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Universidad de Zaragoza. *(Universidad Coordinadora)
Nivel Académica: Doctor
Doctor RD 99/2011
Denominación corta: Matemáticas y Estadística
Denominación específica: Programa de Doctorado en Matemáticas y Estadística por la Universidad de La Laguna; la Universidad de Oviedo; la Universidad de Zaragoza; la Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea y la Universidad Pública de Navarra
Título conjunto: Si
Código ISCED 1: Matemáticas y estadistica
Código ISCED 2: No se indica ninguno
Universidad de La Laguna Código: 38008444
Universidad de Oviedo Código: 33023078
Universidad del País Vasco 48012838
Universidad Pública de Navarra 31009315
Agencia evaluadora: Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación
Identificador de la memoria de estudios: 205602071
El programa de Doctorado en Matemáticas y Estadística aunará diversas áreas de conocimiento con los objetivos de:
María Dolores Ugarte Martínez (Coordinadora)
Esteban Indurain Eraso (Responsable de Calidad del programa)
Principales titulaciones de acceso:
Este programa de doctorado está diseñado para acoger estudiantes con capacidad para el razonamiento abstracto, interés en la resolución de problemas y gusto por las matemáticas. Es imprescindible disponer de una sólida formación matemática y un nivel B1 de inglés, que será acreditado con un diploma o a través de una entrevista con la Comisión Académica del Programa. En este sentido, el perfil de acceso recomendado es el de un alumno con una licenciatura o grado en Matemáticas o Estadística y habiendo cursado uno de los másteres interuniversitarios que se señalan a continuación:
También podrán ser admitidos al programa de doctorado los estudiantes que hayan cursado otros másteres universitarios en ámbitos matemáticos o relacionados, bien en la UZ, UO, UPV, ULL, UPNA o en otras universidades. Otras titulaciones de grado que pueden dar acceso al programa son:
En el caso de alumnos cuyo grado no sea el de matemáticas o cuyo máster no se corresponda con los indicados en el perfil recomendado, la Comisión Académica del Programa de Doctorado podrá fijar complementos formativos. Dichos complementos formativos, que en ningún caso superarán los 15 créditos, corresponderán a alguna (o algunas) de las asignaturas de los másteres de modelización matemática o de iniciación a la investigación en matemáticas (o asignaturas similares del nuevo máster, cuando éste empiece a impartirse). La Comisión Académica de Doctorado, oído el tutor del alumno, decidirá sobre las asignaturas concretas a realizar. El contenido de las asignaturas puede verse en http://matg5.unizar.es/.
En el caso de alumnos provenientes de másteres con orientación profesional, que no hayan realizado créditos de investigación, el trabajo fin de máster podrá ser incluido entre los complementos de formación.
Estudiantes con discapacidad
Desde sus inicios, las universidades participantes han dedicado un importante esfuerzo a adaptar su tecnología para hacer posible el acceso a la Universidad a las personas con discapacidad. De igual modo, y tratando de facilitar los contenidos y recursos didácticos a todos los posibles usuarios, distribuye la documentación de las asignaturas en formato PDF, lo que permite su lectura automática a partir de herramientas de conversión TTS (Text-to-Speech, conversores de texto-voz). La Universidad de Zaragoza también dispone de una Oficina Universitaria de Atención a la discapacidad. (Web: http://ouad.unizar.es/).
Al colectivo de estudiantes con un grado de minusvalía superior o igual al 33% se le aplican las mismas exenciones y descuentos que el resto de universidades del sistema público.
Actividades formativas
Los/as estudiantes de doctorado, más allá de los requisitos exigidos en el tronco común, deberán realizar un total de 100 horas de Formación Temática y 30 horas de Formación Transversal.
Formación Temática (FT)
Corresponde a la profundización en el campo de la tesis. En muchas ocasiones los/as doctorandos/as propondrán a sus directores/as la realización de actividades (seminarios, congresos…) que resulten de interés para la realización de la tesis doctoral.
Formación Transversal (FTR)
Corresponde a la adquisición de capacidades y habilidades transversales que exceden el campo de la tesis y se aplican a un contexto más amplio.
Tipología y Cómputo de horas
La realización de actividades formativas se traduce en el reconocimiento de horas de una o más determinadas tipologías. Este reconocimiento se hace teniendo como referencia el “Documento de Homogeneización” de actividades formativas, que puedes consultar aquí:
Oferta de actividades
A continuación se detalla la oferta de actividades formativas disponible:
Oferta Actividades Formativas Transversales EDONA
Oferta de Actividades Formativas de los Institutos de Investigación
Además de estas, desde el Servicio de Biblioteca de la UPNA, también se ofertan actividades formativas, denominadas “Bibliopartículas”, con las que se intenta conseguir una base sólida en la búsqueda de bibliografía y referencias.
La EDONA difundirá esta oferta, así como otras actividades formativas que surjan y sean de interés, conforme se vayan conociendo las fechas concretas.
Todas las actividades formativas, temáticas y transversales, se pueden publicarán en:
Apoyo y seguimiento
La UPNA presta apoyo a sus estudiantes a través de diferentes servicios, entre los que destacan:
Las tesis leídas dentro del Programa de Doctorado en "Matemáticas y Estadística" se pueden consultar en el siguiente enlace.
Todas las tesis doctorales están accesibles en el repositorio institucional de la UPNA.
Fecha de efectos | Evaluación | Informe |
26/02/2014 | Verificación | Informe de verificación |
El Sistema de Garantía Interna de Calidad (SGIC) de este programa de doctorado está descrito en este enlace.
Los datos sobre el funcionamiento de este sistema, informes de evaluación y planes de mejora se pueden encontrar en este enlace
Indicadores del programa
Datos básicos de la Universidad
El comité de dirección de la EDONA es la estructura responsable de la calidad de los programas de doctorado en la Universidad Pública de Navarra.