Chương trình đào tạo ngành Khoa học máy tính
A. Chuẩn đầu ra (PLO)
Các Chuẩn đầu ra (CĐR) của Chương trình đào tạo (CTĐT) bao gồm CĐR kiến thức, CĐR kỹ năng và CĐR mức tự chủ và trách nhiệm, đáp ứng yêu cầu theo các thiên hướng tài năng như sau:
1. CĐR kiến thức
- Có khả năng vận dụng chuyên sâu các nguyên lý kỹ thuật, khoa học và toán học để mô hình hóa và giải quyết các vấn đề kỹ thuật, công nghệ phức tạp, đa chiều trong bối cảnh thực tiễn và nghiên cứu.
- PI 1.1. Thiết kế (5) mô hình toán học biểu diễn các bài toán phức tạp của ngành KHMT như trí tuệ nhân tạo, học máy thống kê, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tinh sinh học, v.v., cùng với các ràng buộc nhằm tối ưu độ chính xác và hiệu năng.
- PI 1.2. Phân tích (4) các nguyên lý thống kê, học máy, học sâu và tối ưu hóa để đề xuất giải pháp tối ưu cho bài toán kỹ thuật đa ràng buộc trong lĩnh vực KHMT.
- Có khả năng phân tích mối quan hệ và ràng buộc thực tiễn để thiết kế các giải pháp kỹ thuật, công nghệ đổi mới, sáng tạo, bền vững và khả thi, có cân nhắc các yếu tố toàn cầu, văn hóa, xã hội, môi trường và kinh tế.
- PI 2.1. Thiết kế (5) giải pháp tích hợp của ngành KHMT như trí tuệ nhân tạo, học máy thống kê, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tinh sinh học, v.v., bảo đảm tính khả thi và cân nhắc ràng buộc kỹ thuật–kinh tế–môi trường–xã hội–văn hóa–toàn cầu.
2. CĐR kỹ năng
- Có khả năng giao tiếp hiệu quả và chuyên nghiệp trong môi trường học thuật và nghề nghiệp đa ngành, đa văn hóa.
- PI 3.1. Thuyết trình (4) về đề tài chuyên sâu của ngành KHMT như trí tuệ nhân tạo, học máy thống kê, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tinh sinh học, v.v., cho đối tượng đa ngành/đa văn hóa; kèm sơ đồ/kết quả mô phỏng.
- PI 3.2. Hoàn thiện (4) báo cáo kỹ thuật bằng ngoại ngữ về chủ đề của ngành KHMT như trí tuệ nhân tạo, học máy thống kê, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tinh sinh học, v.v., đạt mức tối thiểu bậc 4/6 theo Khung năng lực ngoại ngữ 6 bậc dùng cho Việt Nam.
- Có khả năng thiết kế và thực hiện thí nghiệm hoặc giải pháp kỹ thuật, công nghệ, và đánh giá, phân tích dữ liệu phức tạp để rút ra kết luận và đề xuất cải tiến.
- PI 4.1. Thực hiện (4) quy trình thực nghiệm hoàn chỉnh cho các bài toán của ngành KHMT như trí tuệ nhân tạo, học máy thống kê, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tinh sinh học, v.v., để rút ra kết luận có cơ sở khoa học.
- PI 4.2. Phát triển hoặc cải tiến (6) thuật toán/quy trình cho bài toán cụ thể của ngành KHMT như trí tuệ nhân tạo, học máy thống kê, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tinh sinh học, v.v., theo phương pháp nghiên cứu khoa học, kiểm chứng qua thực nghiệm tái lập được.
- Có khả năng lãnh đạo và làm việc hiệu quả trong nhóm chuyên môn hoặc liên ngành, xây dựng môi trường hợp tác, hoạch định và điều phối để đạt kết quả.
- PI 5.1. Thiết kế (4) kế hoạch làm việc nhóm bao gồm mục tiêu, vai trò, tiến độ, nguồn lực, quản trị rủi ro cho dự án thuộc ngành KHMT như trí tuệ nhân tạo, học máy thống kê, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tinh sinh học, v.v.
- PI 5.2. Phân tích (4) hiệu quả nhóm và thể hiện năng lực lãnh đạo dự án thuộc ngành KHMT như trí tuệ nhân tạo, học máy thống kê, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tinh sinh học, v.v., trong học thuật hoặc ứng dụng.
