Srce DEI 2026: Predavanja | Dani e-infrastrukture Srce DEI 2026

Novosti u informacijskom krajobrazu znanosti i visokog obrazovanja

Sveučilišni računski centar Sveučilišta u Zagrebu (Srce) održava i razvija značajne nacionalne informacijske sustave u području znanosti i obrazovanja, čiji je vlasnik Ministarstvo znanosti, obrazovanja i mladih. Na poslovima održavanja, razvoja i podrške ovim sustavima angažiran je veliki broj djelatnika Srca, a njihovih je korisnika oko 200 000. U ovom predavanju bit će prikazan pregled najvažnijih iskoraka u informacijskoj infrastrukturi visokog obrazovanja i znanosti ostvarenih tijekom 2025. godine (od prošle konferencije Srce DEI) te planiranih novosti i iskoraka u 2026. godini.

U predavanju će biti pokriveni Informacijski sustav visokih učilišta (ISVU), Informacijski sustav znanosti RH (CroRIS), Informacijski sustav Registra Hrvatskog kvalifikacijskog okvira (ISRHKO) te sustavi vezani za studentski standard – Informacijski sustav akademskih kartica (ISAK), Informacijski sustav studentskih prava (ISSP), Informacijski sustav za studentske natječaje (Vidra) i drugi sustavi vezani za dodjelu studentskih stipendija.

Predavači

Matija Kranjčina, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar
Dunja Radović, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar
Mia Matijašević, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar
mr. sc. Nadža Hadžović, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar

Moderator: dr. sc. Ognjen Orel, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar

Napredno računanje i umjetna inteligencija u službi znanosti

Srce sustavu znanosti i visokog obrazovanja pruža uslugu Napredno računanje, koja pomoću superračunala „Supek“ i resursa za računanje u oblaku „Vrančić“ te virtualnog računalnog klastera Padobran i platformi Jupyter i Galaxy omogućuje rješavanje računalno zahtjevnih problema.

Nakon tri godine rada usluge vidljiv je utjecaj brzog razvoja i primjene generativne umjetne inteligencije. Dok se procesorski resursi i dalje koriste prvenstveno za klasične znanstvene aplikacije iz područja poput računalne kemije, biologije ili fizike, grafički procesori primarno su korišteni za razvoj i primjenu umjetne inteligencije.

U dvama blokovima prikazat će se primjeri korištenja resursa za napredno računanje u različitim područjima znanosti – meteorologije, otkrivanja lijekova ili novih materijala, akvakulture i stočarstva te primjeri izgradnje jezičnih modela i primjene alata otvorenog koda za umjetnu inteligenciju.

Moderator: Emir Imamagić, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar

Agentsko modeliranje konsenzusa u DLT sustavima, dr. sc. Matija Piškorec, Institut Ruđer Bošković

Konsenzus je ključna komponenta za postizanje jedinstvenog globalnog stanja sustava raspodijeljenih glavnih knjiga (DLT). Tijekom posljednjih dvaju desetljeća intenzivnog razvoja DLT protokola razvijeno je mnogo različitih mehanizama konsenzusa osmišljenih kako bi zadovoljili različite karakteristike kao što su decentralizacija, sigurnost i skalabilnost. Međutim, sustavna usporedna analiza konsenzusa u stvarnim DLT sustavima još uvijek je nedovoljno istraženo područje. U tu smo svrhu razvili simulator temeljen na agentskom modeliranju (ABM), koji koristi algoritam Gillespie za asinkronu simulaciju svih događaja u tipičnom DLT sustavu te u njemu implementirali dva konceptualno različita mehanizama konsenzusa: Proof-of-Work (PoW) i Stellar Consensus Protocol (SCP). Potom smo proveli opsežnu usporednu analizu njihovih performansi pretpostavljajući različite peer-to-peer (P2P) komunikacijske topologije te uz povećanu komunikacijsku latenciju između čvorova i broj transakcija koje treba finalizirati. Prvi rezultati upućuju na ključnu ulogu koju komunikacijska topologija P2P ima u učinkovitosti konsenzusa te da svojstvo brze finalnosti (koje osigurava postizanje konsenzusa unutar ograničenog vremenskog roka) dolazi uz cijenu povećanog komunikacijskog opterećenja. Simulacije su provedene na računalnoj infrastrukturi Sveučilišta u Zürichu, u suradnji s Institutom Ruđer Bošković, a predavanje će se dotaknuti i njihove potencijalne buduće prilagodbe na računalne sustave Srca.

Arhitektura umjetne inteligencije temeljena na alatima otvorenog koda, Miro Mačinković, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar

Na ovom će se predavanju dati pregled dostupnih tehnologija i alata otvorenog koda koji omogućuju pružanje usluga umjetne inteligencije. Jezgru arhitekture korištene u Srcu čini OpenAI-kompatibilni poslužitelj na vlastitoj GPU infrastrukturi pokretan alatom vLLM.

Izloženi API omogućuje razvojnim programerima korištenje velikih jezičnih modela u drugim sustavima i aplikacijama.

Za uspostavu korisničkog sučelja prilagođenog krajnjim korisnicima koristi se alat Open WebUI, koji nudi izravan pristup velikom jezičnom modelu.

Za indeksiranje i pripremu postojeće dokumentacije koristi se alat Onyx, koji primjenom tehnike RAG omogućuje velikim jezičnim modelima davanje kvalitetnih odgovora iz domenski specifičnih podataka nad kojima model izvorno nije treniran.

