1. THÔNG TIN TỔNG QUÁT
Tên chương trình Tiếng Việt : Tiến sỹ Khoa học máy tính
Tên chương trình Tiếng Anh : Doctor of Philosophy in Computer Science
Chuyên ngành đào tạo : Khoa học máy tính
Mã ngành đào tạo : 9480101
Trình độ đào tạo : Tiến sỹ
Loại hình đào tạo : Chính quy
Thời gian đào tạo : 3 năm
Khối lượng kiến thức toàn khóa : 92 tín chỉ
2. MỤC TIÊU ĐÀO TẠO
Chương trình đào tạo Tiến sĩ ngành Khoa học máy tính tại Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh nhằm đào tạo cho người học có trình độ chuyên môn sâu về lý thuyết và ứng dụng của ngành Khoa học máy tính và có năng lực nghiên cứu khoa học phù hợp để có thể độc lập nghiên cứu; phát triển các quan điểm; luận thuyết khoa học; lãnh đạo nhóm nghiên cứu các lĩnh vực của các chuyên ngành hẹp về Khoa học máy tính và có khả năng đào tạo học viên ở các bậc đào tạo cao học, đại học.
Nội dung chương trình đào tạo trình độ tiến sĩ đảm bảo việc hỗ trợ nghiên cứu sinh tự nghiên cứu những kiến thức nền tảng, vững chắc về các học thuyết và lý luận, ứng dụng của ngành, chuyên ngành; qua đó nghiên cứu sinh có khả năng công bố các công trình khoa học và trình bày các kết quả nghiên cứu ở các tạp chí chuyên ngành, hội nghị, hội thảo trong và ngoài nước.
2.2 Mục tiêu cụ thể
Chương trình đào tạo Tiến sĩ Khoa học máy tính của Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh nhằm trang bị kiến thức, kỹ năng, mức tự chủ và trách nhiệm cho nghiên cứu sinh như sau:
STT |
MỤC TIÊU CỤ THỂ CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO (PO) |
---|---|
|
|
PO1 |
Hình thành hệ thống kiến thức chuyên sâu, cập nhật, toàn diện thuộc lĩnh vực Khoa học máy tính. Có khả năng đánh giá những kết quả nghiên cứu của bản thân cũng như các công trình khác để tự định hướng và đưa ra giải pháp hiệu quả giải quyết bài toán trong bối cảnh khác. |
PO2 |
Hình thành tư duy nghiên cứu độc lập, sáng tạo, đề xuất những giải pháp mới có giá trị, hiệu quả và có khả năng làm chủ các kiến thức cốt lõi trong lĩnh vực học thuật của chuyên ngành Khoa học máy tính. |
PO3 |
Có khả năng tự nâng cao kiến thức chuyên môn và kỹ năng hoạt động nghề nghiệp để trình bày, giới thiệu những vấn đề khoa học thuộc lĩnh vực Khoa học máy tính bằng những hình thức khác nhau: bài viết tạp chí, báo cáo hội nghị hội thảo khoa học, giảng dạy đại học và cao học. |
|
|
PO4 |
Có kỹ năng phát hiện, phân tích các vấn đề phức tạp và đưa ra được các giải pháp sáng tạo để giải quyết vấn đề; có khả năng thiết lập mạng lưới hợp tác trong hoạt động chuyên môn. |
PO5 |
Có kỹ năng ngoại ngữ có thể hiểu được các công trình liên quan đến chủ đề cụ thể và trừu tượng, bao gồm cả việc trao đổi học thuật thuộc lĩnh vực chuyên ngành. Có thể giao tiếp, trao đổi học thuật bằng ngoại ngữ với người bản ngữ. Có thể sử dụng ngoại ngữ để viết được các báo cáo khoa học, báo cáo chuyên ngành, giải thích quan điểm của mình về một vấn đề, phân tích quan điểm về sự lựa chọn các phương án khác nhau. |
