一、二级学科
1.软件科学与技术
2.嵌入式软件与智能系统
3. 密码与网络安全
二、培养目标
培养能独立从事科学研究工作,实事求是,勇于创新,视野开阔,治学严谨,德、智、体、美全面发展,有社会责任心的高级专门人才。要求有坚实的专业基础知识,熟练掌握一门外国语,胜任有原创意义或应用价值的科研课题,以及教学或技术管理工作。
三、基本素质与能力要求
1. 坚持四项基本原则;爱国守法,品行端正,学风严谨,身心健康;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基本理论,具有家国情怀和社会使命;
2. 掌握软件工程领域坚实的基础理论知识和宽广的专业知识,先进的学术研究成果;
3. 具有扎实的理论基础,合理的知识结构,系统的学科领域知识体系,创新精神和科研能力;
4. 具有独立从事软件研究工作或独立承担专业技术工作的能力,有严谨求实的科学态度和学风;
5. 熟练掌握一门外国语,具备良好的阅读、理解和撰写外语资料能力和进行国际化交流的能力。
四、培养方式与学习年限
1. 培养方式:全日制学习
采用导师负责制与导师小组集体指导相结合的方法。
2. 学习年限
(1)普通博士研究生基本学习年限为4年,最长学习年限为6年。
(2)硕博连读研究生基本学习年限为5年,最长学习年限为7年。
(3)本科直博研究生基本学习年限为5年,最长学习年限为7年。
五、学分要求
1. 普通博士研究生修读总学分16。各类别学分要求如下:
学位公共课必修5学分,学位基础课2学分,学位专业课(必修)4学分(“专业外语”、“科技论文写作”必须修读),学位专业课(选修)3学分(“可信智能软件技术”必须修读),跨学科或跨专业选修课2学分。
2.硕博连读研究生修读总学分:27。各类别学分要求如下:
学位公共课(必修)6学分,学位公共课(选修)2学分,学位基础课4学分,学位专业课(必修)6学分(“专业外语”、“科技论文写作”必须修读),学位专业课(选修)7学分(“可信智能软件技术”必须修读),跨学科或跨专业选修课2学分。
3.本科直博研究生修读总学分26;各类别学分要求如下:
学位公共课(必修)5学分,学位公共课(选修)2学分,学位基础课4学分,学位专业课(必修)6学分(“专业外语”、“科技论文写作”必须修读),学位专业课(选修)7学分(“可信智能软件技术”必须修读),跨学科或跨专业选修课2学分。
4.补修课程要求:跨学科入学的研究生,应当在导师指导下补修本学科硕士研究生或本科专业的有关课程,所得学分记为非学位课程学分,不计入培养方案总学分。
5.可免修学位公共必修课《中国马克思主义与当代》,代之以修读《中国概况》。
6.国际留学博士生可免修学位公共必修课《中国马克思主义与当代》、《第一外国语》,代之以修读《中国概况》或《中国文明导论》和汉语课程等有关课程。以外语为专业教学语言的学科、专业的留学生毕业时,中文能力应当至少达到《国际汉语能力标准》三级水平。
六、培养环节考核
(一)年度报告
1. 考核时间:每学年末提交报告。
2. 考核要求与细则:
博士研究生填写《华东师范大学博士研究生学习与科研年度报告表》(主要汇报一年来的学习与科研进展),经导师及导师指导小组审核并签署意见后提交备案。
3.考核结果说明:考核第一次未通过者可申请参加第二次考核。第二次考核仍未通过者,可视情况延长学习年限或按肄业办理。
(二)资格考试
1. 考核时间:普通博士研究生、硕博连读研究生(取得博士生学籍后)一般在第二学年第一学期进行资格考试,本科直博研究生生一般在第三学年第一学期进行资格考试。
2. 考核要求与细则:
博士生完成课程学习、修满规定学分后,均需参加资格考试。博士研究生资格考试属于综合性考试,不仅考核博士生专业基础理论知识和相关学科的有关知识,同时还审查其阶段科研成果及分析问题与解决问题的能力。
3. 考核结果说明:
资格考试的结果分为通过、不通过。通过资格考试的博士生,方可进行论文开题。第一次未通过者,一年后参加第二次资格考试。第二次仍未通过者(含主动放弃者),普通博士研究生按肄业处理;本科直博研究生、硕博连读研究生经本人申请,学院和学校批准后改做硕士学位论文,通过答辩、达到学位授予条件者,可获得硕士学位,颁发硕士毕业证书。