Developing an Accounting Virtual Assistant Through Supervised Fine‐Tuning (SFT) of a Small Language Model (SLM), dr. sc. Mario Župan, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet turizma i ruralnog razvoja u Požegi

The development of an in‐house accounting bot—an artificial intelligence (AI) assistant capable of generating internally structured bookkeeping double‐entry posting schemes—is explored in this paper. The processes of curating a suitable dataset, selecting and fine‐tuning a seven‐billion‐parameter language model, categorized as a small language model (SLM) (SLMs typically refer to models with fewer than 10 billion parameters, whereas medium‐sized models often have 14B parameters, and large‐scale models exceed 70B), are described. A human‐evaluated benchmark is also presented to assess model performance. To achieve efficient supervised fine‐tuning (SFT), low‐rank adaptation (LoRA) was employed, significantly reducing memory requirements by using a small set of trainable parameters while maintaining model expressiveness. The process of backpropagation was further optimized using Unsloth, a high‐performance training framework designed for efficient video memory usage and flash attention mechanisms, which accelerates adaptation and reduces memory overhead. The model whose layers were updated is called QwenCoder2.5. It was selected with the presumption that it would be able to learn how to generate and examine bookkeeping patterns generated by accounting information system (AIS) over a 17‐year history. This proof of concept aims to support researchers and practitioners exploring the integration of generative AI in accounting by providing insights into both the benefits and challenges.

Genomic Diversity of Aurochs from the Great Adriatic Plain, izv. prof. dr. sc. Maja Ferenčaković, Sveučilište u Zagrebu Agronomski fakultet

The aurochs, the wild ancestor of domestic cattle, was a keystone herbivore in Late Pleistocene Eurasia. However, the genetic structure of populations that survived the Last Glacial Maximum (LGM) remains poorly understood, especially in southeastern Europe. Here, we present the first directly dated ancient aurochs genomes from the eastern Adriatic, recovered from the Upper Palaeolithic site of Šandalja (Istria, Croatia). Two female individuals, dated to approximately 14,800–14,200 and 11,800–11,400 cal BP, were sequenced for low-coverage whole genomes and near-complete mitochondrial genomes. Genomic analyses were conducted within the HRZZ GAbridge project, using computational resources provided by the University of Zagreb Computing Centre (SRCE). Phylogenetic and network analyses place both specimens within mitochondrial haplogroup P, but in a deeply diverging, previously under-characterised "alternative" P sub-haplogroup that split from the main P lineage before its Holocene expansion and incorporation into domestic cattle. The Šandalja genomes cluster with Late Pleistocene aurochs from northern Italy, supporting a genetically coherent population associated with the submerged Great Adriatic Plain, which likely acted as a glacial refugium and dispersal corridor. These results demonstrate strong Late Pleistocene population structure in European aurochs and identify the Adriatic Basin as an overlooked centre of megafaunal diversity.

HRABAR: A Metadata-Rich Academic Corpus for NLP, Derived from Hrčak and Dabar, Miha Keber, Institut Ruđer Bošković

We present HRABAR, a corpus of academic text derived from Hrčak and Dabar -- two repositories that aggregate scientific papers and theses published in Croatia. The corpus consists of Croatian abstracts and their English versions associated with rich metadata that includes academic categories, keywords, authors, and timestamps. The corpus is a high-quality resource for training and benchmarking LLMs and other NLP models on tasks such as machine translation, text classification, and keyword extraction. The corpus also enables research and analysis of Croatian academic output. We describe the process of the corpus creation that encompasses data collection, cleaning, processing, and formatting. We also present descriptive statistics that give an overview of the content. The corpus and the associated code for preprocessing and data analysis will be made freely available.

Kako izgraditi vlastiti veliki jezični model? Od prikupljanja podataka do treniranja na HPC infrastrukturi, dr. sc. tech. David Dukić, Sveučilište u Zagrebu Fakultet elektrotehnike i računarstva

Prilagodba (engl. fine-tuning) predtreniranih jezičnih modela postala je standardna praksa za rješavanje specijaliziranih zadataka u području obrade prirodnoga jezika. Međutim, niskoresursni jezici i visokospecijalizirane domene nerijetko zahtijevaju izgradnju vlastitog jezičnog modela ili značajno proširenje znanja predtreniranog modela (engl. continual pre-training). Ovo je posebno važno za jezike poput hrvatskog te za domene poput prava ili medicine, gdje postojeći predtrenirani modeli ne daju zadovoljavajuće rezultate. Ovo predavanje demistificira proces stvaranja velikog jezičnog modela (engl. large language model, LLM) uz fokus na tri ključna stupa u kreiranju LLM-a: podatke, arhitekturu i optimizaciju. Prikupljanje, čišćenje i deduplikacija stotina milijuna tekstova često je najzahtjevniji dio procesa. Također, pri kreiranju LLM-a odabir odgovarajuće arhitekture modela jednako je bitan kao i odabir pogodne infrastrukture za računarstvo visokih performansi (engl. high-performance computing, HPC). U tu će svrhu predavanje pokriti i određene tehničke aspekte distribuiranog treniranja na više grafičkih jedinica, strategije za stabilizaciju treniranja te evaluaciju dobivenog modela u usporedbi s dostupnim alternativama.

Od NWP-a do AI prognostičkih produkata u DHMZ-u: operativni ALADIN, mreža mjerenja i strojno učenje, dr. sc. Iris Odak, Državni hidrometeorološki zavod

U Državnom hidrometeorološkom zavodu (DHMZ) računalnu prognozu vremena razvijamo kao integrirani digitalni sustav koji povezuje operativne numeričke modele (NWP), podatke s mreže meteoroloških postaja i metode strojnog učenja (ML/AI) za naknadnu obradu. Operativnu osnovu čine dvije konfiguracije regionalnog sustava ALADIN: HR20 za detaljan opis lokalnih procesa i HR40 kao robustan, fizički konzistentan izvor prediktora za ML pristupe. U svakodnevnom radu primjenjuje se metoda analogona (HRAN) za unaprjeđenje prognoza temperature i vjetra, dok se paralelno testiraju dodatni ML modeli (Random Forest, XGBoost i LSTM) trenirani na višegodišnjim skupovima mjerenja i modelskih izlaza.

