软件工程(0835)一级博士点培养方案(2021级开始适用)

红足1世77814全日制博士研究生培养方案一级学科中文名称:软件工程一级学科英文名称:Software Engineering一级学科代码:0835培养单位名

红足1世77814

全日制博士研究生培养方案


一、学科概况

本学科2011年获批一级学科硕士点,2017年获批一级学科博士点,2019年获批博士后科研流动站,是广东省高等学校“珠江学者”设岗学科和广州市教育局重点学科。本学科拥有脑认知与教育科学教育部重点实验室(与心理学等学科共建)、广东省服务计算工程技术研究开发中心、广东省智能科学工程技术研究中心、广东省移动互联网应用与安全工程技术研究中心、广州市大数据教育智能重点实验室,教育部华为“智能基座”项目教学支撑平台、广东省研究生联合培养基地等科研教学平台,为本学科人才培养提供了优越条件。

学科充分发挥学校在教育学科领域优势,开展教育学与软件工程交叉学科领域研究,获批建设广州市大数据教育智能重点实验室,重点研究大数据、人工智能和教育技术的交叉融合,形成了教育软件工程特色科学方向。

经过多年耕耘,本学科综合实力在国内师范类高校中名列前茅,多名本学科教师在IEEE、CCF等国际、国内学术组织(学术会议、期刊、专业学会等)担任重要学术职务。本学科还与南洋理工大学、悉尼科技大学、维多利亚大学、阿伯丁大学等多所国际名校建立了长期合作,形成了学术研究与人才培养国际合作的常态机制。

 

二、培养方向

1、软件工程理论与方法(Theory and Method of Software Engineering)

本方向研究内容为软件工程的基础理论,以及软件工程的方法技术。具体研究方向有软件工程学、软件工程形式化方法、软件自动生成与演化、软件建模分析与验证、软件语言设计、软件行为学等。

2、智能软件技术与人工智能(Intelligent Software and Artificial Intelligence)

本方向研究内容为人工智能及相关领域的软件方法与技术,旨在面向人工智能应用的软件设计模式与工程技术方法。具体研究方向有软件智能化理论与方法、软件自动化生成、机器人、物联网技术、模式识别软件、数字教育支撑软件等。

3、数据工程与大数据技术(Data Engineering and Big Data Technology)

本方向研究内容为以数据和知识为基础的工程模式,以及大数据相关应用的方法技术。具体研究方向有数据工程与知识工程理论方法、大数据处理分析和可视化理论与方法,以及面向社交网络、互联网金融、智慧教育、商务智能等领域的大数据技术。

4、网络与信息安全(Network and Information Security)

本方向研究内容为面向服务的软件工程理论、方法与技术,围绕软件服务模式、软件服务框架、软件服务技术开展研究。具体研究方向有软件工程过程服务、面向服务的计算、服务工程、云计算、推荐系统、软件系统集成和中间件等。

 

三、培养目标

1. 掌握马克思列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论、三个代表重要思想、科学发展观、习近平新时代中国特色社会主义思想的基本理论;热爱祖国,遵纪守法,诚信公正,学风严谨,有高度的社会责任感和高尚的道德情操;具有良好的身心素质和环境适应能力,注重人文精神与科学精神的结合。

2. 系统掌握软件工程、计算机科学与技术、人工智能、数据科学等学科专业的基础理论和应用技术,具备坚实、系统的专业知识。至少掌握一门外语,具备国际学术交流能力。

3. 具有创新能力和独立从事科学研究工作的能力,能够在高等院校和研究单位从事教学和研究工作,也能够在相关部门从事专业性研究和管理工作。

 

四、学制和在校学习年限

本博士研究生基准学制具体以录取当年招生目录为准。在学制内未完成学业的,可根据学校有关研究生学籍管理规定延长在校学习年限。

 

五、培养方式

本专业为全日制培养。采取导师负责制,指导方式采用导师指导和指导小组集体培养相结合的方式。普通博士研究生应在入学后一个月内与导师共同制定个人培养计划。硕博连读的学生应在转入博士阶段后一个月内与导师共同制定个人培养计划。

博士研究生培养主要采取课程学习、科学研究、学术交流、社会实践相结合的方式,在保证基本要求的前提下,导师和导师组可采取灵活多样、行之有效的培养方式和方法。博士研究生的培养过程中会积极与国内外一流大学、科研院所和企事业单位开展合作,构建融合育人机制。

 