PO6 |
Có khả năng phát hiện, phân tích các vấn đề phức tạp và đề xuất, lên kế hoạch thực hiện, đồng thời đánh giá tiến độ và kết quả của giải pháp đó. Có năng lực nghiên cứu và tổ chức, hướng dẫn nghiên cứu khoa học. kỹ năng phương pháp và các công cụ nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học máy tính. |
|
|
PO7 |
Có tinh thần làm việc chuyên nghiệp, thái độ cầu thị, nghiêm túc trong hợp tác, học tập, nghiên cứu khoa học và dẫn dắt các nhóm nghiên cứu. |
PO8 |
Có ý thức kỷ luật, tính tự chịu trách nhiệm với kết quả nghiên cứu và thực hiện tốt các quy tắc, quy định về nghiên cứu khoa học và liêm chính học thuật. |
2.3. Khả năng và vị trí sau khi tốt nghiệp
Sau khi tốt nghiệp tiến sĩ ngành Khoa học máy tính Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, nghiên cứu sinh đủ khả năng để tham gia vào các hoạt động khoa học trong lĩnh vực Khoa học máy tính. Nghiên cứu sinh có khả năng đảm nhiệm các vị trí sau:
3. CHUẨN ĐẦU RA
Chuẩn đầu ra của CTĐT được xây dựng theo Khung trình độ quốc gia Việt Nam, ban hành kèm theo Quyết định số 1982/QĐ-TTg ngày 18/10/2016 của Thủ tướng Chính phủ. Cụ thể chuẩn đầu ra của chương trình ở Bậc 8 theo khung 8 bậc. Sau khi hoàn thành CTĐT, tiến sĩ Khoa học máy tính đạt được các chuẩn đầu ra:
Mô tả |
|
Kiến thức |
|
PLO1 |
Phân tích những vấn đề chuyên sâu, cập nhật, toàn diện thuộc lĩnh vực Khoa học máy tính. |
PLO2 |
Nêu ra được những sáng kiến, giải pháp có giá trị và có khả năng đánh giá các vấn đề thuộc chuyên ngành Khoa học máy tính. |
PLO3 |
Phát triển các tri thức mới, tiến bộ và chuyên sâu trong lĩnh vực KHMT. |
Kỹ năng |
|
PLO4 |
Vận dụng các lý thuyết khoa học, phương pháp, công cụ môi trường lập trình hỗ trợ nghiên cứu và phát triển các dự án liên quan đến lĩnh vực KHMT. |
PLO5 |
Phát hiện các vấn đề mới, phức tạp và đưa ra giải pháp sáng kiến nhằm giải quyết vấn đề đó để đúc kết những nguyên tắc, quy luật trong quá trình thực hiện. |
PLO6 |
Phân tích, lập luận, xây dựng và thực nghiệm các bài toán có độ phức tạp cao một cách hệ thống, có tính khoa học. |
PLO7 |
Sử dụng được ngoại ngữ để trình bày kết quả nghiên cứu ở các hội thảo khoa học, trao đổi các nội dung học thuật hiệu quả. |
PLO8 |
Ứng dụng các kiến thức nhằm dẫn dắt, hướng dẫn nhóm nghiên cứu thực hiện các công việc nghiên cứu khoa học thuộc lĩnh vực Khoa học máy tính. |
Mức tự chủ và trách nhiệm |
|
PLO9 |
Hình thành trách nhiệm của bản thân đối với kết quả nghiên cứu, đối với quy định về nghiên cứu khoa học và liêm chính học thuật. |
PLO10 |
Xây dựng tinh thần làm việc nghiêm túc, thái độ chuyên nghiệp trong hợp tác, học tập và nghiên cứu khoa học. |
Ma trận chuẩn đầu ra của Chương trình đào tạo và các môn học thể hiện trong Phụ lục 1.