Rezultati pokazuju da ML pristupi temeljeni na korekciji pogreške NWP modela dosljedno unaprjeđuju prognoze tijekom više prognostičkih dana u odnosu na postojeće operativne metode. ML pristupi testirani su i na prognozi vidljivosti i pojavu magle u zrakoplovnoj meteorologiji. Izazov u pronalaženju optimalnog AI rješenja predstavlja pronalaženje kompromisa između osjetljivosti detekcije i lažnih alarma. Općenito, prijelaz s istraživačkog prototipa na pouzdan operativni prognostički AI proizvod infrastrukturni je i organizacijski izazov, koji zahtijeva podatkovnu i računalnu infrastrukturu, integraciju u operativni workflow i standardiziranu verifikaciju. Kao sljedeći korak razmatra se operativno uvođenje ML-prilagodbi prognoze temperature te daljnje unaprjeđenje prognoze vidljivosti.

Otkrivanje novih materijala u AI doba, dr. sc. Ivor Lončarić, Institut Ruđer Bošković

Zakoni kvantne fizike otkriveni su prije oko 100 godina. Iako ti zakoni u principu omogućuju predikciju svega oko nas, uključujući i sva svojstva materijala, oni su prekompleksni za izračune realističnih materijala. Uz eksponencijalni napredak (super)računala, kao i razvoj računalno manje kompleksnih kvantnih teorija (kao teorija funkcionala gustoće), danas je moguće modelirati materijale iz prvih principa – bez empirijskih parametara. To nam omogućuje da precizno predviđamo svojstva čak i onih materijala koji do sada nikada nisu sintetizirani. S obzirom na metode umjetne inteligencije i računalnu moć koja omogućuje stvaranje velikih baza podataka, ove će metodologije promijeniti način na koji će čovječanstvo stvarati napredne materijale budućnosti.
Ovo predavanje pružit će uvid u moderna istraživanja novih materijala te dati pogled u dizajn materijala za održivu budućnost.

Primjena umjetne inteligencije i podatkovne znanosti u akvakulturi: od raspoznavanja podrijetla ribe do nadzora uzgojnih aktivnosti, dr. sc. Igor Talijančić, Institut za oceanografiju i ribarstvo

Akvakultura je prepoznata kao jedan od ključnih sektora buduće globalne proizvodnje hrane zbog rasta svjetske populacije i povećane potražnje za nutritivno vrijednim proizvodima ribarstva. Istodobno, osiguravanje ekološki održivog i ekonomski isplativog uzgoja sve je više povezano s potrebom uvođenja digitalnih tehnologija i naprednih metoda analize velikih količina podataka. U tom kontekstu umjetna inteligencija i podatkovna znanost postaju ključni alati za unaprjeđenje učinkovitosti, transparentnosti i upravljanja akvakulturnim sustavima. U predmetnom izlaganju bit će predstavljene dvije komplementarne primjene umjetne inteligencije usmjerene na automatizaciju prikupljanja morfoloških podataka i unaprjeđenje nadzora uzgojnih operacija riba. Razvoj i validacija modela dubinskog učenja za automatizirano postavljanje homolognih anatomskih točaka na tijelo komarče omogućili su precizno i ponovljivo označavanje anatomskih obilježja, uz značajno smanjenje pogrešaka u odnosu na ručnu digitalizaciju. Dobiveni morfometrijski podaci korišteni su za pouzdanu klasifikaciju divljeg i uzgojnog podrijetla jedinki, uz očuvanu interpretabilnost rezultata. U okviru izlaganja bit će predstavljena i platforma TunaMetric, s naglaskom na konceptualni i podatkovni okvir koji omogućuje integraciju stereoskopskih videosnimaka, algoritama umjetne inteligencije i ljudskog rada u postupcima brojanja i mjerenja tuna, s ciljem pouzdane procjene iskorištenosti kvota tijekom ribolovne sezone.

UNITY – gdje se AI susreće s kvantnom kemijom u otkrivanju lijekova, dr. sc. Draško Tomić, Institut Ruđer Bošković

Virtualno ispitivanje lijekova revolucioniralo je ranu fazu otkrivanja lijekova, no metode koje se oslanjaju na empirijske funkcije ocjenjivanja, kao što su AutoDock Vina i Rosetta, često nisu dovoljno precizne za točno predviđanje afiniteta vezanja, što dovodi do visokih stopa lažno pozitivnih rezultata i skupih eksperimentalnih potvrda. Poluempirijski kvantnomehanički (QM) algoritmi nude kompromis između točnosti i računalne izvedivosti, no njihova je primjena u velikoj skali ograničena.

UNITY integrira umjetnu inteligenciju (AI), kvantnu kemiju i računarstvo visokih performansi (HPC) kako bi unaprijedio virtualno ispitivanje lijekova. Zamjenjuje empirijsko ocjenjivanje AI-QM ocjenjivanjem, koristeći prepoznavanje obrazaca za identifikaciju sličnosti između kompleksa receptora i liganda te prethodno kvantno evaluiranih sustava. AI odlučuje kada su potrebni novi QC izračuni ili prilagodba postojećih rezultata, kontinuirano učeći iz podataka. Temeljen na platformi VINI, koja kombinira Vinu i Rosettu s KEGG modeliranjem putova, UNITY povećava točnost rangiranja lijekova putem AI-QC virtualnog ispitivanja, uz zadržavanje pristupa usmjerenog na metaboličke putove. Uz očekivano financiranje projektima Horizon i HRZZ, UNITY će se implementirati na HPC platformama poput „Supeka" i drugih europskih superračunala, omogućujući skalabilne radne tokove za otkrivanje lijekova nove generacije.

