62.48.05.01

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ CHUYÊN NGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 62.48.05.01 Đã được Hội đồng Xây dựng Chương trình đào tạo bậc Tiến sĩ thông qua ngày . tháng . năm . HÀ NỘI 2010 MỤC LỤC Trang PHẦN I TỔNG QUAN VỀ CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO 3 1 Mục tiêu đào tạo 4 1.1 Mục tiêu chung 4 1.2 Mục tiêu cụ thể 4 2 Thời gian đào tạo 4 3 Khối lượng kiến thức 5 4 Đối tượng tuyển sinh 5 4.1 Định nghĩa 5 4.2 Phân loại đối tượng ngành phù hợp 5 4.3 Phân loại đối tượng ngành gần phù hợp 5 5 Quy trình đào tạo, điều kiện công nhận đạt 6 6 Thang điểm 6 7 Nội dung chương trình 6 7.1 Cấu trúc 6 7.2 Học phần bổ sung, chuyển đổi 7 7.2.1 Danh mục học phần bổ sung, chuyển đổi 7 7.2.2 Mô tả tóm tắt học phần bổ sung, chuyển đổi 7 7.2.3 Thời hạn hoàn thành các học phần bổ sung, chuyển đổi 7 7.3 Học phần trình độ Tiến sĩ 8 7.3.1 Danh mục học phần trình độ Tiến sĩ 8 7.3.2 Mô tả tóm tắt học phần trình độ Tiến sĩ 8 7.3.3 Kế hoạch học tập các học phần trình độ Tiến sĩ 9 7.4 Chuyên đề Tiến sĩ 9 8 Danh sách Tạp chí / Hội nghị Khoa học 9 PHẦN II ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT CÁC HỌC PHẦN 10 9 Danh mục học phần chi tiết của chương trình đào tạo 11 9.1 Danh mục học phần bổ sung, chuyển đổi 11 9.2 Danh mục học phần trình độ Tiến sĩ 11 10 Đề cương chi tiết các học phần trình độ Tiến sĩ 11 PHẦN I TỔNG QUAN VỀ CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN CNTT VÀ TRUYỀN THÔNG CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ CHUYÊN NGÀNH „HỆ THỐNG THÔNG TIN“ Tên chương trình: Chương trình đào tạo Tiến sĩ chuyên ngành „Hệ thống thông tin“ Trình độ đào tạo: Tiến sĩ Chuyên ngành đào tạo: Hệ thống thông tin – Information Systems Mã chuyên ngành: 62.48.05.01 (Ban hành theo Quyết định số . / QĐ-ĐHBK-SĐH ngày . tháng . năm . của Hiệu trưởng trường ĐH Bách Khoa Hà Nội) 1 Mục tiêu đào tạo 1.1 Mục tiêu chung Đào tạo Tiến sĩ chuyên ngành „Hệ thống thông tin“ có trình độ chuyên môn sâu cao, có khả năng nghiên cứu và lãnh đạo nhóm nghiên cứu các lĩnh vực của chuyên ngành, có tư duy khoa học, có khả năng tiếp cận và giải quyết các vấn đề khoa học chuyên ngành, có khả năng trình bày - giới thiệu các nội dung khoa học, đồng thời có khả năng đào tạo các bậc Đại học và Cao học. 1.2 Mục tiêu cụ thể Sau khi đã kết thúc thành công chương trình đào tạo, Tiến sĩ chuyên ngành Hệ thống thông tin: • Có khả năng phát hiện và trực tiếp giải quyết các vấn đề khoa học thuộc các lĩnh vực Hệ thống thông tin nói riêng và Khoa học máy tính nói chung. • Có khả năng dẫn dắt, lãnh đạo nhóm nghiên cứu thuộc các lĩnh vực Hệ thống thông tin, Khoa học máy tính. • Có khả năng nghiên cứu, đề xuất và áp dụng các giải pháp công nghệ thuộc các lĩnh vực nói trên trong thực tiễn. • Có khả năng cao để trình bầy, giới thiệu (bằng các hình thức bài viết, báo cáo hội nghị, giảng dạy đại học