3. CĐR mức tự chủ và trách nhiệm
- Có khả năng tự định hướng và ứng dụng tri thức mới một cách chủ động có hệ thống để thích ứng với bối cảnh chuyên môn thay đổi, mở rộng tri thức và phát triển năng lực học tập suốt đời.
- PI 6.1. Tổ chức (4) kế hoạch học tập cá nhân cho chủ đề mới của ngành KHMT như trí tuệ nhân tạo, học máy thống kê, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tinh sinh học, v.v., với mục tiêu cụ thể đo lường được, có tính khả thi trong thời gian dự kiến.
- PI 6.2. Điều chỉnh (4) chiến lược học tập và nghiên cứu dựa trên phản hồi của bản thân và các bên liên quan.
- Có khả năng phân tích các vấn đề đạo đức, nghề nghiệp để đưa ra quyết định kỹ thuật có trách nhiệm, phản ánh tư duy phản biện.
- PI 7.1. Phân tích (4) các vấn đề đạo đức, nghề nghiệp bằng tư duy biện chứng để đưa ra quyết dịnh kỹ thuật có trách nhiệm cho một vấn đề cụ thể của ngành KHMT như trí tuệ nhân tạo, học máy thống kê, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tinh sinh học, v.v.
4. Các yêu cầu theo các thiên hướng tài năng
Người học tham gia tích cực theo định hướng cá thể hóa vào các hoạt động nghiên cứu khoa học, chuyển giao công nghệ, đổi mới sáng tạo và khởi nghiệp nhằm phát huy tối đa thiên hướng cũng như thế mạnh tài năng để đạt được các yêu cầu cốt lõi sau:
– Đối với người học có thiên hướng tài năng về khoa học, cần đạt một trong các tiêu chí sau:
+ Tham gia vào các nhóm nghiên cứu chuyên môn thuộc lĩnh vực đào tạo và có công bố khoa học, trong đó là tác giả chính hoặc đồng tác giả của ít nhất một bài báo trên tạp chí quốc tế uy tín (WoS/Scopus), có xác nhận về đóng góp chuyên môn.
+ Tham gia và hoàn thành các khóa học về phương pháp nghiên cứu, học thuật chuyên sâu và công cụ phân tích hiện đại, đồng thời có minh chứng về kết quả nghiên cứu thông qua báo cáo tại hội thảo có phản biện, sản phẩm nghiên cứu được ứng dụng – chuyển giao, hoặc được hội đồng chuyên môn đánh giá cao.
– Đối với người học có thiên hướng tài năng về công nghệ, cần đạt một trong các tiêu chí sau:
+ Tham gia vào các nhóm nghiên cứu phát triển sản phẩm hoặc dự án nghiên cứu nhằm phát triển có tiềm năng ứng dụng thực tiễn hoặc thương mại hóa; là tác giả chính hoặc đồng tác giả của ít nhất một sáng chế hoặc giải pháp hữu ích đã được nộp đơn và chấp nhận hợp lệ.
+ Đóng vai trò chủ đạo trong việc triển khai và hiện thực hóa kết quả nghiên cứu, thông qua hoạt động chuyển giao công nghệ, ứng dụng tại doanh nghiệp, hoặc được ghi nhận tại các cuộc thi, hội thảo khoa học – công nghệ uy tín, đồng thời thể hiện năng lực đổi mới sáng tạo và khả năng thương mại hóa sản phẩm.
– Đối với người học có thiên hướng tài năng về kinh doanh, quản trị và lãnh đạo, cần đạt một trong các tiêu chí sau:
+ Tham gia và giữ vài trò nòng cốt trong các dự án thực tiễn như xây dựng kế hoạch kinh doanh, vận hành mô hình doanh nghiệp mô phỏng hoặc tư vấn chiến lược cho tổ chức; đồng thời chịu trách nhiệm chính hoặc đại diện trình bày ít nhất một đề án kinh doanh xuất sắc tại các cuộc thi học thuật, khởi nghiệp hoặc đổi mới sáng tạo ở cấp quốc gia hoặc quốc tế.
