Vastuvõtt

Palun tutvu Tallinna Ülikooli vastuvõtuperioodi sisseastumise ajakavaga.

Õppekava ja õppeplaan

Infoühiskonna tehnoloogiate doktoriõppekava 2026/2027. õppeaasta kursuste nimekiri ja nominaalne õppeplaan avaldatakse siin.

Vastuvõtu protsess

Vastuvõtuprotsess koosneb kahest paralleelsest etapist: uurimisteema ja juhendaja leidmine; üldine vastuvõtuprotsess ülikoolis. Soovitame mõlema protsessiga alustada varakult, sest need võtavad aega.

Enne avalduse esitamist peab kandideerijal olema valitud uurimisteema ning sõlmitud kokkulepe potentsiaalse tulevase juhendajaga. Digitehnoloogiate instituut toetab kandidaate uurimisteema ja juhendaja leidmisel.
Üldise vastuvõtuprotsessiga tegeleb Tallinna Ülikooli vastuvõtutalitus. Üksikasjalik teave formaalsete nõuete, esitatavate dokumentide ja tähtaegade kohta on leitav ülikooli doktoriõppe üldinfo lehel.

Küsimuste korral, sealhulgas keelenõuete, viisatingimuste ja dokumentide esitamise kohta, tuleb kirjutada aadressile admissions@tlu.ee.

Dokumendid

Sisseastumiseks tuleb esitada järgmised dokumendid sisseastumise infosüsteemis SAIS:

Avaldus (avaldusi võetakse vastu akadeemilises kalendris välja kuulutatud ajavahemikul)
Doktoritöö kava, mis peab olema juhendaja kvalifikatsioonile vastava akadeemilise soovitaja poolt heaks kiidetud
Elulookirjeldus (CV)
Motivatsioonikiri

Vastuvõtukriteeriumid

Vastuvõtul hinnatakse järgmisi aspekte:

üldine motivatsioon (10 punkti);
akadeemiline võimekus (20 punkti);
originaalsus ja iseseisvus (20 punkti);
suhtlemisoskus (20 punkti);
valmisolek doktoriõppeks (30 punkti).

Õppekavale vastuvõtmiseks peab kandidaat koguma vähemalt 75 punkti 100-st.

Vastuvõtu etapid

I etapp – dokumentide hindamine (vähemalt 65 punkti). Dokumentide hindamise etapis hindab vastuvõtukomisjon kandidaate kandideerimisel esitatud materjalide põhjal, sealhulgas motivatsioonikirja, elulookirjelduse (CV), akadeemiliste õiendite, diplomite, tunnistuste ja doktoritöö kava alusel. Selle etapi eesmärk on hinnata kandidaadi akadeemilist ettevalmistust ja valmisolekut doktoriõpinguteks ning kavandatava uurimistöö kvaliteeti, selgust, originaalsust ja teostatavust.

Kandidaadid, kes saavad vähem kui 65 punkti, vestlusvooru ei pääse. Kandidaadid, kes saavad vähemalt 65 punkti, kutsutakse vastuvõtuvestlusele.

II etapp – vastuvõtuvestlus. Vastuvõtuvestlus täiendab dokumentide hindamist, võimaldades vastuvõtukomisjonil hinnata aspekte, mida kirjalike materjalide põhjal ei ole võimalik täielikult hinnata. Nende hulka kuuluvad kandidaadi motivatsioon, kriitilise mõtlemise oskus, suhtlemisoskus, intellektuaalne iseseisvus ning võime konstruktiivselt tagasisidet vastu võtta ja sellega arvestada.

Doktorandi ametikohad Tallinna Ülikoolis

Tallinna Ülikoolis on kolm doktorandi staatust:

Doktorant-nooremteadur – Nooremteadurid on doktorandid, kelle ülikool võtab tööle doktoriõpingute eesmärgil. Täiskoormusega õppe nominaalkestus on 4 aastat. Täpne töökoormus ja nominaalne õppeaeg sõltuvad individuaalsest õppe- ja teadusplaanist ning võivad kesta 4 kuni 8 aastat. Nooremteadurid pühendavad 85% oma tööajast teadustööle, teadmussiirdele ja institutsionaalsetele tegevustele ning 15% haridusalastele tegevustele, näiteks esimese ja/või teise kõrgharidusastme üliõpilaste juhendamisele, õpetamisele esimesel ja teisel kõrgharidusastmel ning õppetöö toetamisele oma õpetamisvaldkonnas.
Doktorant-üliõpilane – Doktorandid on õppurid, keda ülikool doktoriõpingute ajaks tööle ei võta. Õpingute nominaalkestus sõltub individuaalsest õppe- ja teadusplaanist ning võib kesta 4 kuni 8 aastat. Doktorandid ei saa doktoranditoetust, kuid valitud tegevusi saab toetada ülikooli teadusfondist.
Doktoriõpe koostöös ettevõtete ja avaliku sektori organisatsioonidega – Tallinna Ülikool pakub võimalusi doktoriõppe läbimiseks tihedas koostöös ettevõtete ja avaliku sektori organisatsioonidega. Selline doktoriõpe on loodud toetama partnerite strateegilist arengut, lahendades reaalseid probleeme teadus- ja arendustegevuse kaudu. Fookuses on innovatsioonivõimekuse tugevdamine, andmepõhise otsustamise toetamine ning kestlike teadmuspõhiste lahenduste arendamine. Selline koostöö võimaldab organisatsioonidel lõimida teadustööd oma igapäevastesse tegevustesse ning panustada uute teadmiste, pädevuste ja pikaajalise mõju kujundamisse.

