THÔNG TIN CHUNG
MỤC TIÊU ĐÀO TẠO
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.
HÌNH THỨC VÀ THỜI GIAN ĐÀO TẠO
Hình thức đào tạo: Chính quy tập trung
Thời gian đào tạo:
+ Hệ tập trung liên tục: 3 năm liên tục đối với Nghiên cứu sinh có bằng Thạc sĩ, 4 năm đối với Nghiên cứu sinh có bằng Đại học.
+ Hệ không tập trung liên tục: Nghiên cứu sinh có văn bằng Thạc sĩ đăng ký thực hiện trong vòng 4 năm đảm bảo tổng thời gian học tập, nghiên cứu tại Trường là 3 năm và 12 tháng đầu tiên tập trung liên tục tại Trường.
ĐỐI TƯỢNG TUYỂN SINH
Đối tượng tuyển sinh là các thí sinh đã có bằng Thạc sĩ với chuyên ngành tốt nghiệp phù hợp (đúng ngành) hoặc gần phù hợp với chuyên ngành Hệ thống thông tin. Chỉ tuyển sinh mới có bằng Đại học với ngành tốt nghiệp phù hợp. Mức độ phù hợp hoặc gần phù hợp với chuyên ngành Hệ thống thông tin.
PHÂN LOẠI ĐỐI TƯỢNG
Đối tượng A1: Thí sinh có bằng Thạc sĩ Khoa học của Đại học Bách khoa Hà Nội, thạc sĩ khoa học các trường đại học ở nước ngoài có uy tín cấp, với ngành tốt nghiệp cao học đúng với ngành/chuyên ngành Tiến sĩ.
Đây là đối tượng không phải tham gia học bổ sung.
Đối tượng A2: Thí sinh có bằng tốt nghiệp Đại học hệ chính quy đúng, phù hợp với ngành/chuyên ngành xếp loại “Xuất sắc” hoặc loại “Giỏi”. Đối với bằng tốt nghiệp xếp loại “Giỏi” yêu cầu người dự tuyển là tác giả của ít nhất 01 bài báo đã đăng trong tạp chí/kỷ yếu hội nghị chuyên ngành có phản biện độc lập, được Hội đồng chức danh Giáo sư Nhà nước tính điểm, có trong danh mục Viện chuyên ngành quy định hoặc người dự tuyển đạt thành tích sinh viên nghiên cứu khoa học từ giải ba cấp Trường trở lên.
Đây là đối tượng phải tham gia học bổ sung toàn bộ chương trình thạc sĩ khoa học.
Đối tượng A3: Thí sinh có bằng Thạc sĩ kỹ thuật (thạc sĩ theo định hướng ứng dụng) đúng ngành hoặc có bằng Thạc sĩ tốt nghiệp ngành gần phù hợp.
Đây là đối tượng phải tham gia học bổ sung.
KHỐI LƯỢNG KIẾN THỨC TOÀN KHÓA
Khối lượng kiến thức bao gồm khối lượng của các học phần Tiến sĩ và khối lượng của các học phần bổ sung được xác định cụ thể cho từng loại đối tượng.
- Nghiên cứu sinh đã có bằng Thạc sĩ: tối thiểu 8 tín chỉ + khối lượng bổ sung (nếu có).
- Nghiên cứu sinh mới có bằng Đại học: tối thiểu 8 tín chỉ học phần tiến sĩ + số tín chỉ (không kể luận văn) của Chương trình Thạc sĩ Khoa học ngành Hệ thống thông tin.
QUY TRÌNH ĐÀO TẠO
Quy Quy trình đào tạo được thực hiện theo học chế tín chỉ, tuân thủ Quyết định số 3341/QĐ-ĐHBK-SĐH ngày 21/8/2014 về tổ chức và quản lý đào tạo Sau đại học của Hiệu trưởng Trường ĐH Bách khoa Hà Nội.
Các học phần bổ sung, học phần tiến sĩ và chuyên đề tiến sĩ phải đạt mức điểm C trở lên.