4.1. Nguồn tuyển
4.2.1. Đối tượng dự tuyển và điều kiện dự tuyển
Người dự tuyển phải thỏa những điều kiện như sau:
a. Về văn bằng:
Danh mục ngành phù hợp và ngành gần được liệt kê như sau:
8480101 |
Khoa học máy tính |
8480102 |
Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu |
8480103 |
Kỹ thuật phần mềm |
8480104 |
Hệ thống thông tin |
8480106 |
Kỹ thuật máy tính |
8480107 |
Trí tuệ nhân tạo |
8480201 |
Công nghệ thông tin |
8480202 |
An toàn thông tin |
8480204 |
Quản lý công nghệ thông tin |
8480205 |
Quản lý Hệ thống thông tin |
8460117 |
Toán tin |
8460107 |
Khoa học tính toán |
8460110 |
Cơ sở toán học cho tin học |
8460108 |
Khoa học dữ liệu |
8460112 |
Toán ứng dụng |
8520216 |
Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa |
8520208 |
Kỹ thuật viễn thông |
7480101 |
Khoa học máy tính |
7480102 |
Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu |
7480103 |
Kỹ thuật phần mềm |
7480104 |
Hệ thống thông tin |
7480106 |
Kỹ thuật máy tính |
7480107 |
Trí tuệ nhân tạo |
7480108 |
Công nghệ kỹ thuật máy tính |
7480201 |
Công nghệ thông tin |
7480202 |
An toàn thông tin |
7460107 |
Khoa học tính toán |
7460108 |
Khoa học dữ liệu |
7460117 |
Toán tin |
7460112 |
Toán ứng dụng |
7140210 |
Sư phạm Tin học |
b. Người dự tuyển là công dân Việt Nam
Người dự tuyển là công dân Việt Nam phải đạt yêu cầu về năng lực ngoại ngữ được minh chứng bằng một trong những văn bằng, chứng chỉ sau:
Bảng 1: Một số chứng chỉ tiếng nước ngoài minh chứng cho trình độ ngoại ngữ của người dự tuyển
(Ban hành kèm theo Thông tư số 18/2021/TT-BGDĐT ngày 28 tháng 6 năm 2021 của Bộ trưởng Bộ Giáo dục và Đào tạo)
Stt |
Ngôn ngữ |
Bằng/Chứng chỉ/Chứng nhận |
Trình độ/Thang điểm |
---|---|---|---|
1 |
Tiếng Anh |
TOEFL iBT |
Từ 46 trở lên |
IELTS |
Từ 5.5 trở lên |
||
Cambridge Assessment English |
B2 First/B2 Business Vantage/Linguaskill Thang điểm: từ 160 trở lên |
||
2 |
Tiếng Pháp |
CIEP/Alliance française diplomas |
TCF từ 400 trở lên DELF B2 trở lên Diplôme de Langue |
3 |
Tiếng Đức |
Goethe -Institut |
Goethe- Zertifikat B2 trở lên |
The German TestDaF language certificate |
TestDaF level 4 (TDN 4) trở lên |
||
4 |
Tiếng Trung Quốc |
Chinese Hanyu Shuiping Kaoshi (HSK) |
HSK level 4 trở lên |
5 |
Tiếng Nhật |
Japanese Language Proficiency Test (JLPT) |
N3 trở lên |
6 |
Tiếng Nga |
ТРКИ - Тест по русскому |
TPKИ-2 trở lên |
7 |
Các ngôn ngữ tiếng nước ngoài khác |
Chứng chỉ đánh giá theo Khung năng lực ngoại ngữ 6 bậc dùng cho Việt Nam |
Từ bậc 4 trở lên |
c. Người dự tuyển là công dân nước ngoài
Người dự tuyển là công dân nước ngoài nếu đăng ký theo học chương trình đào tạo trình độ tiến sĩ bằng tiếng Việt phải có chứng chỉ tiếng Việt tối thiểu từ bậc 4 trở lên theo Khung năng lực tiếng Việt dùng cho người nước ngoài và phải đáp ứng yêu cầu về ngoại ngữ thứ hai do cơ sở đào tạo quyết định, trừ trường hợp là người bản ngữ của ngôn ngữ được sử dụng trong chương trình đào tạo trình độ tiến sĩ.