Uurimisteema ja juhendaja leidmine

On olemas eelmääratletud ja avatud uurimisteemad.

Eelmääratletud uurimisteemadel on juba kindel juhendaja ning need on tavaliselt seotud käimasolevate projektidega.
Avatud uurimisteemad peavad olema seotud digitehnoloogiate instituudi uurimisvaldkondadega.

Kui olete leidnud sobiva teema ja potentsiaalse juhendaja, saate uurimisettepaneku koostamiseks kasutada seda vormi.

Eelmääratletud uurimisteemad ja õppekohad

Eelmääratletud uurimisteemasid ja õppekohti uuendatakse igaks vastuvõtuperioodiks. Allpool on 2026/2027 õppeaasta suvise vastuvõtuperioodi eelmääratletud uurimisteemade kirjeldused.

Projektipõhisele uurimisteemale kandideerimiseks tuleb võtta ühendust teema algataja ehk tulevase juhendajaga, et saada tema nõusolek kandideerimisprotsessiga edasi liikumiseks.

Kandideerimiseks tuleb esitada elulookirjeldus (CV), motivatsioonikiri ja uurimistöö kavand (Research Proposal). Dokumendid peavad kirjeldama varasemat kogemust ning selgitama, kuidas see aitab valitud uurimisteemaga tegeleda. Üldjuhul toimub enne avalduse esitamist potentsiaalse juhendajaga mitu kohtumist.

Doktorant-nooremteadur teemaga "Arvutipõhine interaktsioon"

Kontakt: Vladimir Tomberg (vladimir.tomberg@tlu.ee)

Õppekoht: Doktorant-nooremteadur

Teema: „Arvutipõhine interaktsioon“

Doktorandi uurimisteema keskendub andmepõhisele inimese ja tehnoloogia vahelisele interaktsioonile ning selle rakendamisele digitaalsetes käitumise muutmise sekkumistes (Digital Behaviour Change Interventions, DBCI-d) – tehnoloogiapõhistes süsteemides, mille eesmärk on toetada kestlikke positiivseid muutusi inimkäitumises. Uurimistöö ühendab inimese ja arvuti interaktsiooni, andmeteaduse ning käitumisteaduse lähenemisi, keskendudes kohanduvate ja personaliseeritud digitaalsete sekkumiste kavandamisele.

Projekt võib uurida, kuidas dünaamilisi kasutajaandmeid, ennustavat analüütikat ja kohanduvaid algoritme saab kasutada personaliseeritud ja kontekstitundlike lahenduste loomiseks, mis kohanevad kasutajate vajadustega ajas. Erilist tähelepanu pööratakse tõenduspõhiste ja skaleeritavate käitumise muutmise lahenduste arendamisele.

See ametikoht kuulub uurimisrühma HCI for Health ning aitab tugevdada andmepõhiseid lähenemisi inimese ja arvuti interaktsiooni valdkonnas. Töö haakub Tallinna Ülikooli strateegilise fookusega kõrgetasemelisel teadustööl ja digitaalinnovatsioonil, mis aitab lahendada ühiskondlikke väljakutseid.

Ootame kandidaati, kellel on taust asjakohases valdkonnas (näiteks inimese ja arvuti interaktsioon, andmeteadus, arvutiteadus või muu seotud eriala), huvi käitumise muutmise tehnoloogiate vastu ning võimekus töötada interdistsiplinaarses keskkonnas. Kasuks tuleb kogemus andmeanalüüsi, masinõppe või interaktiivsete süsteemide disainiga.