CẤU TRÚC CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO
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 |
|
1 |
HP bổ sung |
0 |
CT ThS KH |
16TC Bổ sung 4TC |
|
HP TS |
8TC |
|
|
|
|
|
|
|
|
||
2 |
TLTQ |
2TC (Thực hiện và báo cáo trong năm học đầu tiên) |
|
||
|
|
|
|
|
|
CĐTS |
Tổng cộng 3 CĐTS, mỗi CĐTS 2TC |
|
|||
|
|
||||
|
|
|
|
||
3 |
NC khoa học và |
90 TC (thực hiện trong 3 năm đối với hệ tập trung liên tục và |
|
||
Luận án TS |
04 năm đối với hệ không tập trung liên tục) |
|
|||
|
|
Lưu ý:
- Số tín chỉ qui định cho các đối tượng trong là số tín chỉ tối thiểu Nghiên cứu sinh phải hoàn thành.
- Đối tượng A2 phải thực hiện toàn bộ các học phần qui định trong chương trình Thạc sĩ Khoa học của ngành tương ứng, không cần thực hiện luận văn Thạc sĩ.
- Các học phần bổ sung được lựa chọn từ chương trình đào tạo Thạc sĩ của ngành đúng chuyên ngành Tiến sĩ.
- Việc qui định số tín chỉ của học phần bổ sung cho đối tượng A3 do Hội đồng khoa học Viện chuyên ngành và người hướng dẫn quyết định dựa trên cơ sở đối chiếu các học phần trong bảng kết quả học tập Thạc sĩ của thí sinh với chương trình Thạc sĩ hiện tại của ngành đúng chuyên ngành Tiến sĩ nhưng phải đảm bảo số tín chỉ tối thiểu và tối đa trong bảng.
- Các học phần tiến sĩ được người hướng dẫn đề xuất từ chương trình đào tạo Thạc sĩ và Tiến sĩ của trường nhằm trang bị kiến cần thiết phục vụ cho đề tài nghiên cứu cụ thể của luận án Tiến sĩ.
HỌC PHẦN BỔ SUNG
- Đối với Nghiên cứu sinh chưa có bằng thạc sĩ (Đối tượng A2)
Nghiên cứu sinh phải hoàn thành các học phần bổ sung trong thời hạn 2 năm kể từ ngày ký quyết định công nhận là Nghiên cứu sinh gồm các học phần ở trình độ thạc sĩ ngành Hệ thống thông tin theo chương trình cụ thể như sau:
NỘI |
|
MÃ SỐ |
TÊN HỌC PHẦN |
TÍN CHỈ |
KHỐI |
|
|
DUNG |
|
LƯỢNG |
|
||||
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
Kiến thức |
IT5310 |
Tính toán phân tán |
3 |
(3-1-0-6) |
|
||
IT5320 |
Tích hợp dữ liệu và XML |
3 |
(3-1-0-6) |
|
|||
cơ |
sở |
bắt |
|
||||
IT5330 |
Hệ cơ sở dữ liệu đa phƣơng tiện |
3 |
(3-1-0-6) |
|
|||
buộc |
(15 |
|
|||||
IT5340 |
Tìm kiếm và trình diễn thông tin |
3 |
(3-1-0-6) |
|
|||
TC) |
|
|
|||||
|
IT5350 |
Xử lý thông tin mờ |
3 |
(3-1-0-6) |
|
||
|
|
|
|
||||
Kiến thức |
IT5360 |
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên |
3 |
(3-1-0-6) |
|
||
cơ |
sở |
tự |
IT5370 |
Quản trị dự án |
2 |
(2-1-0-4) |
|
chọn |
|
IT5530 |
Hệ thống hƣớng tác tử |
2 |
(2-1-0-4) |
|
|
(6 TC) |
|
IT5390 |
Học máy |
2 |
(2-1-0-4) |
|
|
Chuyên |
IT6300 |
Các hệ cơ sở dữ liệu tiên tiến |
3 |
3(2,5-1-0-6) |
|
||
ngành |
bắt |
Advanced database systems |
|
||||
|
|
|
|
||||
buộc |
|
IT6320 |
Khai phá dữ liệu |
3 |
3(2,5-1-0-6) |
|
|
(8 TC) |
|
Data mining |
|
||||
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
IT6310 |