và sau đại học) các vấn đề khoa học thuộc hai lĩnh vực nói trên. 2 Thời gian đào tạo Vận dụng khoản 4 Điều 81 „Quy định về tổ chức và quản lý đào tạo sau đại học“ do Hiệu trưởng ĐH Bách Khoa Hà Nội ban hành theo quyết định số 1492/QĐ-ĐHBK-SĐH ngày 30/9/2009, thời gian đào tạo Tiến sĩ chuyên ngành Hệ thống thông tin sẽ là: • 3 năm tập trung liên tục đối với NCS có bằng ThS và 4 năm tập trung liên tục đối với NCS có bằng ĐH. • Trường hợp NCS không theo học tập trung liên tục được và được Trường, Viện chấp nhận thì NCS phải có tổng thời gian học tập và nghiên cứu tập trung là 3 năm đối với NCS có bằng ThS và 4 năm đối với NCS có bằng ĐH. Trong đó có ít nhất một gian đoạn 12 tháng tập trung liên tục tại Bộ môn đào tạo, thực hiện trong phạm vi 3 năm đầu kể từ ngày ký quyết định công nhận NCS. 3 Khối lượng kiến thức Khối lượng kiến thức bao gồm khối lượng của các học phần trình độ Tiến sĩ và khối lượng của các học phần bổ sung, học phần chuyển đổi được xác định cụ thể cho từng loại đối tượng tại mục 4. • NCS đã có bằng ThS: 12 tín chỉ + khối lượng bổ sung, chuyển đổi (nếu có). • NCS mới có bằng ĐH: 12 tín chỉ + 28 tín chỉ (không kể luận văn) của Chương trình Thạc sĩ Khoa học ngành „Công nghệ thông tin“, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội. Đối với NCS có bằng ĐH của các hệ 4 hoặc 4,5 năm (theo quy định) sẽ phải thêm các học phần bổ sung của Chương trình Thạc sĩ Khoa học ngành „Công nghệ Thông tin“ Trường ĐH Bách Khoa Hà Nội. 4 Đối tượng tuyển sinh Đối tượng tuyển sinh là các thí sinh đã có bằng Thạc sĩ với chuyên ngành tốt nghiệp phù hợp hoặc gần phù hợp với chuyên ngành Hệ thống thông tin. Chỉ tuyển sinh mới có bằng ĐH với ngành tốt nghiệp phù hợp. Mức độ „phù hợp hoặc gần phù hợp“ với chuyên ngành Hệ thống thông tin, được định nghĩa cụ thể ở mục 4.1 sau đây. 4.1 Định nghĩa • Ngành phù hợp: Là những hướng đào tạo chuyên sâu thuộc ngành „Công nghệ Thông tin“ và ngành "Kỹ thuật máy tính và Truyền thông" của chương trình đào tạo đại học trường ĐHBK HN, các chuyên ngành thuộc ngành Công nghệ thông tin của các trường đại học khác (như Khoa học máy tính, Hệ thống thông tin, Công nghệ phần mềm, Truyền thông và mạng, Kỹ thuật máy tính). • Ngành gần phù hợp: Ngành „Toán tin“ của chương trình đào tạo đại học trường ĐHBK HN (các chuyên ngành sâu Đảm bảo Toán học cho máy tính và hệ thống tính toán, Toán Tin ứng dụng) và các trường đại học khác 4.2 Phân loại đối tượng ngành phù hợp • Có bằng ThS Khoa học (định hướng nghiên cứu) nhưng thời gian tốt nghiệp (tính tới thời điểm ra quyết định công nhận trúng tuyển nghiên cứu sinh) chưa quá 7 năm. Đây là đối tượng không phải tham gia học bổ sung/chuyển đổi, gọi tắt là đối tượng A1. • Có bằng ThS Khoa học (định hướng nghiên cứu) nhưng thời gian tốt nghiệp (tính tới thời điểm ra quyết định công nhận trúng tuyển nghiên cứu sinh) đã quá 7 năm. Đây là đối tượng phải tham gia học bổ sung, gọi tắt là đối tượng A2. • Có bằng ThS Kỹ thuật (định hướng ứng dụng). Đây là đối tượng phải tham gia học bổ sung, gọi tắt là đối tượng A3. • Có bằng ĐH. Đây là đối tượng phải tham gia học bổ sung, gọi tắt là đối tượng A4. • Trường hợp đặc biệt: Nghiên cứu sinh có bằng ThS Khoa học không phải của ĐH Bách Khoa Hà Nội. Sau đây gọi tắt là đối tượng A5. 