Agilno upravljanje visokim učilištima u digitalnoj transformaciji

Upravljanje visokim učilištima u kontekstu ubrzanih promjena koje donosi digitalna transformacija postaje sve kompleksnije, ali i sve značajnije za osiguravanje relevantnosti i kvalitete obrazovanja. U današnjem dinamičnom okruženju strateško odlučivanje više ne može biti statično ni ograničeno na dugoročne planove koji zanemaruju potrebu za brzim prilagodbama. Uprave visokih učilišta sve češće primjenjuju principe organizacijske agilnosti kako bi uspješno odgovorile na potrebe studenata, tržišta rada i društva u cjelini.

Digitalne tehnologije predstavljaju ključan alat za unaprjeđenje obrazovnih sustava jer omogućuju transformaciju tradicionalnih praksi učenja i poučavanja. Međutim, njihova učinkovita integracija zahtijeva strateški pristup koji uključuje kontinuirano preispitivanje i prilagođavanje ciljeva, procesa i struktura. Agilno upravljanje podrazumijeva upravo tu sposobnost – brzo reagiranje, duboko razumijevanje konteksta te učinkovito prilagođavanje promjenama.

Za lidere u visokom obrazovanju to znači stvaranje poticajnog okruženja koje omogućuje inovacije, njeguje kreativnost i osigurava fleksibilnost. Ključno je uključivanje svih dionika – nastavnog i nenastavnog osoblja, studenata te vanjskih partnera – u donošenje i provedbu odluka koje potiču napredak.

U ovom bloku raspravljat ćemo sa sudionicima o ključnim elementima agilnog upravljanja u procesu digitalne transformacije te o prilagodbi visokih učilišta potrebama postdigitalnog doba.

Predavači:

prof. dr. sc. Nina Begičević Ređep, Sveučilište u Zagrebu Fakultet organizacije i informatike
doc. dr. sc. Sandra Kučina Softić, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar

Panelisti:

prof. dr. sc. Klaudio Pap, dekan, Sveučilište u Zagrebu Grafički fakultet
prof. dr. sc. Zdenko Tonković, dekan, Sveučilište u Zagrebu Fakultet strojarstva i brodogradnje
prof. dr. sc. Marin Vodanović, dekan, Sveučilište u Zagrebu Stomatološki fakultet

Moderatorica: doc. dr. sc. Sandra Kučina Softić, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar

Disruptivne tehnologije u obrazovanju: podrška studentima u kreativnosti

U ovom bloku istražit ćemo kako primjena disruptivnih tehnologija u obrazovanju potiče kreativno razmišljanje, inovativnost i suradničko učenje kod studenata. Naglasak je na praktičnim primjerima i pedagoškim pristupima koji povezuju tehnologiju s razvojem kreativnih kompetencija važnih za budućnost.

Moderatorica: doc. dr. sc. Sandra Kučina Softić, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar

Od poučavanja i evaluacije do personalizacije: primjena agentske umjetne inteligencije u adaptivnom učenju, prof. dr. sc. Tomislav Stipančić, Sveučilište u Zagrebu Fakultet strojarstva i brodogradnje

Razvoj generativne i agentske umjetne inteligencije otvara nove mogućnosti za oblikovanje personaliziranih i adaptivnih okruženja za učenje u visokom obrazovanju. Umjesto promatranja umjetne inteligencije isključivo kao alata za generiranje sadržaja, u ovom se radu AI razmatra kao aktivni sudionik obrazovnog procesa koji studentima pruža podršku putem dijaloga, formativne povratne informacije i iterativnog usmjeravanja učenja.

U radu je prikazana studija slučaja provedena sa studentima, u kojoj je razvijen prilagođeni AI chatbot u ulozi tutora za odabrane teme iz umjetne inteligencije, u kombinaciji s adaptivnim kvizom u sustavu Moodle. Za razliku od klasičnih pristupa, rezultati evaluacije nisu korišteni isključivo za procjenu uspješnosti, već su poslužili kao izravni ulaz u mehanizam generiranja sadržaja, čime je ostvarena zatvorena povratna petlja između procjene znanja i procesa učenja. Na temelju identificiranih slabosti, sustav generira personalizirane upite i kontekstualne promptove, implementirajući pristup zasnovan na posebnom mehanizmu (tzv. retrieval-augmented generation – RAG), u kojem se sadržaj koji chatbot generira dinamički prilagođava individualnim „rupama u znanju" pojedinog studenta.

Tako se student dodatnim iteracijama rada s AI tutorom fokusira upravo na one koncepte koje nije u potpunosti usvojio, što omogućuje ciljano ponavljanje, produbljivanje i konsolidaciju znanja. Dodatno je provedena evaluacija putem ankete kojom su ispitani upotrebljivost sustava, percipirana korist za učenje te stavovi studenata prema primjeni umjetne inteligencije u obrazovanju. Rezultati pokazuju pozitivan odnos studenata prema ovakvom pristupu, povećanu razinu angažmana i jasnije razumijevanje složenih pojmova, uz istovremeno razvijanje svijesti o ograničenjima AI sustava i potrebi kritičkog promišljanja.

Dobiveni rezultati upućuju na to da kombinacija razgovornog AI tutora, adaptivne evaluacije i RAG mehanizma može značajno doprinijeti dizajnu učenja usmjerenom na čovjeka, pri čemu umjetna inteligencija djeluje kao podrška nastavniku i studentu, a ne kao njegova zamjena.

Learning by Doing koncepti u obrazovanju na Fakultetu prometnih znanosti, doc. dr. sc. Miroslav Vujić, Fakultet prometnih znanosti Sveučilišta u Zagrebu

Novouvedeni kolegij Projekt – ITS izvodi se na Fakultetu prometnih znanosti prema pedagoškom konceptu Learning by Doing. Kolegij je osmišljen kao simulacija stvarnog europskog kompetitivnog projekta te se metodološki i organizacijski oslanja na praksu projekata financiranih iz EU programa, uz prilagodbu razini prijediplomskog studija i veličini studentske grupe koja sudjeluje.

