管理科学与工程硕士研究生培养方案

作者:物流管理与工程学院 时间:2023-09-12 点击数:


物流管理与工程学院

管理科学与工程

专业代码:1201

一、培养目标与要求

具有全面、扎实的管理专业知识和较好地分析问题和解决问题的能力,培养具有学术研究的基本素养和独立从事管理工作的高级人才。具体包括: 1)对于管理科学的思维方式、方法技术有系统掌握和透彻理解,并能定性与定量相结合,很好地解决管理实际问题;2)对于本专业的经典著作和国际权威期刊、本领域的研究成果,有全面和深入的掌握,能够独立承担一定的科研任务;3)对于学术研究和学术规范有深刻理解,了解相关学科的知识及发展动态,具有继续学习和提高的潜力;4)具有较强的外语能力,能比较熟练地运用一种主要外语阅读本学科文献,能比较熟练地运用一种主要外语进行交流,并撰写规范和高质量的学术论文。

二、研究方向

序号

研究方向代码名称

研究方向英文名称

1

管理科学及决策理论与方法

Management sciences Decision theory and method

2

信息管理与大数据分析

Information management and big data analysis

3

物流工程与供应链管理

Logistics engineering and supply chain management

1. 管理科学及决策理论与方法

管理科学是应用逻辑推理、定量分析、实证研究等科学方法,为研究和解决各类管理问题提供基础理论、方法与技术支撑的学科。包括管理科学和管理思想史,一般管理理论与研究方法论,优化理论与方法,决策理论与方法,对策理论与方法,评价理论与方法,预测理论与方法,数量经济理论与方法,管理系统分析与仿真,风险管理技术与方法、运筹学与系统工程(数学规划、排队理论、库存理论、系统仿真、系统评价、马尔科夫决策、应急管理等)等研究领域。

2.信息管理与大数据分析

信息管理与大数据分析是以系统的观点为指导,基于互联网、云计算、大数据等最新技术,运用定性与定量相结合的方法、工程技术和行为科学相结合的研究手段,研究并解决各类组织中的信息管理、信息处理等问题。主要内容包括信息系统战略规划、信息系统分析与设计、管理信息系统、互联网与电子商务、知识管理系统、信息系统价值评价、信息系统安全与维护、信息系统外包等、大数据挖掘算法、大数据预测方法、大数据可视化分析方法、基于大数据的管理决策模式等。

3.物流工程与供应链管理

物流工程与供应链管理系统应用工业工程、物流工程与供应链管理的基本理论和方法,并且深入研究物流工程与供应链管理的理论,解决物流工程与供应链管理领域的管理技术问题。本学科方向主要研究领域为:港口与区域物流规划与设计、物流系统运作管理、生产物流系统管理与优化、物流网络优化、物流与供应链管理。

三、学制和学习年限

硕士研究生的学制为3年,在学的最长年限为5年。授予管理学硕士学位。

四、培养方式

本学科实行导师负责制,导师负责研究生培养全过程。具体体现如下:

1.导师指导研究生制定个人培养计划、选学课程、查阅文献资料、参加学术交流和社会实践、确定研究课题、指导科学研究等。

2.研究生的学位论文在导师的指导下完成,分为开题、撰写学位论文、预答辩、答辩等环节。

3.导师对研究生的业务指导和思想教育应有机结合起来,全面培养提高研究生的综合素质。

五、课程设置与学分要求

实行学分制,要求至少修满36学分(包括学位课程、非学位课程、实践环节及学位论文的学分)。补修课为跨学科或以同等学力考入的研究生必须补修的本专业本科期间所修的主干课程,不计学分。跨学科或以同等学力考入的硕士研究生,在校期间还要补修两门本专业大学本科的主要课程,补修课成绩必须合格但不计学分。此外研究生根据自身情况自愿选择学校公共选修课,每门课程1学分,不计入学分。

具体课程设置如下表:

表1. 管理科学与工程学科硕士研究生课程设置

课程类别

课程编号

课程名称

学时

学分

指导

方式

开课学期

考核

方式

任课教师

第一

学年

第二

学年

第三

学年

学位课程(必修)

公共

必修课

9990GB021

新时代中国特色社会主义理论与实践研究

36

2

讲授研讨






考试

研究生院

9990GB002/

9990GB003

基础外语

150

4

讲授研讨





考试

研究生院

专业

基础课

0200ZJ0001

管理研究方法

36

2

讲授研讨






考试

李梅

0200ZJ0002

高级运筹学

48

3

讲授研讨






考试

李建

0200ZJ0003

论文写作指导

18

1

讲授研讨






考试

于晓默

专业

方向课

0200ZF0001

决策理论与方法

48

3

讲授研讨






考试

贺世红

0200ZF0002

信息管理与大数据分析

48

3

讲授研讨






考试

李文敬

0200ZF0003

物流与供应链管理

36

2

讲授研讨






考试

刘新全

非学位课程

公共指定选修课

9990GX005

自然辩证法概论

18

1

讲授研讨






考查

研究生院

专业

选修课(不少于10个学分)