d. Điều kiện sức khỏe
Có đủ sức khỏe để học tập, và lao động theo quy định tại Thông tư liên Bộ Y tế - Đại học, THCN và DN số 10/TT-LB ngày 18/8/1989 và công văn hướng dẫn số 2445/TS ngày 20/8/1990 của Bộ Giáo dục và Đào tạo.
e. Lý lịch
Được cơ quan quản lý nhân sự (nếu là người đã có việc làm), hoặc trường nơi sinh viên /học viên vừa tốt nghiệp giới thiệu dự tuyển đào tạo trình độ tiến sĩ. Đối với người chưa có việc làm cần được địa phương nơi cư trú xác nhận nhân thân tốt và hiện không vi phạm pháp luật.
Nộp hồ sơ đầy đủ và đúng thời hạn quy định. Cam kết thực hiện các nghĩa vụ tài chính đối với quá trình đào tạo theo quy định của nhà trường.
4.2.2. Cách thức xét tuyển
* Đánh giá thí sinh dự tuyển đào tạo tiến sĩ gồm các bước như sau:
Ngoài các yêu cầu của Mục 4.3.1 ở trên, tương tự như nghiên cứu sinh đã có bằng thạc sĩ; nghiên cứu sinh chưa có bằng thạc sĩ phải hoàn thành các học phần trong chương trình đào tạo thạc sĩ ngành Khoa học máy tính của trường, ngoại trừ luận văn thạc sĩ.
5. CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO
5.1. Định hướng xây dựng và tổ chức thực hiện chương trình đào tạo
- Để đáp ứng yêu cầu của xã hội và mục tiêu đào tạo đã đề ra, Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh thiết kế chương trình đào tạo trình độ Tiến sĩ ngành Khoa học máy tính trên cơ sở tham khảo yêu cầu luận án và các học phần thuộc chương trình đào tạo trình độ tiến sĩ của một số trường đại học trong nước và nước ngoài.
Thời gian đào tạo trình độ tiến sĩ đối với người có bằng thạc sĩ là 03 năm tập trung liên tục; đối với người có bằng tốt nghiệp đại học là 04 năm tập trung liên tục nhưng tổng thời gian đào tạo không quá 6 năm.
5.3. Nội dung chương trình
5.3.1. Chương trình đào tạo gồm 92 tín chỉ đối với người tốt nghiệp thạc sỹ gồm:
- Các học phần bổ sung (nếu có)
- Các học phần ở trình độ tiến sỹ 20 tín chỉ
- Luận án 72 tín chỉ
+ Bài báo về nội dung và kết quả công trình NCKH
5.3.2. Chương trình đào tạo gồm 122 tín chỉ đối với người tốt nghiệp cử nhân gồm:
- Các học phần bổ sung trình độ thạc sỹ 30 tín chỉ
- Các học phần ở trình độ tiến sỹ 20 tín chỉ
- Luận án 72 tín chỉ
+ Bài báo về nội dung và kết quả công trình NCKH
Các học phần bổ sung là các học phần trang bị cho nghiên cứu sinh đủ kiến thức và trình độ chuyên môn giúp nghiên cứu sinh thực hiện tốt nhiệm vụ của mình. Các học phần bổ sung áp dụng cho nghiên cứu sinh có bằng thạc sĩ ngành gần hoặc chưa có bằng thạc sĩ, cụ thể như sau:
Bảng 2: Danh mục các học phần bổ túc kiến thức với chuyên ngành gần
TT |
Mã học phần |
Tên môn học |
Số tín chỉ |
1 |
COM621 |
Học sâu và ứng dụng Deep Learning and Applications |
3 |
2 |
COM620 |
Máy học nâng cao Advanced Machine Learning |
3 |
3 |
COM624 |
Dự án lập trình trí tuệ nhân tạo Artificial Intelligence Programming Project |
3 |
4 |
COM617 |
Hệ hỗ trợ ra quyết định Decision Support Systems |
3 |
5 |
COM610 |
Thị giác máy tính Computer Vision |
3 |
6 |
COM612 |
Khai phá dữ liệu Data Mining |
3 |
Nghiên cứu sinh chưa có bằng thạc sĩ phải hoàn thành kiến thức bổ sung là các môn học trong chương trình đào tạo thạc sĩ ngành Khoa học máy tính của Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh (trừ luận văn thạc sĩ).
