Misión de la alianza ENLIGHT

ENLIGHT es una alianza de nueve universidades europeas creada con el objetivo de contribuir a la transformación de la educación superior europea ofreciendo al alumnado los medios para tener conocimientos, habilidades y potencial de innovación de vanguardia para hacer frente a los mayores retos sociales que se acercan, así como promover una calidad de vida justa y sostenible.

Equipo ENLIGHT en la UPV/EHU

  • Contacto general: enlight@ehu.eus
  • Directora ENLIGHT UPV/EHU: Marta Barandiaran
  • Chairman ENLIGHT UPV/EHU: Fernando Tapia

 

CONVOCATORIA PARA LA FINANCIACIÓN DE PROYECTOS COLABORATIVOS

Especificaciones para el pago de los gastos

10 de agosto: Resolución definitiva de adjudicación de ayudas

Abierta hasta el 30 de junio de 2023

La convocatoria financiará iniciativas educativas y de investigación que se desarrollen en colaboración con otras 2 universidades ENLIGHT. El personal docente e investigador de la UPV/EHU podrá solicitar su participación hasta el 30 de junio.

Rellena el impreso de solicitud y envíalo aquí.

Otras opciones de financiación en ENLIGHT

Asignaturas interuniversitarias ENLIGHT (2º cuatrimestre curso 2023-2024)

La inscripción en los cursos interuniversitarios ENLIGHT implica la participación en un programa de movilidad

Para inscribirte tienes que seguir las indicaciones de la convocatoria que publica la Oficina de Relaciones Internacionales.

Cómo registrar tu solicitud

REGISTRO ELECTRÓNICO

OFICINAS DE REGISTRO PRESENCIAL 

ASIGNATURA

FIN PLAZO INSCRIPCIÓN

Artificial Intelligence for everyone octubre 2023
Fake news octubre 2023
Complex solutions to environmental problems octubre 2023
Adapting to climate change: Urban green areas as cooling safeguards octubre 2023
Connecting cultures: Sustainability, travel, translation and migration (UPV/EHU) octubre 2023 NO ES MOVILIDAD
International module: Teacher Education octubre 2023
Global Engagement Module octubre 2023
Equity and Sustainability Transitions octubre 2023
Teacher Education Plus 2024 octubre 2023
Deep Learning for Forestry octubre 2023