4.3 Phân loại đối tượng ngành gần phù hợp • Có bằng ThS Khoa học nhưng thời gian tốt nghiệp chưa quá 7 năm. Đây là đối tượng phải tham gia học chuyển đổi, gọi tắt là đối tượng B1. • Có bằng ThS Khoa học nhưng thời gian tốt nghiệp đã quá 7 năm. Đây là đối tượng phải tham gia học bổ sung và học chuyển đổi, gọi tắt là đối tượng B2. • Có bằng ThS Kỹ thuật. Đây là đối tượng phải tham gia học bổ sung và học chuyển đổi, gọi tắt là đối tượng B3. 5 Quy trình đào tạo, điều kiện công nhận đạt • Quy trình đào tạo được thực hiện theo học chế tín chỉ, tuân thủ Quy định 1492/2009 về tổ chức và quản lý đào tạo sau đại học của ĐH Bách Khoa Hà Nội. • Các học phần bổ sung, học phần chuyển đổi phải đạt mức điểm C trở lên (xem mục 6). • Các học phần trình độ Tiến sĩ phải đạt mức điểm B trở lên (xem mục 6). 6 Thang điểm Khoản 6a Điều 62 của Quy định 1492/2009 quy định: Việc chấm điểm kiểm tra - đánh giá học phần (bao gồm các điểm kiểm tra và điểm thi kết thúc học phần) được thực hiện theo thang điểm từ 0 đến 10, làm tròn đến một chữ số thập phân sau dấu phẩy. Điểm học phần là điểm trung bình có trọng số của các điểm kiểm tra và điểm thi kết thúc (tổng của tất cả các điểm kiểm tra, điểm thi kết thúc đã nhân với trọng số tương ứng của từng điểm được quy định trong đề cương chi tiết học phần). Điểm học phần được làm tròn đến một chữ số thập phân sau dấu phẩy, sau đó được chuyển thành điểm chữ với mức như sau: Điểm số từ 8,5 – 10 chuyển thành điểm A (Giỏi) Điểm số từ 7,0 – 8,4 chuyển thành điểm B (Khá) Điểm số từ 5,5 – 6,9 chuyển thành điểm C (Trung bình) Điểm số từ 4,0 – 5,4 chuyển thành điểm D (Trung bình yếu) Điểm số dưới 4,0 chuyển thành điểm F (Kém) 7 Nội dung chương trình 7.1 Cấu trúc Cấu trúc chương trình đào tạo trình độ Tiến sĩ gồm có 3 phần như bảng sau đây. Phần Nội dung đào tạo A1 A2 A3 A4 A5 B1 B2 B3 HP bổ sung 0 8TC 4TC 28TC5) NHD1) 0 4TC 4TC 1 HP chuyển đổi 0 0 0 0 0 6TC 6TC 8TC Bắt buộc 3TC (1HP) HP trình độ TS Tự chọn 6TC (2HP)3) Bắt buộc 3TC CĐTS Tự chọn 6TC3) 22) TLTQ4) NC khoa học4) 32) Luận án4) 1) NHD: viết tắt của „người hướng dẫn“ 2) Giống nhau cho mọi loại đối tượng 3) Đây là phần dành cho NCS tự chọn 4) Đây là các nội dung gắn với đề tài NCKH và các trình bầy của luận án nên sẽ có quy định riêng và không được đề cập đến trong phần chương trình đào tạo mang tính giảng dậy này 5) Ngoài 28 tín chỉ của chương trình đào tạo bậc Cao học, đối tượng A4 tốt nghiệp hệ ĐH 4-4,5 năm còn phải học các học phần bổ sung của chương trình đào tạo bậc Cao học theo quy định 7.2 Học phần bổ sung, chuyển đổi 