Doktorant-nooremteadur teemaga "Loovusbarjääride psühhofüsioloogilised näitajad"

Kontakt: Mati Mõttus (mati.mottus@tlu.ee)

Õppekoht: Doktorant-nooremteadur

Teema: "Loovusbarjääride psühhofüsioloogilised näitajad"

Doktorandi uurimisteema keskendub loominguliste tõkete ehk nn loominguliste blokkide psühhofüsioloogiliste näitajate tuvastamisele ja analüüsimisele. Uurimistöö ühendab inimese ja arvuti interaktsiooni, kognitiivse psühholoogia ning füsioloogilise andmetöötluse lähenemisi, et paremini mõista, kuidas keerukad vaimsed seisundid, nagu stress, väsimus ja kognitiivne koormus, on seotud loovuse ja probleemilahendusega.

Projekt võib uurida, kuidas füsioloogilisi signaale, sealhulgas naha elektrijuhtivust, pupillide laienemist ja näoilmeid, saab kasutada vaimsete seisundite tuvastamiseks ja eristamiseks ajas. Erilist tähelepanu pööratakse mustrite leidmisele, mis aitavad eristada loomingulisi tõkkeid teistest seisunditest, näiteks väsimusest või stressist, ning mõista, kuidas need seisundid indiviiditi erinevad.

See ametikoht kuulub inimese ja arvuti interaktsiooni uurimissuuna Human Factors uurimisrühma ning aitab edendada inimkeskse ja andmepõhise interaktsiooni uurimist. Töö toetab uurimisrühma arengut ning haakub Tallinna Ülikooli fookusega digitaal- ja meediakultuurile, haridusinnovatsioonile ja interdistsiplinaarsele teadustööle.

Ootame kandidaati, kellel on taust asjakohases valdkonnas (näiteks inimese ja arvuti interaktsioon, kognitiivteadus, psühholoogia, neuroteadus või muu seotud eriala), huvi inimtegurite ja loovuse uurimise vastu ning võimekus töötada interdistsiplinaarses keskkonnas. Kasuks tuleb kogemus füsioloogiliste andmete kogumise või analüüsiga, eksperimentaalsete uurimismeetodite või signaalitöötlusega.

Doktorant-nooremteadur teemaga "Andmepõhine tööturu prognoosimine ja oskuste analüütika"

Kontakt: Danial Hooshyar (danial.hooshyar@tlu.ee).

Õppekoht: Doktorant-üliõpilane

Teema: "Andmepõhine tööturu prognoosimine ja oskuste analüütika"

Uurimisteema keskendub arvutuslike lähenemisviiside arendamisele tööturu prognoosimiseks, pöörates erilist tähelepanu eri allikatest pärit andmete lõimimisele ja nende arengu modelleerimisele. Uurimistöö käsitleb, kuidas masinõpet ja andmepõhiseid meetodeid saab kasutada oskuste nõudluse, tööjõu dünaamika ja uute pädevuste prognoosimiseks kiiresti muutuvates sotsiaal-tehnilistes keskkondades. Uurimistöö ühendab masinõppe, andmeteaduse ja tööturu analüüsi lähenemisi.

Projekt võib uurida, kuidas erinevatest allikatest pärinevaid andmeid, näiteks töökuulutusi, tööturustatistikat ja innovatsiooninäitajaid, saab ühtlustada ja ühendada terviklikuks tööturu dünaamikat kirjeldavaks andmestikuks. Erilist tähelepanu pööratakse andmete ebaühtluse, kallutatuse ja killustatuse käsitlemisele ning selliste mudelite väljatöötamisele, mis säilitavad oma töökindluse ka muutuvates tingimustes.

Uurimistöö keskendub ka prognoosimise ajalistele aspektidele, sealhulgas sellele, kuidas ennustusmudelid kohanevad muutuvate trendidega ja säilitavad aja jooksul usaldusväärsuse.

See ametikoht panustab andmepõhiste otsustustoe lahenduste arendamisse hariduse, koolituse ja tööjõu arendamise valdkonnas. Töö toetab Tallinna Ülikooli eesmärki panustada infoühiskonna innovaatiliste lahenduste väljatöötamisse ning digi- ja meediakultuuri kujundamisse, arendades tööriistu ja meetodeid tulevaste oskuste vajaduse prognoosimiseks ning teadmistel põhinevate otsuste tegemise toetamiseks.

Ootame kandidaati, kellel on taust asjakohases valdkonnas, näiteks masinõppes, andmeteaduses, arvutiteaduses või muul seotud erialal, huvi tööturu analüüsi ja prognoosimise vastu ning võimekus töötada interdistsiplinaarses keskkonnas. Kasuks tuleb kogemus aegridade modelleerimise, andmete lõimimise või ennustava analüütika meetoditega.

Esita avaldus

Sais (Eesti kodanikele)

Dreamapply (for all other applicants)