Za razliku od klasičnih nastavnih pristupa, studentima se ne dodjeljuju izolirani zadaci, već cjelovit projektni problem. Konkretno, projekt se temelji na uvođenju konkretnog komunikacijskog protokola za elektroničku razmjenu prometnih podataka u poslovni sustav stvarne tvrtke javnog gradskog prijevoza. Tijekom dvaju semestara studenti prolaze cjelovit životni ciklus projekta: analizu postojećeg stanja i potreba sustava, razumijevanje regulatornog i standardizacijskog okvira, dizajn tehničkog i organizacijskog rješenja, izradu projektne dokumentacije te diseminaciju projektnih aktivnosti.

Posebna vrijednost kolegija, u kontekstu disruptivnih tehnologija u obrazovanju, jest činjenica da se projekt provodi u stvarnom višeinstitucionalnom okruženju, uz koordinaciju između Fakulteta prometnih znanosti, gospodarskih subjekata (kao što su Hrvatske ceste d.o.o. i Nacionalne pristupne točke Republike Hrvatske), tvrtke Ericsson Nikola Tesla kao vodećeg integratora rješenja u području inteligentnih transportnih sustava te tvrtki javnog gradskog prijevoza kao krajnjeg korisnika rješenja. Time se studentima omogućuje neposredan kontakt s praksom, industrijskim standardima i profesionalnim očekivanjima.

U izlaganju će se pokazati kako ovakav pristup mijenja ulogu studenta iz pasivnog slušatelja u aktivnog kreatora rješenja, transformira ulogu nastavnika u mentora i voditelja procesa te učinkovito priprema studente za rad na europskim i industrijskim projektima u stvarnom okruženju.

Na raskrižju robotike i umjetne inteligencije, Marija Jelović, Sveučilište u Splitu, Sveučilišni odjel za stručne studije

Robotika se dugo temeljila na preciznim, unaprijed programiranim pokretima, osobito u industriji gdje su brzina i ponovljivost ključne. Danas se sve češće spaja s umjetnom inteligencijom, pa roboti uz senzore i računalni vid mogu prepoznati objekte i prilagoditi svoje postupke okolini. Industrijska robotska ruka tipično obavlja zadatke pick-and-place, odnosno hvatanje i premještanje predmeta s jedne pozicije na drugu. U takvim zadacima umjetna inteligencija može poboljšati prepoznavanje položaja objekata, odabir optimalnog hvata i učinkovitije planiranje pokreta. Time roboti postaju fleksibilniji i korisniji u dinamičnim proizvodnim i logističkim procesima. Studenti imaju priliku raditi s robotskom rukom Mitsubishi, koja im omogućuje praktičnu primjenu teorijskih znanja iz područja robotike, automatike, programiranja i mehatronike. Tako kolegij postaje interaktivan, suvremen i usmjeren na razvoj konkretnih inženjerskih vještina.

Razvoj kreativnih kompetencija uz disruptivne tehnologije, doc. dr. sc. Jasmina Pivar, dr. sc. Tamara Ćurlin, Marko Jurešić (student), Sveučilište u Zagrebu Ekonomski fakultet

Cilj prezentacije jest prikazati kako se integriranim pedagoškim pristupom u visokom obrazovanju povezuju proračunske tablice, umjetna inteligencija, vizualizacija, digitalni storytelling i 3D modeliranje u svrhu razvoja kreativnih i suradničkih kompetencija studenata. Na konkretnim primjerima iz nastave pokazat će se kako studenti prolaze proces od analize podataka i generiranja uvida, preko njihove interpretacije i vizualnog pripovijedanja, do oblikovanja konkretnih kreativnih rješenja i digitalnih artefakata. Naglasak je na aktivnoj ulozi studenata, suradničkom učenju i smislenoj primjeni disruptivnih tehnologija koje potiču kreativno razmišljanje, inovativnost i povezivanje analitičkih i kreativnih vještina.

ISeVO - Evidencije u visokom obrazovanju

ISeVO – Informacijski sustav evidencija u visokom obrazovanju izgrađuje se u sklopu projekta e-Sveučilišta koji ima za cilj digitalnu transformaciju visokog obrazovanja u Republici Hrvatskoj i koji traje do lipnja 2026. godine. Prvi rezultati izgradnje ISeVO-a bili su vidljivi već u prvih šest mjeseci od početka njegove izgradnje, uspostavljanjem Digitalnog registra diploma i povezivanjem Upisnika visokih učilišta i Upisnika studijskih programa. Druge evidencije koje su izgrađene kao dio ISeVO-a jesu Evidencija studenata, Evidencija osoba prijavljenih za upisni postupak s rezultatima postupka i Evidencija zaposlenika visokih učilišta. Osim izgradnje pojedinih evidencija, sustav je povezan s državnom digitalnom infrastrukturom te tako uključen u procese digitalizacije društva, a povezan je i s drugim informacijskim sustavima iz područja visokog obrazovanja i znanosti.

U sklopu ovog bloka bit će dan pregled ISeVO-a po evidencijama i pregled njegovih drugih važnih dijelova i integracija s vanjskim sustavima.

Predavači:

Igor Vuković, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar
Ivana Štimac, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar
Iva Družin, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar

Moderatorica: mr. sc. Nadža Hadžović, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar

Sva lica otvorene znanosti (Nacionalni tripartitni sastanak EOSC-a)

Otvorena znanost jest pristup znanstvenom procesu koji se usmjerava na širenje znanja putem digitalne tehnologije. Primjenom načela otvorene znanosti istraživački proces postaje transparentniji, povećava se kvaliteta istraživanja i reproducibilnost rezultata, a pristup znanstvenim istraživanjima postaje slobodan i neograničen.

„Sva lica otvorene znanosti" naslov je dvodijelnog tematskog bloka koji je usmjeren na jačanje implementacije Europskog oblaka otvorene znanosti (EOSC) i općenito otvorene znanosti u Hrvatskoj. Govorit ćemo o temama bitnim za razvoj otvorene znanosti u EU-u i Hrvatskoj, o planovima Europske komisije za daljnji razvoj EOSC-a i uspostavu Udruženja EOSC.