(三)开题报告
1. 考核时间:一般于第三学期进行。
2. 考核要求与细则:撰写完整的开题报告,包括选题目的与意义,相关工作与创新点,研究方法和系统架构,技术路线及其可行性分析,关键问题。由导师进行开题报告审核,并由系内组织专家进行审查,再由各系提交学院研究生培养指导委员会对开题报告复核。注,复核通过后,论文撰写须有不少于两年的时间投入论文写作。
3. 考核结果说明:复核通过后,则开题报告通过,否则为不通过。开题报告考核第一次未通过者可申请参加第二次考核。第二次考核仍未通过者,可视情况延长学习年限或按肄业办理。
(四)科研训练与学术活动
1. 考核时间:普通博士研究生和硕博连读研究生在第三学期、本科直博研究生在第五学期进行科研训练与学术活动考核。
2. 考核要求与细则:
科研训练包括参加导师的科研课题、教学助教,本人独立承担研究课题、在国内外高水平学术刊物上发表论文等。研究生均须参加一次教学助教实践。在研究生学习期间,原则上不允许私自外出实习。学术活动包括各类学术讲座、论坛、竞赛等活动。学术活动,要求本人作学术报告不少于2次,参加至少30次(包括至少1期暑假学校活动)。
3. 考核结果说明:考核结果分为通过、不通过。
(五)中期考核
1. 考核时间:普通博士研究生和硕博连读研究生在第三学期、本科直博研究生在第五学期进行中期考核工作。
2. 考核要求与细则:中期考核主要包括课程修读、年度报告、研究伦理和学术规范、资格考试、开题报告、科研训练与学术活动等完成情况。
3. 考核结果说明:以上各环节考核通过者,中期考核通过,否则为不通过。中期考核通过者,方可进入毕业论文预答辩或答辩程序。不通过者,根据学业进展情况,可作延长学习年限、结业或肄业处理。
(六)论文预答辩
1. 考核时间:博士生须在学位论文进入答辩资格审核前进行。博士生须在学位论文评阅盲审前1个月通过预答辩。
2. 考核要求与细则:博士研究生介绍论文内容并重点阐述论文的创新性、关键性结论等;导师全面介绍博士研究生的研究情况;预答辩小组成员对预答辩学位论文提出问题,根据论文的创新性、学术水平、工作量、理论研究和实验研究的立论依据、研究成果、关键性结论等做出评价,并给出详细的论文修改或者完善的意见;同时得出预答辩结论。
3. 考核结果说明:预答辩结论为三类:合格、基本合格和不合格。预答辩结论为基本合格者,经导师同意后方可进入科研成果审核环节。预答辩不合格者,必须根据预答辩小组意见,全面修改论文,经导师审阅同意后,重新进行预答辩。
六、科研成果要求
博士研究生科研成果应达到以下要求,经审核后方可申请学位(注:所有论文通讯作者的第一署名单位必须是华东师范大学)。
(一)本人为第一作者或学生为第二作者(导师为第一作者),华东师范大学为第一作者单位,在理工科一级学科顶级期刊或中国计算机学会A类(英文)期刊或A类(英文)会议发表(或在线发表)1篇学术论文;
(二)本人为第一作者、华东师范大学为第一作者单位在SCIE收录期刊(不含增刊、副刊)或中国计算机学会B类(英文)期刊/会议上发表(或在线发表)2篇学术论文;
(三)港澳台博士生和国际留学博士生满足下列条件,经审核后也可申请学位,本人为第一作者,华东师范大学为第一作者单位,公开发表2篇学术论文,或1篇A&HCI、SSCI、SCI、SCIE收录期刊论文。
七、学位论文要求
博士学位论文是综合衡量博士研究生培养质量和学术水平的重要标志,应在导师指导下,由博士研究生独立完成,博士学位论文应体现前沿性和创新性,应以作者的创造性研究成果为主体,反映作者已具有独立从事科学研究工作的能力,以及在本学科上的坚实宽广的理论基础和系统深入的专业知识。博士研究生在学期间一般用至少2年的时间完成学位论文。
博士生学位论文的基本要求、评阅、盲审、答辩,以及学位申请、学位评议与授予,按软件工程学位分委会及研究生院相关规定执行。
八、基本文献阅读书目
Christel Baier and Joost-Pieter Katoen. Principles of Model Checking. The MIT Press. 2008.