六、学分要求与课程设置

    1)学分制及要求

博士研究生在攻读博士学位期间获得总学分要求为19-21学分,其中课程学习不少于14学分,必修环节5学分。

2)课程设置

博士研究生的课程学习包括必修课和选修课。必修课包括公共必修课、学科基础课和方向必修课,合计8学分。选修课6-8学分。具体的课程设置见附表《课程设置》。

 

七、必修环节

博士研究生的必修环节包括文献研读、学术报告、中期考核、科研训练、教学与社会实践,每项计1学分,总学分5学分。

1)文献研读(必修,1学分)

博士研究生应完成本学科及导师指定的经典必读书目和重要专业学术期刊的研读,具体内容见附表《必读文献主要书目和期刊目录》。导师负责文献研读的指导、检查与考核,达到规定要求者,计1学分。

2)学术报告(必修,1学分)

博士研究生应参与10次以上的学术讲座、学术论坛等;参加1次国内外学术会议,有论文入选,并作口头报告;每学年至少作1次公开学术专题报告。学院和导师负责博士研究生学术报告情况的监督和审核,达到规定要求者,计1学分。

3)中期考核(必修,1学分)

中期考核是保证研究生培养质量的重要环节,是指以书面和口头报告的方式,综合考察研究生思想品德、课程学习、科研能力等情况,以判断其是否适宜继续攻读的阶段性考核环节。

中期考核内容主要包括研究生思想政治表现、课程以及必修环节的完成情况、研究课题进展、身心状况等。中期考核按照《红足1世77814研究生中期考核实施细则》实施,完成中期考核者,计1学分。

4)科研训练(必修,1学分)

博士研究生应在导师的指导下至少参加1项课题研究,强化科研创新能力训练和团队协作能力培养。导师负责博士研究生科研训练考核,考核合格者,计1学分。

5)教学与社会实践(必修,1学分)

博士研究生至少应承担一项课程助教、科研项目助理、技术服务、科技咨询等科研或社会实践工作,由学院和导师共同考核,考核合格者,计1学分。

 

八、毕业要求和标准

博士研究生应具备良好的思想政治表现,恪守学术道德和学术规范。完成培养方案中规定的课程学习,并修满规定的学分,且通过中期考核。完成毕业论文撰写,论文具有一定的理论意义和应用价值,具有较新的见解,基本观点正确,数据可靠、行文流畅、逻辑性强,格式符合学校论文格式要求,并通过毕业论文答辩。

同时,还应满足学校对研究生毕业的其他要求。

 

九、学位论文

博士学位论文应具有较高的创新性及学术水平,在达到《红足1世77814博士、硕士学位授予工作细则》(华师202014号)的要求外,还需要满足《红足1世77814研究生申请学位答辩要求》中相关的条件方可申请学位论文答辩。

 

十、其他规定

1)主要文献、书目及刊物

博士研究生需要阅读的经典必读书目和重要专业学术期刊见附表《必读文献主要书目和期刊目录》。

2)教学大纲

详情见附表中的各课程简明教学大纲。

3)适用年级

本培养方案从2021级开始执行。

 

 

附表

课程设置

课程类别

课程名称

学分

学时

开课学期

考核方式

备注

公共

必修课

中国马克思主义与当代

Chinese Marxism and the Contemporary Age

2

32

1

考试


专业外国语

Specialized Foreign Language

2

32

1

考试


学科

基础课

软件工程理论基础

Theoretical Foundation of Software Engineering

2

32

1

考试


方向

必修课

 

深度学习

Deep Learning

2

32

1

考查

软件工程理论与应用技术方向

人工智能

Artificial Intelligence

2

32

1

考试

智能软件技术与人工智能方向

数据库理论

Theory of Databases

2

32

1

考试

数据工程与大数据技术方向

网络空间安全

Cyberspace Security

2

32

1

考查

网络与信息安全方向

选修课程

社会网络计算

Social Network Computing

2

32

2

考查


NP难问题算法的高级专题

Advanced Topics in Algorithms for NP-hard Problems

2

32

2

考查


人工智能机器人伦理

Artificial Intelligence Robot Ethics

2

32

2

考查


必修环节

文献研读

Literature Study

1

/

/

考查


学术报告

Academic Research Report

1

/

/

考查


中期考核

Interim Evaluation

1

/

/

考查


科研训练

Research Training

1

/

/

考查


教学与社会实践

Teaching and Social Practice

1

/

/

考查