工商管理硕士(MBA)是专业学位的一种,旨在培养具有国际化视野、社会责任感及创新精神,掌握现代企业经营管理理论,具有一定实践经验和技能,适应企业管理部门需要的务实型、复合型和应用型的高层次管理人才。其特点是考生来源于有一定工作经验的在职人员,通过系统的企业管理理论和实践环节培养,提高其解决企业管理实际问题的能力。
参照全国MBA教育指导委员会指导性培养方案,依照国际通行的MBA教学模式,结合我校硕士研究生培养要求,制订本方案。
培养目标
依托学校信息学科特色和经济管理学科优势,致力于培养适应数字经济时代要求,具有战略眼光、社会责任感、国际视野与本土经验、互联网思维与较强实践能力,善于科学决策和创新创业的中高级工商管理人才和职业经理人。
专业方向
覆盖工商管理的多个体系,包括营销管理、运营管理、财务管理、人力资源管理、战略管理等。结合互联网与数字经济发展的要求与我校师资力量,设立以下7个专业方向:
1、创新创业与战略管理
2、数字化工程与项目管理
3、电子商务与大数据营销
4、人力资源与组织管理
5、数字金融与财务管理
6、信息系统与智能制造
7、生产运营与供应链管理
学习方式与学习年限
专业学位硕士研究生可采用全日制和非全日制两种学习方式。 全日制工商管理硕士(MBA(双证))研究生学制为2.5年,其中课程学习时间一般为1年,脱产学习,参加专业实践、科研、撰写学位论文和论文答辩的时间为1.5年。未能按期完成学业者,可申请延期,学习年限最多不超过4.5年,超过规定学习年限的做结业处理。
非全日制/在职攻读工商管理硕士(MBA(双证))研究生学制为2.5年,其中课程学习时间一般为2年,学习一般在周末进行或每月集中安排,参与学位论文工作时间应不少于半年;未能按期完成学业者,可申请延期,学习年限最多不超过4.5年,超过规定学习年限的做结业处理。
培养方式与原则
根据全国工商管理硕士(MBA)研究生教育指导委员会《关于MBA研究生培养过程的若干基本要求》,依据工商管理硕士(MBA)研究生的特点和培养目标的要求,强调课程理论性与应用性的有机结合,突出案例分析和实践研究。 教学过程重视运用团队学习、案例分析、现场研究、模拟训练等方法,注重培养学生解决实际问题的意识和能力。
1、工商管理硕士(MBA)研究生的培养采取导师负责制,指导MBA研究生的导师应是具有指导硕士研究生资格的具有高级职称的教师。导师的安排采取双向选择,学生报选专业方向和导师,MBA教育中心统一协调最终确定导师。 全日制工商管理硕士(MBA)研究生在入学时就确定导师人选,非全日制工商管理硕士(MBA)研究生在第二学期末或第三学期初确定导师人选。
2、工商管理硕士(MBA)教育强调采用案例教学,核心课程至少有四分之 一的时间采用案例教学。工商管理硕士(MBA)研究生课堂教学应采取讨论、 案例教学和课外资料阅读的方式来提高学生分析问题与解决问题的能力。
3、工商管理硕士(MBA)教育强调密切联系企业管理实践,学生在学期间至少要完成一个解决实际问题的企业实践调研分析报告,要求针对某一具体企业的管理实践问题进行深入调查,采用访谈、问卷等方法,对所研究企业的问题进行案例分析与诊断,提出合理的案例解决方案,并交由导师打分,报告字数不得少于8千字。
4、鼓励工商管理硕士(MBA)研究生参加如全国管理案例精英赛等全国性的比赛,对取得优异成绩、进入最后全国复赛的工商管理硕士(MBA)研究生, 可以免交企业实践调研分析报告。
学分要求
我校工商管理硕士(MBA)研究生课程分为基础课、核心课、选修课及实践环节四类。我校工商管理硕士(MBA)研究生培养实行学分制,依据国务院学位办教学指导委员会的要求,结合我校的实际情况,选课学分不低于46学分,其中必修课29学分(基础课9学分,核心课20学分)、选修课11学分、实践环节6学分。
课程设置
公共学位课程:马克思主义与社会科学方法论、新时代中国特色社会主义理论与实践、通用英语、专业英语、管理学;
专业学位课程:商业伦理与企业社会责任、入学导向、管理经济学、战略管理、运营管理、组织行为学、人力资源管理、会计学、营销管理、管理信息系统、管理沟通;
专业选修课程:创新管理、创业管理、管理研究方法、IT 项目管理、互联网商业模式创新、IT 战略规划与企业创新、企业数字化转型案例、新兴信息技术、数字化工厂、知识管理、云平台与云安全、机器学习与数据挖掘、大数据下风险管控、财务云与财务战略转型、大数据与管理会计、区块链与数字资产、大数据审计分析理论与实务、电子商务与网络营销、财务分析与管理、客户关系管理、新商业逻辑与品牌营销、风险投资与创业金融管理、公司金融、互联网金融、宏观经济分析与政策、领导力与职业发展、商法、物流与供应链管理、薪酬管理、绩效管理、战略决策与风险管理、战略与项目组合管理、组织设计与组织变革;
公共选修课程:习近平新时代中国特色社会主义思想专题研究、马克思恩格斯列宁经典著作选读。
学位论文
1、论文选题