7.2.1 Danh mục học phần bổ sung, chuyển đổi ĐỐI TƯỢNG HỌC PHẦN MÃ SỐ TÊN HỌC PHẦN TÍN CHỈ KHỐI LƯỢNG A2 Bổ sung IT6010 Phân tích và thiết kế thuật toán Design and analysis of algorithms 2 2(1.5-1-0-4) IT6020 Nguyên lý các ngôn ngữ lập trình Principles of programming languages 2 2(1.5-1-0-4) IT6070 An toàn và bảo mật thông tin Computer and Information Security 2 2(1.5-1-0-4) IT6080 Khai phá dữ liệu Data mining 2 2(1.5-1-0-4) IT6010 Phân tích và thiết kế thuật toán Design and analysis of algorithms 2 2(1.5-1-0-4) IT6070 An toàn và bảo mật thông tin Computer and Information Security 2 2(1.5-1-0-4) IT6080 Khai phá dữ liệu Data mining 2 2(1.5-1-0-4) A3 Bổ sung IT6020 Nguyên lý các ngôn ngữ lập trình Principles of programming languages 2 2(1.5-1-0-4) A4 Bổ sung Toàn bộ 28 TC + các học phần bổ sung cho hệ 4-4,5 năm của chương trình đào tạo Thạc sĩ Khoa học ngành „Công nghệ Thông tin“ (không kể 15 TC của luận văn tốt nghiệp) A5 Bổ sung Người hướng dẫn căn cứ trên bảng điểm tốt nghiệp Đại học, Cao học của NCS để đề xuất những học phần cần học bổ sung, lấy từ chương trình đào tạo Thạc sĩ Khoa học chuyên ngành „Công nghệ thông tin“, Trường ĐHBK HN Khối lượng tối đa: 4 học phần /10 tín chỉ IT6020 Nguyên lý các ngôn ngữ lập trình Principles of programming languages 2 2(1.5-1-0-4) IT6070 An toàn và bảo mật thông tin Computer and Information Security 2 2(1.5-1-0-4) B1 Chuyển đổi IT6080 Khai phá dữ liệu Data mining 2 2(1.5-1-0-4) IT6020 Nguyên lý các ngôn ngữ lập trình Principles of programming languages 2 2(1.5-1-0-4) IT6070 An toàn và bảo mật thông tin Computer and Information Security 2 2(1.5-1-0-4) Chuyển đổi IT6080 Khai phá dữ liệu Data mining 2 2(1.5-1-0-4) B2 Bổ sung IT6010 Phân tích và thiết kế thuật toán Design and analysis of algorithms 2 2(1.5-1-0-4) IT60600 Các hệ cơ sở dữ liệu tiên tiến Advanced Database Systems 2 2(1.5-1-0-4) IT6020 Nguyên lý các ngôn ngữ lập trình Principles of programming languages 2 2(1.5-1-0-4) IT6030 Kiến trúc máy tính tiên tiến Advanced Computer Architectures 2 2(1.5-1-0-4) IT6070 An toàn và bảo mật thông tin Computer and Information Security 2 2(1.5-1-0-4) Chuyển đổi IT6080 Khai phá dữ liệu Data mining 2 2(1.5-1-0-4) IT6010 Phân tích và thiết kế thuật toán Design and analysis of algorithms 2 2(1.5-1-0-4) B3 Bổ sung IT60600 Các hệ cơ sở dữ liệu tiên tiến Advanced Database Systems 2 2(1.5-1-0-4) 7.2.2 Mô tả tóm tắt học phần bổ sung, chuyển đổi Các học phần bổ sung, chuyển đổi được mô tả trong quyển „Chương trình đào tạo Thạc sĩ“ ngành „Công nghệ Thông tin“ của trường ĐH Bách Khoa Hà Nội, đã được Hội đồng Khoa học và Đào tạo Khoa Điện chính thức thông qua ngày 15/08/2009 và đã được Hiệu trưởng ban hành theo quyết định số . ngày / / 2009. 