Các học phần ở trình độ tiến sĩ bao gồm các học phần bắt buộc và các học phần lựa chọn. Học phần được thể hiện trong Bảng 3.
Bảng 3: Các học phần trình độ tiến sĩ
Tên học phần |
Số tín chỉ |
||||
---|---|---|---|---|---|
Phần chữ |
Phần số |
Tổng số |
LT |
TH |
|
Phần 1: Các học phần bắt buộc |
14 |
14 |
|
||
COM |
801 |
Phương pháp nghiên cứu khoa học nâng cao Advanced research methodology |
3 |
3 |
0 |
COM |
802 |
Tiểu luận tổng quan Literature review |
3 |
3 |
0 |
COM |
804 |
Chuyên đề tiến sĩ 1 Seminar 1 |
3 |
3 |
0 |
COM |
805 |
Chuyên đề tiến sĩ 2 Seminar 2 |
3 |
3 |
0 |
COM |
803 |
Những vấn đề hiện đại của Khoa học máy tính Current topics in Computer Science |
2 |
2 |
0 |
Phần 2: Các học phần tự chọn NCS chọn 03 trong các học phần sau để đạt tối thiểu 06 tín chỉ, tập trung vào các hướng chuyên môn Trí tuệ nhân tạo, Thị giác máy tính, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Khoa học dữ liệu, Tin sinh học, An ninh mạng, Mã hóa và bảo mật; Truy vấn thông tin; Thuật toán; Học sâu; Nhận dạng. |
6 |
6 |
0 |
||
COM |
806 |
Nhận dạng mẫu nâng cao Advanced topics in pattern recognition |
2 |
2 |
0 |
COM |
807 |
Mã hóa thông tin nâng cao Advanced topics in cryptography |
2 |
2 |
0 |
COM |
808 |
Tin sinh học nâng cao Advanced topics in bioinformatics |
2 |
2 |
0 |
COM |
809 |
Các phương pháp giao tiếp người máy hiện đại Advanced topics in modern human computer interaction |
2 |
2 |
0 |
COM |
810 |
Các chủ đề nâng cao về an ninh mạng Advanced topics in cybersecurity |
2 |
2 |
0 |
COM |
811 |
Xử lý dữ liệu lớn nâng cao Advanced topics in Big data analytics |
2 |
2 |
0 |
COM |
812 |
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao Advanced topics in Natural language processing |
2 |
2 |
0 |
COM |
813 |
Tính toán hiệu năng cao High Performance Computing |
2 |
2 |
0 |
COM |
814 |
Công nghệ mạng và truyền thông hiện đại Modern networking and communication technologies |
2 |
2 |
0 |
COM |
815 |
Xử lý văn bản nâng cao Advanced topics in Text mining |
2 |
2 |
0 |
COM |
816 |
Học sâu và ứng dụng nâng cao Advances topics in Deep Learning and Its Application |
2 |
2 |
0 |
COM |
817 |
Khoa học dữ liệu nâng cao Advanced topics in Data Science |
2 |
2 |
0 |
COM |
818 |
Truy hồi thông tin và tìm kiếm trên web Information Retrieval and Web Search |
2 |
2 |
0 |
COM |
819 |
Mô hình thông tin không chắc chắn trong Trí tuệ nhân tạo Uncertainty information models in Artificial Intelligence |
2 |
2 |
0 |
COM |
820 |
Giải thuật đồ thị nâng cao Advanced Graph algorithms |
2 |
2 |
0 |
COM |
821 |
Tính toán mềm Soft Computing |
2 |
2 |
0 |
COM |
822 |
Công nghệ tri thức Knowledge Technologies |
2 |
2 |
0 |
COM |
823 |
Dịch máy nâng cao Advanced topics in machine translation |
2 |
2 |
0 |
COM |
824 |
Lý thuyết đồ thị nâng cao Advanced topics in graph theory |