工商管理硕士(MBA)研究生论文选题应紧密结合我国社会主义市场经济建设、企业管理或本工作单位的实际需要,具有一定理论深度和创新性,有明确的应用背景和实际价值,能体现研究生综合运用科学理论、方法和技术手段解决实际问题的能力。工商管理硕士(MBA)研究生应在导师指导下进行论文选题工作, 通过查阅有关文献资料,掌握课题研究领域国内外最新发展动态,以保证选题的先进性、合理性和应用性。
2、论文开题
论文选题应形成开题报告,题目一经确定,原则上不得随意修改,特殊情况必须由学生本人提出申请,并附新的论文选题报告,经指导教师审批同意,MBA教育中心备案后,方可按照重新确定的论文题目进行撰写。选题报告的内容一般应包括:选题背景与选题意义、选题的理论与实践问题综述、论文提纲、论文的计划进度安排等主要内容。
论文开题小组根据学生的开题报告以及开题答辩表现进行全面考核,并给出是否通过的考核结果。选题未通过考核者,责令限期修改,未按要求修改开题报告者,不得进入论文撰写工作。
论文开题时需提交的材料:1)开题报告,5000字以上,一式 2 份;2)企 业调研报告(8000字以上)及企业调研报告评分表,各1份,由导师评分、签字后,交MBA教育中心存档。
3、论文中期检查
学位论文的过程控制是提高论文质量的主要保障,论文阶段实施定期汇报检查制度。导师应至少每个月对论文撰写进行检查和指导,工商管理硕士(MBA) 研究生应向指导教师汇报论文的进度,包括论文工作的进展情况和取得的成果、 下一阶段的论文工作安排、对论文技术难点及工作成果的评价等,以保证顺利完成论文写作。
4、论文答辩
(1)论文要求
工商管理硕士(MBA)学位论文的撰写是综合检验整个MBA教育和培养的重要途径和手段,学位论文应在导师指导下由学生独立完成。
论文必须有学生自己的观点和新意,论点明确、论据充分、综合运用所学理论知识,所选用的研究方法要科学合理,数据真实,论文结构合理,层次分明、格式规范,引用他人的材料要引证原著。字数在3万字以上,用于论文工作的时间不得少于一年。学位论文格式参照《杭州电子科技大学大学MBA硕士研究生学位论文写作格式要求及规范》。
(2)论文预答辩
工商管理硕士(MBA)学位论文在查重前需参加由MBA教育中心组织的学位论文预答辩。学位论文预答辩委员会由3名及以上专家组成,答辩须经三分之二以上专家同意方可通过。通过预答辩的学位论文,方可提交研究生院进行查重检查。
(3)论文评阅与答辩
学位论文答辩申请者,按照杭州电子科技大学硕士学位论文答辩和学位申请办法的规定申请学位论文答辩及学位,论文答辩工作从第五学期末开始安排。所有论文需要提交研究生院进行查重检查,检查合格后需要匿名方式递交给外校两名专家评阅。评阅通过后,由MBA教育中心组织正式答辩。学位论文答辩委员会由5名及以上专家组成,其中至少有一名成员是校外专家,答辩须经三分之二以上专家同意方可通过。
毕业和授予学位
工商管理硕士(MBA)研究生修满培养方案规定的学分,达到培养方案规定的基本要求,通过学位论文答辩,并符合杭州电子科技大学研究生学籍管理规定和学位授予工作相关要求,可获得杭州电子科技大学工商管理硕士(MBA)毕业 证书和学位证书。
上文所述就是杭州电子科技大学工商管理MBA研究生专业学位培养方案的相关介绍,欢迎广大学员报考杭州电子科技大学在职研究生学位深造,非全日制研究生、专业硕士研究生更多报考信息请咨询亚培研学研究生培训老师。
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2024.11
南京财经大学马克思主义基本原理硕士研究生学术学位,基本学制为3年,030501 马克思主义基本原理研究方向:1、马克思主义意识形态理论研究;2、马克思主义与当代科技文化发展研究;3、马克思主义生态文明思想研究;学位课程:马克思主义前沿问题专题研究、马克思主义经典著作选读、马克思主义中国化与当代发展、马克思主义科学技术与社会发展理论研究。
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2022.02
南京财经大学应用统计硕士研究生专业学位,培养具有良好的政治素质和职业道德。掌握应用统计学基本理论和方法,并熟练应用统计分析软件,具备从事统计数据收集、整理、分析、预测和应用的基本技能。能够独立从事实际领域的应用统计工作。
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2024.11
南京财经大学统计学研究生学术学位,学科于2011年获统计学一级学科硕士点授予权。0714 统计学研究方向:社会经济统计、大数据统计、现代金融统计;专业课程:国民经济核算、多元统计分析、抽样调查方法、试验设计、统计预测与决策、金融统计方法与数据分析。
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2024.11
南京财经大学数量经济学二级学科硕士研究生学术学位,基本学制为3年,020209 数量经济学研究方向:1、计量经济模型与应用;2、经济系统分析与优化;3、金融数量分析;4、大数据分析;学位课程:高级微观经济学、高级宏观经济学、中级计量经济学、数理经济学、高级计量经济学、时间序列分析。