се изучи теоријата на графови при што акцентот се става на анализа на алгоритми за графови. Предуслови Конечна математика Содржина на предметната програма Вовед во графови и комплексност на алгоритми. Дрва, гранење, сврзани дрва. Планарни графови. Алгебарска теорија на графови. Мрежи и проток низ мрежи. Ојлерова и Хамилтонова прошетка. Боење на графови.np комплетни проблеми за графови. Препорачана литература 1. J. L. Gross, J. Yellen Handbook of graph theory, CRC Press LLC, 2004 2. A. M. Gibbons, Algorithmic graph theory, press Syndicate of the University of Cambridge, 1999 Методи на учење Следење на предавања, аудиториски вежби, лабораториски вежби. Изработка на проектни задачи. Читање на статии. Проверка на знаењето колоквиуми (2), завршен испит (писмен и устен), практичен испит, домашни задачи, проектни задачи Јазик на кој се изведува наставата македонски

Назив на предметната програма Теорија на случајни процеси Код ТСП Вид изборен Ниво А Академска година Втора Семестар трет Број на кредити 6 Реализатор/и на наставата Проф. д-р Верица Бакева Проф. д-р Магдалена Георгиева Цели на предметната програма Проучување на теоријата на случајни процеси, општо и за специјални случајни процеси, како и нивна примена во опишување на реални процеси Предуслови Случајни процеси (втор дел) Содржина на предметната програма Основни карактеристики на случајни процеси, стационарност, ергодичност, спектрална анализа. Маркови процеси. Разгранувачки процеси: контролирани стохастички процеси, процеси со миграција. Гранични теореми. Сума од случаен на случајни променливи и нивна примена. Теорија на обнова и процеси на регенерација. Препорачана литература 1. Georg Lindgren: Lectures on Stationary Stochastic Processes (1999) 2. Papullis: Probability, Statistics and Stochastic Processes (1965) 3. Ibrahim Rahimov: Random Sums And Branching Stochastic Processes (1995) Методи на учење Следење на предавања, аудиториски вежби, учење преку изработка на семинарски работи, проектни задачи, читање на статии, други текстови, книги, дискусии, самостојна подготовка на испитот итн. Проверка на знаењето 2 колоквиуми (теорија и задачи), завршен испит: устен и писмен (ако не се полочат колоквиумите), домашни задачи, 1 семинарска работа, 1 проектна задача Јазик на кој се изведува наставата македонски