S. Shalev-Shwartz and S. Ben-David. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. Cambridge: Cambridge University Press, 2014.
刘鹏. 云计算(第三版). 北京: 电子工业出版社, 2015.
Edmund M. Clarke, Thomas A. Henzinger, Helmut Veith, Roderick Bloem. Handbook of Model Checking, Springer.
Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein. Introduction to Algorithms, Third Edition, MIT Press, 2009
R.柯郎, H.罗宾著, 左平, 张饴慈译. What is Mathematics: 对思想和方法的基本研究, Second Edition, 复旦大学出版社, 2012.
Geoff Hulten. Building Intelligent Systems: A Guide to Machine Learning Engineering. 2018.
Michael Sipser. Introduction to the theory of computation, Second Edition.
Kevin P. Murphy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. The MIT Press, 2012.
Marc Peter Deisenroth,A. Aldo Faisal,Cheng Soon Ong. MATHEMATICS FOR MACHINE LEARNING, London: Cambridge University Press, 2020
M. A. Nielsen, I. L. Chuang, Quantum Computation and Quantum Information, London: Cambridge University Press, 2000
Joachim von zur Gathen, Jurgen Gerhard. Modern Computer Algebra, 3rd edition, Cambridge University Press. 2013.
吴文俊. 数学机械化. 科学出版社. 2003.
杨路, 夏壁灿. 不等式机器证明与自动发现. 科学出版社. 2008.
Nicholas J. Higham. Accuracy and Stability of Numerical Algorithms. SIAM. 2002.
付晓东, 邹平. QoS感知的Web服务选择. 科学出版社, 2014.
陆汝钤. 计算系统的形式语义. 北京:清华大学出版社,2017
约翰 J.克雷格(John Craig) 著,贠超 译,机器人学导论(第4版),机械工业出版社,2018
约翰·L.亨尼斯(John L.Hennessy) 著 ,计算机体系结构:量化研究方法(英文版·原书第6版),机械工业出版社,2019
兰德尔 E.布莱恩特(Randal E.·Bryant) 著,龚奕利,贺莲 译,深入理解计算机系统(原书第3版),机械工业出版社,2016
Richard,Szeliski,艾海舟 著,艾海舟,兴军亮 等 译,计算机视觉:算法与应用,清华大学出版社,2011
Donald Hearn(D·赫恩) 等,M.Pauline Baker(M.P.巴克),Warren,R.Carithers(W.R.卡里瑟斯) 著,蔡士杰,杨若瑜 译,计算机图形学(第4版) ,电子工业出版社,2014
穆罕默德 S. 奥巴达特(Mohammad Obaidat) [印度] 苏迪普 著,吴帆 译,无线传感器网络原理,机械工业出版社,2017
史蒂芬·卢奇(Stephen Lucci),丹尼·科佩克(Danny Kopec) 著 ,人工智能(第2版) ,人民邮件出版社,2018
曹珍富. Rivest-Shamir-Adlen体制:公钥密码学: public cryptography. 哈尔滨工业大学出版社, 2016.
冯登国. 大数据安全与隐私保护. 清华大学出版,2018.
William Stallings. 密码编码学与网络安全:原理与实践(第七版). 电子工业出版社, 2017.
林晓东. 车载ad hoc网络的安全性与隐私保护. 机械工业出版社, 2016.
方滨兴. 人工智能安全. 电子工业出版社, 2020.
William, Stallings, Lawrie, Brown. 计算机安全:原理与实践(第四版). 机械工业出版社, 2019.
杨义先, 钮心忻. 安全通论――刷新网络空间安全观. 电子工业出版社, 2018.
Pascal Ackerman. 工业控制系统安全. 机械工业出版社, 2020.
Brian Russell, Drew Van Duren. 物联网安全. 机械工业出版社, 2018.
Jonathan Katz, Yehuda Lindell, Introduction to Modern Cryptography (Second Edition), Chapman and Hall/CRC, 2015.