Tìm kiếm dữ liệu đa phƣơng tiện |
2 |
2(1.5-1-0-4) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
IT6360 |
Kỹ nghệ tri thức |
2 |
2(1.5-1-0-4) |
|
|
|
|
Knowledge Engineering |
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
IT6365 |
Công nghệ Web ngữ nghĩa |
3 |
3(2,5-1-0-6) |
|
|
|
|
Semantic Web Technologies |
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
Chuyên |
|
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng |
|
|
|
||
ngành |
tự |
IT6370 |
cao |
2 |
2(1.5-1-0-4) |
|
|
chọn |
|
Advanced Natural Language |
|
||||
|
|
|
|
|
|||
(7TC) |
|
|
Processing |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
IT6380 |
Logic mờ và ứng dụng |
2 |
2(1.5-1-0-4) |
|
|
|
|
Fuzzy Logic and Applications |
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
IT6385 |
Lƣu trữ và phân tích dữ liệu lớn |
3 |
3(2,5-1-0-6) |
|
|
|
|
Big data storage and analytics |
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- Đối với Nghiên cứu sinh có bằng thạc sĩ ngành gần (Đối tượng A3)
Đối với Nghiên cứu sinh có bằng thạc sĩ ngành gần với ngành/chuyên ngành Hệ thống thông tin đề nghị học các học phần bổ sung như sau:
NỘI |
|
MÃ SỐ |
TÊN HỌC PHẦN |
TÍN CHỈ |
KHỐI |
|
|
DUNG |
|
LƯỢNG |
|
||||
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
Chuyên |
|
IT6320 |
Khai phá dữ liệu |
3 |
3(2,5-1-0-6) |
|
|
ngành bắt |
Data mining |
|
|||||
|
|
|
|
||||
buộc |
|
IT6310 |
Tìm kiếm dữ liệu đa phương tiện |
2 |
2(1.5-1-0-4) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Chuyên |
|
IT6360 |
Kỹ nghệ tri thức |
2 |
2(1.5-1-0-4) |
|
|
|
Knowledge Engineering |
|
|||||
ngành |
tự |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|||
|
Công nghệ Web ngữ nghĩa |
|
|
|
|||
chọn |
|
IT6365 |
3 |
3(2,5-1-0-6) |
|
||
|
Semantic Web Technologies |
|
|||||
|
|
|
|
|
|
||
|
|
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng |
|
|
|
||
|
IT6370 |
cao |
|
2 |
2(1.5-1-0-4) |
|
|
|
Advanced Natural |
Language |
|
||||
|
|
|
|
|
|||
|
|
Processing |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
IT6380 |
Logic mờ và ứng dụng |
|
2 |
2(1.5-1-0-4) |
|
|
|
Fuzzy Logic and Applications |
|
|||||
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
||
|
IT6385 |
Lưu trữ và phân tích dữ liệu lớn |
3 |
3(2,5-1-0-6) |
|
||
|
Big data storage and analytics |
|
|||||
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
HỌC PHẦN TIẾN SĨ
Các học phần tiến sĩ nhằm giúp Nghiên cứu sinh cập nhật các kiến thức mới nhất của lĩnh vực chuyên môn, nâng cao trình độ lý thuyết, phương pháp luận nghiên cứu và khả năng ứng dụng các phương pháp nghiên cứu khoa học quan trọng, thiết yếu của lĩnh vực nghiên cứu. Mỗi học phần tiến sĩ được thiết kế với khối lượng từ 2 đến 3 tín chỉ. Mỗi Nghiên cứu sinh phải hoàn thành tối thiểu 8 tín chỉ tương ứng với 3 học phần trở lên.