Moderatori: dr. sc. Slaven Mihaljević, dr. sc. Dejana Carić, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar

Analiza sadržaja planova upravljanja istraživačkim podacima u DABRU (2023. – 2025.), Lovorka Čaja, Klinička bolnica Dubrava, Jelena Viličić, Sveučilište u Zagrebu Prehrambeno-biotehnološki fakultet

U izlaganju će biti prikazani rezultati analize Planova upravljanja istraživačkim podacima (PUP) pohranjenih u Digitalnim akademskim arhivima i repozitorijima (Dabar), radi procjene njihove usklađenosti s europskim smjernicama. Analiza obuhvaća razdoblje od početka 2023. godine, neposredno nakon što je Hrvatska zaklada za znanost (HRZZ) uvela obvezu izrade i pohrane PUP-ova za financirane projekte, pa sve do kraja 2025. godine.
Uzorak je obuhvaćao trideset PUP-ova: deset iz početne faze provedbe obveze, deset iz sredine promatranog razdoblja te deset s kraja 2025. godine. PUP-ovi su procjenjivani pomoću smjernica organizacije Science Europe i dodatka za evaluaciju FAIR-Aware.
Svrha je istraživanja utvrditi povezanost jačanja svijesti istraživača, edukacijskih aktivnosti i institucionalne potpore upravljanju istraživačkim podacima s kvalitetom opisa upravljanja istraživačkim podacima i usklađenosti PUP-ova s FAIR načelima. Očekuje se da će rezultati pokazati postupno poboljšanje kvalitete PUP-ova te shodno tome i poboljšanje praksi upravljanja istraživačkim podacima u Hrvatskoj.

Građanska znanost u Hrvatskoj: Primjer Nacionalne i sveučilišne knjižnice u Zagrebu, mr. sc. Alisa Martek, Nacionalna i sveučilišna knjižnica u Zagrebu

Građanska znanost u Hrvatskoj posljednjih je godina snažno napredovala, prelazeći od pojedinačnih inicijativa do organiziranog pokreta u kojem knjižnice preuzimaju ulogu ključnih posrednika između istraživača i građana. Nacionalna i sveučilišna knjižnica u Zagrebu (NSK) istaknula se sudjelovanjem u projektu CeOS_SE, kojim je provela pilot‑aktivnosti poput projekta Pčele, Život, Ljudi te istraživanja o dobrobiti u akademskom okruženju. Time je pokazala da knjižnice mogu uspješno voditi projekte koji uključuju građane u prikupljanje podataka i stvaranje znanstvenih rezultata. NSK je nastavio razvijati praksu građanske znanosti projektima Dendroteka, HAWathon i Glazbena inteligencija. Na tim temeljima 2024. osnovana je Radna skupina za građansku znanost u knjižnicama (GZUK), koja povezuje knjižnice i potiče zajedničke projekte. Suradnja NSK‑a i GZUK‑a nastavlja se u 2026. godini nacionalnim programom Bioblitz i knjižnice, uz sudjelovanje više od 60 knjižnica diljem Hrvatske.

Kvaliteta i održivost časopisa u dijamantnom otvorenom pristupu, Iva Grabarić Andonovski, Sveučilište u Zagrebu Prehrambeno-biotehnološki fakultet

Znanstveno izdavaštvo u Hrvatskoj u najvećoj je mjeri usmjereno na objavu časopisa u dijamantnom otvorenom pristupu. Tijekom godina uredništva su se na različite načine prilagođavala promjenama u sustavu znanstvenog izdavaštva, uglavnom ispunjavajući kriterije Ministarstva znanosti, obrazovanja i mladih za financijsku potporu časopisima.

Ovisno o mogućnostima, razvijani su pojedini segmenti izdavanja časopisa te smo kao ishod dobili sustav znanstvenog izdavaštva neujednačene kvalitete. Objavom standarda kvalitete za izdavače u dijamantnom otvorenom pristupu (engl. Diamond Open Access Standard) uredništvima je pružena mogućnost usklađivanja časopisa s preporukama dijamantne zajednice u Europskoj uniji. U izlaganju će biti dan kratki pregled DOAS-a i alata za samoprocjenu te će na primjeru časopisa Food Technology and Biotechnology biti prikazano kako izgledaju rezultati samoprocjene i kako ih treba interpretirati u svrhu razvoja kvalitete časopisa i održivosti modela objave.

Europska digitalna lisnica i provjerljive vjerodajnice - revolucija digitalnog identiteta pod kontrolom korisnika

U svijetu u kojem svakodnevno koristimo sve veći broj digitalnih usluga povjerenje i sigurnost postaju temelj svake ozbiljne digitalne interakcije. Način na koji koristimo svoj digitalni identitet za pristup takvim uslugama nalazi se pred velikom promjenom. Europska digitalna lisnica (EUDI lisnica) donosi novi model u kojem građani više nisu samo korisnici digitalnih usluga već aktivni upravitelji vlastitih podataka.

U ovom tematskom bloku sudionici će dobiti cjelovit i praktičan pregled EUDI lisnice i ekosustava provjerljivih vjerodajnica. U bloku će se objasniti temeljni koncepti, tehnologije i scenariji uporabe koji će obilježiti budućnost digitalnog identiteta u Europskoj uniji. Poseban naglasak stavit će se na provjerljive vjerodajnice (engl. Verifiable Credentials) i razliku između osobnih identifikacijskih podataka (PID) i elektroničkih potvrda atributa (EAA). Pokazat će se kako digitalni dokumenti poput vozačkih dozvola, diploma ili zdravstvenih iskaznica dobivaju punu pravnu snagu te kako se koriste u praksi.

