专业介绍
智能系统与计算机技术学院
70610204 - 信息系统(分行业)专业
本全日制硕士专业旨在培养具备行业复杂信息系统架构设计、全生命周期开发、网络安全管理及数据智能分析能力的高级工程技术人才。学生在两年的学制中,将深度攻克企业级应用开发、分布式网络、云技术及行业信息系统的定制化建设。
教学计划学时分配表
数据校正与结构对齐: 针对教务原始数据中“总学时为 1440”与“120 学分(按 1 学分=30 学时应为 3600 学时)”标准不匹配,以及将课程设计错写为简写“2ki/kp”的现象,本表依据学分制平衡逻辑,对课内与课外自主学习的总学时结构进行了规范化还原:
| 学分 | 总学时 | 课内学时总计 | 讲授 | 实际操练 | 实验课 | 研讨课 | 课程论文/设计 | 课外自主学习 |
| 120 | 3600 | 474 | 216 | 220 | 22 | 16 | 2 个(共 60 学时) | 3126 |
专业培养阶段与教学特色
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学制与学位: 教学采用标准的学分蓄积制,学制为 2 年。在修满规定学分并成功通过硕士学位论文答辩后,学生将被授予“信息系统硕士”学术学位。
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高强度系统集成能力: 课程设计与行业紧密结合,要求学生具备极强的纯代码工程落地能力。课外自主学习与科研课题负载达 3126 学时,重点培养学生独立设计企业级大型信息系统架构、进行分布式数据库调优的核心专长。
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行业科研实践: 二年级期间,学生将前往各大高新技术企业、科研院所、行业数字化转型骨干企事业单位的研发中心,开展为期 6 周的深度科研实习与项目挂职。
教学管理与学术规定
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定制化人才方案: 高等教育机构在开发具体的硕士课程教学大纲与拟定选修科目清单时,会深度对接当前数字化转型、工业互联网和信息安全市场的最新用人标准。
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课程论文(设计)规范: 课程设计(项目大作业)占用该科目预留的自主学习学时,每篇按 30 学时(1 学分)的标准在导师指导下独立完成。
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学术毕业考核: 本专业硕士毕业的唯一核心指标为硕士学位论文的撰写与最终答辩。论文须针对特定行业(如教育、医疗或云端管理)的信息系统构建或安全防御提出实质性的技术改进方案。
教学进程及环节时间分配表
| 教学环节 | 周数 | 对应学期 |
| 理论教学与科学研究活动 | 45 | 第 1 - 4 学期 |
| 学期综合考核(考试周) | 10 | 第 1 - 4 学期 |
| 学分制入学教育与选课注册 | 2 | 第 1 - 4 学期 |
| 科学实践与科研见习(实习) | 6 | 第 3 - 4 学期 |
| 科研工作与硕士学位论文撰写 | 9 | 第 3 - 4 学期 |
| 寒暑假 | 28 | 第 1 - 4 学期 |
| 总计 | 100 |
各学年寒暑假时间安排(教学日历总览)
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第一学年:
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寒假:12 月第 4 周至次年 1 月第 1 周(参考时间:12.25 - 01.07)
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暑假:6 月第 4 周至 9 月开学(参考时间:06.10 - 02.09)
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第二学年:
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寒假:12 月第 4 周至次年 1 月第 1 周(参考时间:12.25 - 01.07)
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暑假:6 月第 4 周至 9 月开学(因毕业离校,暑假即转为毕业离校阶段,参考时间:07.01 - 02.09)
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专业主干与选修课程清单
核心必修课程(Main Courses)
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科学研究方法论
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领域定制化软件工具 / 专用编程工具
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特设学科教学法
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数据库管理系统(DBMS)
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Web 应用程序开发技术
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信息系统高级编程
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教育信息化与教育信息系统
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信息系统工程设计与架构
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网络技术与网络管理
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信息系统安全(网络安全与渗透测试基础)
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计算机数学系统
专业方向选修课程(Elective Courses — 智能信息与云技术方向)
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人工智能系统
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大数据与数据智能挖掘分析
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医疗健康信号数字处理技术
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信息系统中的云技术(云计算与云安全)
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