7.2.3 Thời hạn hoàn thành các học phần bổ sung, chuyển đổi • Các đối tượng A2, A3, A5 phải hoàn thành các học phần bổ sung trong thời hạn 2 năm kể từ ngày có quyết định công nhận là NCS. • Đối tượng A4 phải hoàn thành các học phần bổ sung trong thời hạn 2½ năm kể từ ngày có quyết định công nhận là NCS. • Các đối tượng B1, B2, B3 phải hoàn thành các học phần chuyển đổi trong thời hạn 2 năm kể từ ngày có quyết định công nhận là NCS. Các học phần bổ sung phải được hoàn thành trong học kỳ kế tiếp sau khi đã hoàn thành phần chuyển đổi. 7.3 Học phần trình độ Tiến sĩ 7.3.1 Danh mục học phần trình độ Tiến sĩ NỘI DUNG MÃ SỐ TÊN HỌC PHẦN GIẢNG VIÊN TÍN CHỈ KHỐI LƯỢNG Bắt buộc IT7310 Kỹ nghệ dữ liệu và tri thức Knowledge and Data Engineering 1. PGS. Nguyễn Thanh Thủy. 2. PGS. Nguyễn Thị Kim Anh 3 3(2-2-0-6) Tự chọn IT7331 Tích hợp dữ liệu Data Integration 1. PGS. Nguyễn Thị Kim Anh 2. TS. Vũ Tuyết Trinh 3 3(2-2-0-6) IT7341 Tìm kiếm thông tin Information Retrieval 1. TS. Vũ Tuyết Trinh 2. TS. Trần Đức Khánh 3 3(2-2-0-6) IT7351 Khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức Data Mining and Knowledge Discovery 1. TS. Nguyễn Nhật Quang 2. PGS. Nguyễn Thị Kim Anh 3 3(2-2-0-6) IT7361 Khai phá dữ liệu văn bản và dữ liệu Web Text and Web Mining 1. TS. Lê Thanh Hương 2. PGS. Nguyễn Thị Kim Anh 3 3(2-2-0-6) IT7371 Các tiếp cận logic trong biểu diễn và xử lý thông tin Logical approaches in information representation and procesing 1. PGS. Trần Đình Khang 2. TS. Lê Thanh Hương 3 3(2-2-0-6) 7.3.2 Mô tả tóm tắt học phần trình độ Tiến sĩ IT7310 Kỹ nghệ dữ liệu và tri thức (Knowledge and Data Engineering) 1. Cung cấp các kỹ nghệ đối với vấn đề thu thập và quản trị các loại dữ liệu nói chung: dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. 2. Cung cấp các kỹ nghệ đối với vấn đề thu thập và quản trị các loại tri thức nói chung: tri thức ẩn, tri thức hiện, tri thức rõ, tri thức mờ, . . IT7310 Knowledge and Data Engineering 1. Provide techniques for data collection and data management: structured data, semi-structured data and unstructured data. 2. Provide techniques for knowledge collection and knowledge management: hidden knowledge, present knowledge, clear knowledge, fuzzy knowledge, . . IT7331 Tích hợp dữ liệu (Data Integration) 1. Cung cấp các kỹ thuật đối với vấn đề thu thập dữ liệu từ các nguồn dữ liệu thuần nhất và không thuần nhất 2. Cung cấp các kỹ thuật đối với vấn đề làm sạch dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu 3. Cung cấp các kỹ thuật đối với vấn đề sinh các câu trả lời nhất quán IT7331 Data Integration 1. Provide techniques for data collection from homogeneous and heterogeneous data sources 2. Provide techniques for data cleaning to ensure data consistency 3. Provide techniques for generating consistent answers IT7341 Tìm kiếm thông tin (Information Retrieval) 1. Cung cấp các kỹ thuật đối với vấn đề thu thập, trích chọn, biểu diễn, lưu trữ các tài liệu đối với một hệ tìm kiếm thông tin 2. Cung cấp các kỹ thuật đối với vấn đề xử lý các yêu cấu tìm kiếm và trình diễn các kết quả tìm kiếm IT7341 Information Retrieval 1. Provide techniques for collecting, extracting, representing, storing data for an search engine. 