- Danh mục học phần trình độ Tiến sĩ
|
TT |
|
|
MÃ SỐ |
|
|
TÊN HỌC PHẦN |
|
|
GIẢNG VIÊN |
|
|
TÍN |
|
|
KHỐI |
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
CHỈ |
|
|
LƯỢNG |
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1. |
PGS. Nguyễn Thị |
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
Kỹ nghệ |
dữ |
liệu |
và tri |
|
|
Kim Anh |
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
IT7310 |
|
thức |
|
|
|
2. |
TS. Thân Quang |
3 |
|
3(2-2-0-6) |
|
|
||||||
|
|
|
Knowledge |
and |
Data |
|
|
Khoát |
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
Engineering |
|
|
3. |
TS. Nguyễn Nhật |
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Quang |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1. |
PGS. Nguyễn Thị |
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Kim Anh |
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
IT7331 |
|
Tích hợp dữ liệu |
|
2. |
TS. Vũ Tuyết |
3 |
|
3(2-2-0-6) |
|
|
||||||||
|
|
|
Data Integration |
|
|
|
Trinh |
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3. |
TS. Nguyễn Bá |
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ngọc |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1. TS. Vũ Tuyết |
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Trinh |
|
|
|
|
|
|
|
||
3 |
|
|
IT7341 |
|
Tìm kiếm thông tin |
|
2. |
TS. Nguyễn Bá |
3 |
|
3(2-2-0-6) |
|
|
||||||||
|
|
|
Information Retrieval |
|
|
Ngọc |
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3. |
TS. Nguyễn Thị |
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Oanh |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1. TS. Nguyễn Nhật |
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
Khai phá dữ liệu và phát |
|
|
Quang |
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
2. PGS. Nguyễn Thị |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
4 |
|
|
IT7351 |
|
hiện tri thức |
|
|
|
|
Kim Anh |
3 |
|
3(2-2-0-6) |
|
|
||||||
|
|
|
Data |
Mining |
and |
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
3. TS. Thân Quang |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
Knowledge Discovery |
|
|
Khoát |
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1. PGS. Lê Thanh |
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
Hƣơng |
|
|
|
|
|
|
|
|
Khai phá dữ liệu văn bản |
2. PGS. Nguyễn Thị |
|
|
|
|||||
5 |
IT7361 |
và dữ liệu Web |
|
Kim Anh |
|
|
3 |
3(2-2-0-6) |
|
||
|
|
Text and Web Mining |
|
3. TS. Nguyễn Bá |
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
Ngọc |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
Các tiếp cận logic trong |
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
biểu diễn và xử lý thông |
1. |
PGS. |
Trần |
Đình |
|
|
|
||
|
|
tin |
|
|
|
Khang |
|
|
|
|
|
6 |
IT7371 |
Logical |
approaches |
in |
2. |
PGS. |
Lê |
Thanh |
3 |
3(2-2-0-6) |
|
|
|
information representation |
|
Hƣơng |
|
|
|
|
|||
|
|
and procesing |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
Các chủ đề nâng cao trong |
1.TS. Nguyễn Bình |
|
|
|
|||||
|
|
Minh |
|
|
|
|
|
||||
|
|
xử lý dữ liệu lớn |
|
|
|
|
|
|
|||
7 |
IT7381 |
|
2. TS. Nguyễn Hữu |
3 |
3(2-2-0-6) |
|
|||||
Advanced |
Topics in |
Big |
|
||||||||
|
|
Đức |
|
|
|
|
|
||||
|
|
Data Processing |
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
Các chủ đề nâng cao đối |
1.TS. Thân Quang |
|
|
|
|||||
|
|
Khoát |
|
|
|
|
|
||||
|
|
với phân tích dữ liệu lớn |
|
|
|
|
|
||||
8 |
IT7391 |
2. PGS. Nguyễn Thị |
3 |
3(2-2-0-6) |
|
||||||
Advanced Topics for Big |
|
||||||||||
|
|
Kim Anh |
|
|
|
|
|
||||
|
|
Data Analytics |
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Nghiên cứu sinh có thể chọn một học phần tự chọn liên quan đến lĩnh vực Hệ thống thông tin trong các học phần do Viện Công nghệ thông tin và truyền thông phụ trách, phù hợp với yêu cầu của đề tài nghiên cứu.
ĐÁNH GIÁ
Thang điểm
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) |
Yêu cầu đánh giá
Sau khi đã kết thúc thành công chương trình đào tạo, Tiến sĩ Hệ thống thông tin :
- Có khả năng phát hiện và trực tiếp giải quyết các vấn đề khoa học thuộc các lĩnh vực kỹ thuật Dệt May như: Vật liệu Dệt May, Công nghệ hóa dệt, Công nghệ Sợi Dệt, Công nghệ và Thiết kế sản phẩm May ....
- Có khả năng dẫn dắt, lãnh đạo nhóm nghiên cứu thuộc các lĩnh vực (kỹ thuật) Dệt May.
- Có khả năng nghiên cứu, đề xuất và áp dụng các giải pháp công nghệ thuộc 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 lĩnh vực nói trên.
ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
Địa chỉ : 1 Đại Cồ Việt, Bách Khoa, Hai Bà Trưng, Hà Nội