+ Thể hiện tư duy quản trị chiến lược và năng lực ra quyết định trong môi trường phức tạp, thông qua việc xây dựng và triển khai các giải pháp sáng tạo, khả thi và thích ứng với bối cảnh thực tiễn; đồng thời chứng minh năng lực lãnh đạo và điều phối hiệu quả trong tập thể hoặc tổ chức.
5. Vị trí việc làm mà học viên có thể đảm nhiệm sau khi tốt nghiệp
Với các chuẩn đầu ra về kiến thức, kỹ năng và thái độ được trang bị, học viên cao học tốt nghiệp ngành Khoa học máy tính có khả năng làm việc tại nhiều vị trí việc làm thuộc lĩnh vực CNTT, đáp ứng các yêu cầu về nghiên cứu và ứng dụng CNTT trong việc giải quyết các vấn đề về kinh tế – xã hội. Cụ thể:
– Phát triển trong công nghiệp: chuyên gia xử lý và phân tích dữ liệu; chuyên gia xây dựng và triển khai các mô hình Trí tuệ nhân tạo;
– Phát triển trong học thuật: giảng viên hoặc nhà nghiên cứu, tham gia các nhóm nghiên cứu tại trường-viện, phòng nghiên cứu phát triển (R&D) tại các công ty, tập đoàn công nghệ.
– Khởi nghiệp: sáng tạo giải pháp để khởi nghiệp.
6. Khả năng học tập, nâng cao trình độ sau khi tốt nghiệp
Thạc sĩ KHMT có thể tiếp tục thực hiện chương trình đào tạo Tiến sĩ về chuyên ngành KHMT cũng như các chuyên ngành khác của lĩnh vực CNTT theo các hướng: học máy, các hệ thống thông minh ứng dụng trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu thông minh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tin sinh học, tương tác người máy, tối ưu hóa, v.v.
B. Ma trận quan hệ PLO và PEO
|
Mã PLO |
Nội dung chuẩn đầu ra | Đối sánh với mục tiêu đào tạo cụ thể | ||
| PEO1 | PEO2 | PEO3 | ||
| PLO1 | Có khả năng vận dụng chuyên sâu các nguyên lý kỹ thuật, khoa học và toán học để mô hình hóa và giải quyết các vấn đề kỹ thuật, công nghệ phức tạp, đa chiều trong bối cảnh thực tiễn và nghiên cứu. | x | x | |
| PLO2 | Có khả năng phân tích mối quan hệ và ràng buộc thực tiễn để thiết kế các giải pháp kỹ thuật, công nghệ đổi mới, sáng tạo, bền vững và khả thi, có cân nhắc các yếu tố toàn cầu, văn hóa, xã hội, môi trường và kinh tế. | x | x | |
| PLO3 |
Có khả năng giao tiếp hiệu quả và chuyên nghiệp trong môi trường học thuật và nghề nghiệp đa ngành, đa văn hóa. |
x | x | |
| PLO4 | Có khả năng thiết kế và thực hiện thí nghiệm hoặc giải pháp kỹ thuật, công nghệ, và đánh giá, phân tích dữ liệu phức tạp để rút ra kết luận và đề xuất cải tiến. | x | x | |
| PLO5 | Có khả năng lãnh đạo và làm việc hiệu quả trong nhóm chuyên môn hoặc liên ngành, xây dựng môi trường hợp tác, hoạch định và điều phối để đạt kết quả. | x | x | |
| PLO6 | Có khả năng tự định hướng và ứng dụng tri thức mới một cách chủ động có hệ thống để thích ứng với bối cảnh chuyên môn thay đổi, mở rộng tri thức và phát triển năng lực học tập suốt đời. | x | ||