九、课程列表
课程 | 课程编号 | 课程中英文名称 | 学分 | 开课学期 | 普博 | 硕博 | 本科 | 备注 | |
学位公共课 | TYKC0321101001 | 中国马克思主义与当代 | 2 | 秋 | 必选 |
| 必选 | 普博生≥5学分; | |
TYKC0611101002 | 中国特色社会主义理论与实践研究 | 2 | 秋 |
| 必选 |
| |||
TYKC0611101001 | 马克思主义与社会科学方法论 | 1 | 秋 |
| 文科必选 |
| |||
TYKC0611101003 | 自然辩证法 | 1 | 秋 |
| 理工必选 |
| |||
| 外国语 | 2 | 春/秋 | 必选 | 必选 | 必选 | |||
| 研究伦理与学术规范类课程 | 1 |
| 必选 | 必选 | 必选 | |||
| 通识选修类课程 | 2 |
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| 必选 | 必选 | |||
学位基础课 | SWEN6021102009 | 算法设计与分析 | 2 | 1/秋 |
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| 普博生≥2 学分;硕博生/本博生≥4学分; | |
SWEN6021102007 | 计算机体系结构 | 2 | 1/秋 |
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SWEN6021102008 | 软件理论基础 | 2 | 1/秋 |
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SWEN6021102006 | 网络安全数学基础 | 2 | 1/秋 |
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学位专业课(必修) | SWEN6021102012 | 进程代数 | 2 | 1/秋 |
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| 普博生≥4学分;硕博生/本博生≥6学分; | |
SWEN6021102010 | 软件架构设计 | 2 | 1/春 |
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SWEN6011102010 | 嵌入式操作系统 | 2 | 1/春 |
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| |||
SWEN6011102021 | 系统分析与验证 | 2 | 1/秋 |
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| |||
SWEN6021102013 | 密码学 | 2 | 2/秋 |
|
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| |||
SWEN6021102011 | 有限域与编码 | 2 | 1/春 |
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| |||
SWEN6011102023 | 专业外语 | 1 | 1/春 | 必选 | 必选 | 必选 | |||
SWEN6021102004 | 科技论文写作 | 1 | 2/秋 | 必选 | 必选 | 必选 | |||
学位专业课(选修) | SWEN6021102021 | 程序验证方法 | 2 | 1/春 |
|
|
| 普博生≥ 3 学分;硕博士/本博生≥7学分; | |
SWEN6021102020 | 代数形式化方法 | 2 | 1/秋 |
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| |||
SWEN6011202001 | 运筹学与最优化方法 | 2 | 1/秋 |
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| |||
SWEN6021102019 | 科学计算导论 | 2 | 1/春 |
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| |||
SWEN6021102014 | 人工智能基础 | 2 | 1/秋 |
|
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| |||
SWEN6011202003 | 软硬件协同设计 | 2 | 1/春 |
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| |||
SWEN6021102018 | 密码设计与分析 | 2 | 1/秋 |
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| |||
SWEN6021102022 | 网络安全协议 | 2 | 1/秋 |
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SWEN6021102023 | 机器学习 | 2 | 1/秋 |
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SWEN6021102017 | 软件工程前沿讨论课 | 2 | 2/秋 |
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SWEN6021102016 | 嵌入式系统前沿讨论课 | 2 | 2/秋 |
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SWEN6021102015 | 密码与网络安全讨论课 | 2 | 2/秋 |
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SWEN6021102024 | 可信智能软件技术 | 1 | 2/秋 | 必选 | 必选 | 必选 | |||
CMST3521102003 | 人工智能的数学基础 Mathematical foundations of Artificial Intelligence | 2 | 1/秋 | 智能教育必选 | 智能教育必选 | 智能教育必选 | |||
CMST3521102002 | 机器学习 Machine Learning | 2 | 1/秋 | 智能教育必选 | 智能教育必选 | 智能教育必选 | |||
CMST3521102001 | 人工智能前沿专题 Selected Topics in Artificial Intelligence | 2 | 1/春 | 智能教育必选 | 智能教育必选 | 智能教育必选 | |||
CMST3521102005 | 学习科学前沿 Frontiers in the Learning Sciences | 2 | 1/春 | 智能教育必选 | 智能教育必选 | 智能教育必选 | |||
CMST3521102004 | 认知心理学在教育中应用 Applying Cognitive Psychology to Education | 2 | 1春 | 智能教育必选 | 智能教育必选 | 智能教育必选 | |||
跨学科/跨专业课程 |
| 跨学科/专业选修课 |
|
|
|
|
| ≥2学分 | |
非学位课程 |
| 修读培养方案要求以外的课程,如补修本专业本科课程等,不计入培养方案总学分。 | |||||||
总学分 |
| 普通博士研究生 | ≥16学分 | ||||||
| 硕博连读研究生 | ≥27学分 | |||||||
| 本科直博研究生 | ≥26学分 |