2. Provide techniques for processing search queries and presenting search result. IT7351 Khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức (Data Mining and Knowledge Discovery) 1. Cung cấp các kỹ thuật đối với vấn đề chuẩn bị dữ liệu cho khai phá dữ liệu 2. Cung cấp các kỹ thuật khai phá dữ liệu nói chung: phát hiện luật kết hợp, phân cụm dữ liệu, phân loại dữ liệu và tóm tắt dữ liệu IT7351 Data Mining and Knowledge Discovery 1. Provide techniques for data preparation in data mining 2. Provide techniques for data mining: discovering association rules, data clustering, data categorization and data summarization IT7361 Khai phá dữ liệu văn bản và dữ liệu Web (Text and Web Mining) Học phần này cung cấp các kỹ thuật và các công cụ sử dụng trong khai phá dữ liệu văn bản và dữ liệu web. Trên cơ sở đó, NCS có thể phát triển các ứng dụng như máy tìm kiếm, thương mại điện tử, các thư viện số, các hệ thống quản lý tri thức, v.v. 1. Cung cấp các kỹ thuật đối với vấn đề tiền xử lý và biểu diễn văn bản cho khai phá văn bản 2. Cung cấp các kỹ thuật khai phá văn bản nói chung: phân cụm văn bản, phân loại văn bản và tóm tắt văn bản 3. Cung cấp các kỹ thuật khai phá Web IT7361 Text and Web Mining This course provides techniques and tools used in text mining and web mining. From that point of view, PhD student can develop applications such as search engines, e-commerce, digital libraries, systems for knowledge management, etc. 1. Provide techniques for preprocessing and representing documents for text mining. 2. Provide text mining techniques: text clustering, text categorization and summary documents 3. Provide Web mining techniques IT7371 Các tiếp cận logic trong biểu diễn và xử lý thông tin (Logical approaches in information representation and procesing) Trình bày tổng quan về logic tính toán, với các logic kinh điển và logic bậc cao; phân loại các ngôn ngữ khái niệm theo cú pháp và cấu trúc cùng với các thủ tục tính toán. Đưa ra các biểu diễn ngữ nghĩa cho các nhãn ngôn ngữ và các phép toán xử lý. IT7371 Logical approaches in information representation and procesing Presenting an overviewing of computational logic, including the classic logic and the higher-order logic; classifying conceptual languagues by their syntax and their structure along with computational procedures. Providing semantic representations for language labels and processing operators. . CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO TIẾN SĨ CHUYÊN NGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 62. 48. 05. 01 Đã được Hội đồng Xây dựng Chương trình đào tạo bậc Tiến sĩ thông. đào tạo: Hệ thống thông tin – Information Systems Mã chuyên ngành: 62. 48. 05. 01 (Ban hành theo Quyết định số ......... / QĐ-ĐHBK-SĐH ngày ....... tháng