2 |
2 |
0 |
COM |
826 |
Phân tích dữ liệu nâng cao Advanced topics in data analysis |
2 |
2 |
0 |
COM |
827 |
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh Generative AI |
2 |
2 |
0 |
COM |
828 |
Học sâu nâng cao Advanced topics in deep learning |
2 |
2 |
0 |
COM |
829 |
Logic mờ Fuzzy logic |
2 |
2 |
0 |
COM |
830 |
Khoa học dữ liệu trong lĩnh vực y sinh Data Science in biomedical |
2 |
2 |
0 |
COM |
831 |
Nhận dạng sinh trắc học nâng cao Advanced topics in biometric recognition |
2 |
2 |
0 |
Phần 3: Luận án tiến sĩ |
72 |
72 |
0 |
||
COM |
901 |
Luận án tiến sĩ Dissertation |
72 |
72 |
0 |
TỔNG CỘNG |
92 |
92 |
0 |
Bảng 4: Các hướng nghiên cứu chuyên đề trình độ tiến sĩ
STT |
Tên hướng nghiên cứu chuyên đề |
1 |
Học máy (Machine Learning) |
2 |
Học sâu (Deep Learning) |
3 |
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) |
4 |
Thị giác máy tính (Computer Vision) |
5 |
Hiểu và tạo văn bản (Understand and Generate Text) |
6 |
Dịch máy (Machine Translation) |
7 |
Tóm tắt văn bản (Text Summarization) |
8 |
Nhận dạng đối tượng (Object Recognition) |
9 |
Phân loại hình ảnh (Image Classification) |
10 |
Phân tích video (Video Analysis) |
11 |
Thực tế ảo và tăng cường (Augmented Reality) |
12 |
Điều khiển robot (Robot Control) |
13 |
Phân tích dữ liệu (Data Analysis) |
14 |
Tương tác người-máy (Human–computer interaction) |
15 |
Trí tuệ nhân tạo cho robot (AI Robotics) |
16 |
Khoa học dữ liệu y sinh (Data Science for biomedical) |
17 |
Mật mã học (Cryptography) |
18 |
An ninh mạng (Cybersecurity) |
19 |
Nhận dạng sinh trắc học (Biometric Recognition) |
20 |
Các vấn đề hiện đại khác của ngành Khoa học máy tính |
Kế hoạch đào tạo được thể hiện trong Bảng 5, như sau:
Bảng 5: Kế hoạch đào tạo tiến sĩ ngành Khoa học máy tính
Thời gian |
Đối tượng đầu vào là thạc sĩ |
Đối tượng đầu vào là cử nhân /kỹ sư |
|
Năm thứ 1 |
Xây dựng và báo cáo đề cương nghiên cứu |
Học các môn trong chương trình thạc sĩ |
|
Học các học phần bổ sung (nếu có) |
|
||
Học các học phần trong chương trình đào tạo tiến sĩ |
|
||
Xây dựng và báo cáo đề cương nghiên cứu |
|
||
Thực hiện và báo cáo chuyên đề 1 |
|
||
Năm thứ 2 |
Thực hiện tiểu luận tổng quan |
Học các học phần trong chương trình đào tạo tiến sĩ |
|
Thực hiện và báo cáo chuyên đề 2 |
|
||
Năm thứ 3 |
Công bố kết quả nghiên cứu của luận án trên tạp chí/hội thảo khoa học. |
Thực hiện tiểu luận tổng quan |
|
Viết luận án dựa trên các kết quả nghiên cứu được công bố. |
Thực hiện và báo cáo chuyên đề 1 |
|
|
Bảo vệ luận án cấp cơ sở và cấp Trường |
Thực hiện và báo cáo chuyên đề 2 |
|
|
Năm thứ 4 |
|
Công bố kết quả nghiên cứu của luận án trên tạp chí/hội thảo khoa học. |
|
Viết luận án dựa trên các kết quả nghiên cứu được công bố. |
|
||
Bảo vệ luận án cấp cơ sở và cấp Trường. |