0200ZX0011

机器学习与管理数智商化

36

2

讲授研讨






考查

黎英

0200ZX0012

统计回归分析理论及其应用

36

2

讲授研讨






考查

马小雅

0200ZX0013

创新管理

36

2

讲授研讨






考查

汪德荣

0200ZX0014

管理博弈论

36

2

讲授研讨






考查

李健

0200ZX0015

数据挖掘与商务智能

36

2

讲授研讨






考查

宋佩华

0200ZX0016

管理模型与优化

36

2

讲授研讨






考查

冯娜娜

0200ZX0017

系统分析与模拟

36

2

讲授研讨






考查

于晓默

0200ZX0018

生产物流系统管理与优化

36

2

讲授研讨






考查

贺世红

0200ZX0019

最优方法与应用

36

2

讲授研讨






考查

李梅

0200ZX0020

物流网络优化

36

2

讲授研讨






考查

陶章

0200ZX0021

高级语言程序设计

36

2

讲授研讨






考查

黄发良

0200ZX0022

物流系统工程

36

2

讲授研讨






考查

何玲玲

补修课

0200BX0004

管理学原理

32

不计学分

讲授研讨






考试

跟随本科班

0200BX0005

运筹学

32

讲授研讨






考试

跟随本科班

其他

必修环节

0200HJ0006

社会实践


2





各导师

0200HJ0007

学位论文(学术型)


2






各导师

0200HJ0005

学术报告


1



各导师


合计

36

六、其他必修环节

1.学术报告

研究生在读期间,必须公开作一场学术报告。

2.社会实践

教学实践时间不少于一个月,教学工作量不少于30学时(含备课和批改作业时间),独立授课4学时以上,教学实践结束后由负责教师写出考核评语,教学实习单位盖章,导师根据实践单位的考核评语,结合学生的实际表现给予鉴定意见,方向导师组给考评意见,学院核实,合格者记2学分。

社会实践内容除了各种形式的教学实践外,也可根据科学研究以及论文工作的需要,可外出进行社会调查、科研实践与论文调研。调研前要拟出提纲,事后必须认真撰写调查报告,并作为论文开题报告准备工作的一部分,交给指导教师审阅,学院核实。合格者记 2 学分。

3.学位论文

(1)学位论文选题报告

研究生在导师的指导下,应在第一学年内确定学位论文研究方向,在查阅相当量文献资料的基础上确定研究课题。硕士生查阅的文献资料应分别在60篇以上,其中外文文献资料一般应在三分之一以上。硕士生应于答辩前一年作公开的选题报告,一般在第三学期至第四学期进行。

(2)学位论文要求

硕士研究生的学位论文应用中文撰写,须有完整的文献综述,被引用文献和数据须明确标注,字数须控制在4-6万字范围内,在导师的指导下由研究生本人独立完成。学位论文应表明研究生已达到培养目标的要求。学位论文研究工作时间(从选题报告通过之日起至论文送评阅前止)不少于一年。

(3)论文评审、答辩与学位授予

每年11月中旬,对所有进入学位论文工作研究生的学位论文进展情况进行检查与考核。由学院负责对研究生的论文工作进展情况进行检查考核,切实解决研究生论文工作中遇到的困对综合能力较差、论文工作进展缓慢、投入时间和精力不足的研究生提出警告,或按学籍管理规定进行处理。

学生毕业前须就其毕业论文进行预答辩,并在申请学位论文答辩前提交外审,外审通过后方可答辩。外审未通过者,须六个月后再提交再审。对达到毕业条件、满足学术论文发表要求、最后通过答辩的研究生方可授予学位。

七、考核

硕士研究生学位课程的考核方式统一为考试,考试的形式由任课教师决定,按百分制记录成绩。非学位课程和其它培养环节的考核方式视具体情况可采用考试、撰写课程论文或考查等方式,均按百分制记录成绩。

考试成绩60分以上(含60分)方可获得学分学位课程考试成绩平均分不低于70分方可申请授予硕士学位。


附:本学科研究生须研读的主要参考书目

[1] 陈晓萍, 徐淑英, 樊景立. 组织与管理研究的实证方法(第3) [M]. 北京:北京大学出版社,2018.7.

[2] 岳超源. 决策理论与方法 [M]. 北京:科学出版社, 2003.2.

[3] 李怀祖. 管理研究方法论(第3) [M]. 西安:西安交通大学出版社, 2017.7.

[4] [美] 尤雷·莱斯科夫阿南德·拉贾拉曼杰弗里·大卫·厄尔曼 著,王斌王达侃 译.斯坦福数据挖掘教程(第3版)[M].北京:人民邮电出版社,2021.3.

[5] [美] 戴维R.安德森David R.Anderson 著,侯文华杨静蕾 译.数据、模型与决策(原书第14版)[M].北京:机械工业出版社,2018.8.

[6]弗登博格, 梯若尔.博弈论 [M]. 北京:中国人民大学出版社, 2010,10.

[7] Avinash K. Dixit. 经济理论中的最优化方法(第二版)[M].  北京:格致出版社, 2020.10.

[8] Salvador Barbera, Perter J. Hammond, Christian Seidl. Handbook of utility theory [M]. Boston: Kluwer Academic Publisher. 2010.11.

[9] David Simchi-Levi, S, David Wu, Zuo-Jun Shen. Handbbok of quantitative supply chain analysis: modeling in the E-Business era [M]. New York: Springer Science+Business Media, 2004.

[10] Martin Christopher. Logistics & Supply Chain Management[M].FT Press, 2016.2.

[11] Thorsten Hens, Marc Oliver Rieger. Financial economics: a concise introduction to classical and behavioral finance [M].Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2010.

[12] Jan Brinkhuis. Convex Analysis for Optimization: A Unified Approach [M].Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2020

[13] Darren Prokop. Transportation Operations Management [M]. Elsevier, 2022.


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