| PLO7 | Có khả năng phân tích các vấn đề đạo đức, nghề nghiệp để đưa ra quyết định kỹ thuật có trách nhiệm, phản ánh tư duy phản biện. | x | x | x |
Đối sánh chuẩn đầu ra với Khung trình độ quốc gia
(Theo bảng mô tả Khung trình độ quốc gia Việt Nam ghi trong Quyết định số 1982/QĐ-TTg ngày 18/10/2016 của Thủ tướng Chính phủ)
| Nội dung | Ký hiệu | CĐR thể hiện trong CTĐT | |
| Kiến thức | |||
| – Kiến thức thực tế và lý thuyết sâu, rộng, tiên tiến, nắm vững các nguyên lý và học thuyết cơ bản trong lĩnh vực nghiên cứu thuộc chuyên ngành đào tạo. | K1 | PLO1, PLO2 | |
| – Kiến thức liên ngành có liên quan. | K2 | PLO2, PLO7 | |
| – Kiến thức chung về quản trị và quản lý. | K3 | PLO5, PLO3 | |
|
Kỹ năng |
|||
| – Kỹ năng phân tích, tổng hợp, đánh giá dữ liệu và thông tin để đưa ra giải pháp xử lý các vấn đề một cách khoa học; | S1 | PLO2, PLO4 | |
| – Có kỹ năng truyền đạt tri thức dựa trên nghiên cứu, thảo luận các vấn đề chuyên môn và khoa học với người cùng ngành và với những người khác. | S2 | PLO5 | |
| – Kỹ năng tổ chức, quản trị và quản lý các hoạt động nghề nghiệp tiên tiến. | S3 | PLO5, PLO3 | |
| – Kỹ năng nghiên cứu phát triển và sử dụng các công nghệ một cách sáng tạo trong lĩnh vực học thuật và nghề nghiệp. | S4 | PLO4, PLO2, PLO6 | |
| – Có trình độ ngoại ngữ tương đương bậc 4/6 Khung năng lực ngoại ngữ Việt Nam. | S5 | PLO3 | |
|
Mức tự chủ và trách nhiệm |
|||
| – Nghiên cứu, đưa ra những sáng kiến quan trọng. | C1 | PLO2, PLO4, PLO7 | |
| – Thích nghi, tự định hướng và hướng dẫn người khác. | C2 | PLO5, PLO6 | |
| – Đưa ra những kết luận mang tính chuyên gia trong lĩnh vực chuyên môn. | C3 | PLO4, PLO2, PLO7 | |
| – Quản lý, đánh giá và cải tiến các hoạt động chuyên môn. | C4 | PLO2, PLO3, PLO5,PLO6 | |
B.1. Ma trận liên kết chuẩn đầu ra PLO/PI và học phần
| TT | Học kỳ dự kiến | Mã học phần | Tên học phần | PLO1 | PLO2 | PLO3 | PLO4 | PLO5 | PLO6 | PLO7 | |||||
| PI
1.1 |
PI
1.2 |
PI 2.1 | PI
3.1 |
PI
3.2 |
PI
4.1 |
PI
4.2 |
PI
5.1 |
PI
5.2 |
PI
6.1 |
PI
6.2 |
Pl 7.1 | ||||
| 1 | 1 | ENG5001 | Tiếng Anh B2 | 3, R | 3, R | ||||||||||
| 2 | 1 | PHI5001 | Triết học | 3, R | 3, R | ||||||||||
| 3 | 1 | UET.CS6000 | Lý thuyết học thống kê | 4, R | 4, R | 4, M | 4, M | 4, M | |||||||
| 4 | 1 | UET.CS6001 | Xử lý ngôn ngữ tự nhiên dựa trên học sâu | 4, R | 4, R | 5, M | 4, M | 4, M | |||||||
| 5 | 1 | UET.CS6003 | Thiết kế và đánh giá thuật toán | 4, R | 4, R | 4, M | 3, R | 4, M | |||||||
| 6 | 3 | UET.CS6002 | Xử lý ảnh và phân tích video | 4, R | 4, R | 4, M | 4, M | ||||||||
| 7 | 2 | UET.CN6301 | Phân tích dữ liệu an ninh mạng | 4, R | 4, R | 5, M | 5, M | 4, M | |||||||
| 8 | 2 | UET.CN6308 | Lý thuyết mật mã | 4, R | 4, R | 4, M | 4, M | 5, M | 4, M | ||||||
| 9 | 2 | UET.CS6302 | Tương tác người – máy và Tích hợp công nghệ | 4, R | 5, M | 4, M | 5, M | ||||||||