Sudionici će se upoznati i s konceptom selektivnog otkrivanja podataka, jednim od ključnih elemenata zaštite privatnosti. Konkretnim će se primjerima opisati kako je moguće dokazati određeni atribut — primjerice punoljetnost — bez otkrivanja svih osobnih podataka.

Korištenje digitalne lisnice bit će prikazano putem stvarnih online i offline scenarija, uključujući sigurnu prijavu na državne i privatne e-usluge, otvaranje bankovnih računa i autorizaciju plaćanja te izradu kvalificiranih elektroničkih potpisa priznatih u cijeloj Europskoj uniji. Na kraju, dat će se osvrt na tehničke standarde i interoperabilnost koji omogućuju prekogranično funkcioniranje digitalnog identiteta, poput ISO/IEC 18013-5 i SD-JWT-a.

Tematski blok namijenjen je stručnjacima iz javnog i privatnog sektora koji žele razumjeti kako se gradi nova arhitektura povjerenja u digitalnom društvu. Sudionici će steći uvid u prilagodbu hrvatske državne informacijske infrastrukture (DII) ovom novom okviru te u to kakvu ulogu u svemu tome ima Srce.

Predavači:

Mijo Đerek, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar
Marko Ivančić, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar
mr. sc. Igor Ljubi, Ministarstvo pravosuđa, uprave i digitalne transformacije
Miroslav Loborec, Financijska agencija - FINA
Ljubimko Šimičić, Axians Hrvatska i Hewlett Packard Enterprise operated by Selectium

Moderator: Mijo Đerek, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar

Digitalni mozaik - izabrane teme

U ovom tematskom bloku prikazat ćemo nekoliko odabranih tematski otvorenih izlaganja iz raznih područja primjene digitalnih tehnologija.

Tematski blok okuplja raznolika izlaganja koja prikazuju širok spektar primjena digitalnih tehnologija u znanosti i visokom obrazovanju, od infrastrukturnih pitanja do konkretnih nastavnih i izdavačkih praksi. Pregledom tipologije podatkovnih centara u Hrvatskoj otvaraju se teme vlasništva, suvereniteta i uloge privatnog kapitala u razvoju nacionalne digitalne infrastrukture, dok se iskustva s Fakulteta elektrotehnike i računarstva usmjeravaju na primjenu automatiziranih sustava za provjeru znanja, koji služe kao podrška kvaliteti i učinkovitosti nastave. Izlaganja također obuhvaćaju transformacijski potencijal umjetne inteligencije u istraživačkom i obrazovnom okruženju, kao i primjenu digitalnih alata u znanstvenom izdavaštvu uvođenjem modela rane objave Online First u sustav OJS. Zajedno ova izlaganja nude pregled aktualnih trendova i konkretnih rješenja koja pokazuju kako digitalne tehnologije unaprjeđuju različite segmente znanstveno-obrazovnog ekosustava.

Moderator: dr. sc. Slaven Mihaljević, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar

Automatizirane provjere znanja na FER-u, prof. dr. sc. Igor Mekterović, Sveučilište u Zagrebu Fakultet elektrotehnike i računarstva

Na Fakultetu elektrotehnike i računarstva već gotovo deset godina razvijamo i koristimo sustav Edgar – sveobuhvatan sustav za automatizirane provjere znanja. Edgar je nastao iz potrebe da se objektivno i učinkovito ocjenjuje znanje u velikim grupama studenata, osobito na programerskim kolegijima, ali se danas koristi i šire – za programerske zadatke, teorijske i kombinirane zadatke. Godišnje se preko Edgara provede više od pedeset tisuća ispita s nekoliko stotina tisuća pitanja.

Sustav podržava sve faze ispitnog procesa: od pripreme kolegija i pitanja, preko izvođenja ispita i praćenja studenata u stvarnom vremenu do analize rezultata i kvalitete pitanja. Pitanja mogu biti višestrukog izbora, programerska (C, Java, Python, SQL), pa čak i slobodnog teksta. Edgar čak omogućuje i personalizirana pitanja, generirana pomoću programabilnih predložaka, čime se smanjuje mogućnost prepisivanja te skripte za prilagođeno ocjenjivanje, kojima nastavnici mogu premostiti inicijalnu ocjenu koju dodijeli sustav.

Studenti dobivaju trenutačne i detaljne povratne informacije, dok nastavnici imaju uvid u tijek rada, pokušaje i ponašanje studenata tijekom ispita. Nakon ispita dostupne su napredne analize i vizualizacije koje pomažu u unaprjeđenju zadataka i nastave. Edgar je otvorenog koda, modularan i skalabilan te se razvija prema jedinstvenom cilju – omogućiti pouzdanu, transparentnu i prilagodljivu automatiziranu procjenu znanja u svim oblicima nastave.

Tipologija podatkovnih centara u Hrvatskoj: vlasništvo, suverenitet i privatni kapital, dr. sc. Paško Bilić, Institut za razvoj i međunarodne odnose

Podatkovni centri predstavljaju temeljnu infrastrukturu digitalnog društva: fizička čvorišta u kojima se pohranjuju, obrađuju i distribuiraju podaci te omogućuje rad oblaka, računarstva visokih performansi, umjetne inteligencije i javnih usluga. Kao kapitalno intenzivne infrastrukture, oni oblikuju odnose između države, tržišta i globalnih tehnoloških korporacija.