| 10 | 2 | UET.CS6303 | Tin sinh học cho dữ liệu lớn | 4, R | 4, M | 4, M | 4, M | ||||||||
| 11 | 2 | UET.IS6002 | Xử lý và phân tích dữ liệu lớn | 4, R | 4, R | 4, R | 4, M | 4, M | |||||||
| 12 | 2 | UET.SE6002 | Kỹ nghệ hệ thống trí tuệ nhân tạo | 4, R | 5, M | 3, R | 4, M | 4, M | |||||||
| 13 | 2 | UET.SE6306 | Quản lý dự án công nghệ thông tin | 4, R | 5, M | 4, M | 4, M | 4, M | |||||||
| 14 | 3 | UET.CS6300 | Các chủ đề chọn lọc trong Khoa học Máy tính | 4, R | 4, R | 4, M | 4, M | ||||||||
| 15 | 3 | UET.CS6301 | Đồ họa máy tính nâng cao và Công nghệ thực tế mở rộng | 4, R | 5, M | 4, M | 4, M | 4, M | |||||||
| 16 | 3 | UET.IS6003 | Phân tích kinh doanh nâng cao | 4, R | 4, R | 4, M | 4, M | 4, M | |||||||
| 17 | 3 | UET.IS6300 | An ninh và quyền riêng tư không gian số | 4, R | 5, M | 4, M | 4, M | 4, M | |||||||
| 18 | 3 | UET.SE6300 | Nguyên lý ngôn ngữ lập trình | 4, R | 4, M | 5, M | 4, M | 4, M | |||||||
| 19 | 1 | UET.CS7000 | Thực hành nghiên cứu 1 | 4, R | 4, M | 4, M | 4, M | 4, M | |||||||
| 20 | 1 | UET.UET7000 | Phương pháp luận nghiên cứu khoa học | 4, R | 3, R | 3, R | 3, R | 3, R | |||||||
| 21 | 2 | UET.CS7001 | Thực hành nghiên cứu 2 | 5, M | 5, M | 5, M | 5, M | 5, M | |||||||
| 22 | 2 | UET.CS7002 | Các vấn đề hiện đại của Khoa học Máy tính | 4, R | 4, R | 4, M | 4, M | 4, M | |||||||
| 23 | 3 | UET.CS7200 | Luận văn Thạc sĩ | 6, M, A | 5, M, A | 5, M, A | 4, M, A | 5, M, A | 4, M, A | 5, M, A | 4, M, A | 4, M, A | 4, M, A | 4, M, A | 4, M, A |
Ghi chú:
Mức độ đóng góp của các học phần vào việc đạt được các Chuẩn đầu ra chương trình đào tạo (PLO) hoặc Chỉ số thực hiện (PI) được phân loại theo các mức sau:
- I (Introduced) – Giới thiệu: Học phần hỗ trợ ở mức cơ bản, giúp người học bước đầu tiếp cận nội dung liên quan đến PLO/PI.
- R (Reinforced) – Củng cố: Học phần hỗ trợ ở mức trung bình, nâng cao so với mức I. Người học có nhiều cơ hội được thực hành, thí nghiệm hoặc áp dụng trong thực tiễn.
- M (Mastered) – Thành thạo: Học phần đóng vai trò then chốt, giúp người học đạt được mức độ thành thạo về một PI quan trọng của PLO, hoặc thậm chí đạt được toàn bộ PLO.
- A (Assessed) – Được đánh giá: Là học phần cốt lõi cần được thu thập dữ liệu để đo lường mức độ người học đạt được PLO/PI.
B.2. Bảng tổng hợp số lượng học phần theo các mức độ đóng góp I, R, M đối với PLO/PI[1]
| PI1.1 | PI1.2 | PI2.1 | PI3.1 | PI3.2 | PI4.1 | PI4.2 | PI5.1 | PI5.2 | PI6.1 | PI6.2 | PI7.1 | |
| Mức I | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Mức R | 10 | 13 | 7 | 1 | 2 | 1 | 0 | 1 | 2 | 0 | 1 | 2 |
| Mức M | 1 | 2 | 7 | 5 | 8 | 10 | 9 | 5 | 5 | 6 | 5 | 10 |
| Tổng cộng | 11 | 15 | 14 | 6 | 10 | 11 | 9 | 6 | 7 | 6 | 6 | 12 |
[1] Số lượng các học phần ở các mức I, R, M trong bảng số liệu được tổng hợp từ “Ma trận liên kết chuẩn đầu ra PLO/PI và học phần” tại Mục B.1