Ipak, u Hrvatskoj do sada ne postoji sustavna analiza njihove vlasničke, upravljačke i regulatorne strukture, iako njihova važnost raste u kontekstu europskih politika digitalne transformacije i suverenosti. Ovaj rad donosi mapiranje informacijskih infrastruktura podatkovnih centara u Republici Hrvatskoj, razlikujući tri osnovna tipa: javne (npr. Srce), hibridne javno-privatne (npr. Apis IT d.o.o., SECTOR d.o.o.) te privatne i korporativne (npr. Croatian Web Hosting, Data Box, Data Target, DC North, Digital Realty, A1, HT). Teorijski okvir povezuje pojmove infrastrukturne moći i upravljanja zajedničkim dobrima (Frischmann, 2012; Mann, 1984, 2008) s analizama podatkovnih centara kao kapitalno intenzivnih infrastruktura (Farrand i Carrapico, 2022; Greene, 2022; Greenstein, 2021; Heidebrecht, 2024; Musiani, 2022). Metodološki pristup kombinira analizu dokumenata, financijskih pokazatelja i intervjua kako bi se izradila tipologija vlasništva, upravljanja i kapitalnih tokova. Rezultati doprinose razumijevanju odnosa između javnih politika, kapitala i digitalne suverenosti u području informacijskih infrastruktura.

Uvođenje modela rane objave „Online First" u sustav OJS: iskustva uredništva Rudarsko-geološko-naftnog zbornika, izv. prof. dr. sc. Tomislav Korman, Sveučilište u Zagrebu Rudarsko-geološko-naftni fakultet

Izlaganje prikazuje iskustva uredništva Rudarsko-geološko-naftnog zbornika pri uvođenju modela rane objave rukopisa (engl. Online First) u sustav Open Journal Systems (OJS). Model rane objave, poznat i kao forthcoming issue, online first ili ahead of print, omogućuje skraćivanje vremena između prihvaćanja i objave rukopisa. Ovakav način objavljivanja ima brojne prednosti za autore, čitatelje i uredništva, koje se očituju u ranijoj dostupnosti te većoj vidljivosti i citiranosti rukopisa.
U izlaganju se prikazuje tehnička implementacija modela Online First u OJS-u, postupak pripreme rukopisa za ranu objavu te način njihova citiranja. Također se analizira utjecaj ranog objavljivanja na citiranost i posjećenost priloga, uz poseban naglasak na način indeksiranja rukopisa u relevantnim citatnim bazama tijekom postupka objave.
Na temelju stečenih iskustava uredništva Rudarsko-geološko-naftnog zbornika istaknute su ključne prednosti i izazovi primjene modela rane objave te su dane preporuke uredništvima koja planiraju njegovo uvođenje.

ISPiK - Reakreditacija i praćenje programskih ugovora u znanosti i visokom obrazovanju

Tematski blok usmjeren je na digitalnu podršku procesima osiguravanja kvalitete u visokom obrazovanju. Prvo predavanje predstavlja ISPiK, nacionalni sustav koji omogućuje učinkovitije prikupljanje, upravljanje i korištenje podataka u postupcima reakreditacije i praćenja programskih ugovora, uz povezivanje s postojećim informacijskim sustavima.

Drugo predavanje donosi korisničku perspektivu na provedbu reakreditacije, ističući izazove koordinacije, obrade podataka i razumijevanja zahtjeva izvještavanja te naglašava sve važniju ulogu digitalnih alata poput ISPiK-a u unaprjeđenju kvalitete i donošenju upravljačkih odluka.

Moderatorica: mr. sc. Nadža Hadžović, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar

Informacijski sustav pokazatelja i kvalitete - ISPiK, Igor Vuković, Sveučilište u Zagrebu Sveučilišni računski centar

ISPiK – Informacijski sustav pokazatelja i kvalitete nastao je u svrhu podržavanja procesa u visokom obrazovanju i znanosti koji se temelje na pokazateljima i utječu na kvalitetu znanstvenih i obrazovnih aktivnosti. Izgrađen je u sklopu projekta e-Sveučilišta. Programski moduli ovog sustava organizirani su prema funkcionalnostima i poslovnim procesima koje podržavaju, a to su proces vrednovanja visokih učilišta u postupku reakreditacije i proces praćenja provedbe programskih ugovora znanstvenih instituta i visokih učilišta. Modul Reakreditacija u funkciji je od listopada 2024. godine i aktivno se koristi u trećem ciklusu reakreditacije visokih učilišta u RH. Modul Programski ugovori u funkciji je od kraja 2025. godine. ISPiK je povezan i s postojećim sustavima kako bi se korisnicima omogućio dohvat podataka važnih za spomenute procese. U predavanju će biti prikazane funkcionalnosti i rad oba modula ISPiK-a kao i njegova povezanost sa sustavima poput ISVU-a, CroRIS-a i ISeVO-a.

Iskustva i izazovi u procesu reakreditacije visokih učilišta iz korisničke perspektive, izv. prof. dr. sc. Martina Tomičić Furjan, Sveučilište u Zagrebu Fakultet organizacije i informatike

Proces reakreditacije visokih učilišta predstavlja jedan od ključnih mehanizama osiguravanja i unaprjeđenja kvalitete u sustavu visokog obrazovanja u Republici Hrvatskoj. Njegova je svrha višedimenzionalno vrednovanje usklađenosti rada visokih učilišta s relevantnim kriterijima, standardima i smjernicama za osiguravanje kvalitete na nacionalnoj i europskoj razini.

Predavanje daje pregled iskustava pripreme i provedbe postupka nacionalne reakreditacije iz perspektive korisnika, a poseban naglasak stavlja se na opseg i složenost podataka koje je potrebno prikupljati i unositi, često iz različitih internih izvora i informacijskih sustava, zatim na razumijevanje zahtjeva izvještavanja uz osiguravanje konzistentnosti prikupljenih i analiziranih podataka, kao i na koordinaciju djelatnika uključenih u proces, osobito u razdobljima povećanog radnog opterećenja.

Sagledavanjem procesa iz korisničke perspektive prepoznaju se i njegove prednosti, i izazovi, uz isticanje sve značajnije uloge digitalnih alata u provedbi reakreditacije. Istodobno se naglašavaju mogućnosti i potencijalne koristi sustavnog praćenja i centraliziranog izvještavanja putem ISPIK-a, uključujući učinkovitije praćenje pokazatelja kvalitete te snažniju potporu donošenju upravljačkih odluka.