1. 简介

香港科技大学（广州）数据科学与分析（DSA）学域现面向本科生设立科研实践计划（REU）。该计划旨在通过系统化的科研训练，提升学生在数据科学、机器学习、人工智能及分析领域的实证研究能力。

2. 概述

2.1 实践模式

本科研实践计划采用多元化的科研参与架构，学生可根据学术规划选择以下实践模式：

年度研究计划（8–12个月）：长周期深度参与，实现课程学习与科研实践的协同发展。

假期强化实习（8-10周）：短周期高强度训练，集中强化研究能力。

定制化研究周期：基于导师课题需求与学生时间安排的动态协商机制。

依据《香港科技大学（广州）勤工助学管理办法》，该本科生科研实践计划的学生工作时长遵循弹性管理原则，避免与常规课业产生冲突。基准工作量为每周≤8小时（每月≤40小时），假期可依实践计划进度申请延长工作时限。

2.2 遴选标准

• ✅ 主要候选人：优先考虑大二及以上的本科生。
• ✅ 大二申请者：所有大二学生必须在规定的专业选定期间内正式选择“数据科学与大数据技术”专业，否则，将不再具备享受研究补助的资格。
• ✅ 大一申请者：大一学生的申请仅在提交充分的证明材料后予以考虑，材料需清晰展示其扎实的基础知识和强烈的学术动机。
• ✅ 高年级申请者：仅限于“数据科学与大数据技术”专业的大三和大四学生申请。
• 🎓 学术要求：建议累计平均绩点（CGA）不低于3.0（或同等水平）。
• 💻 技术能力：优先考虑具备 Python、C/C++、R、SQL 或其他类似工具基本技能的申请者。

3. 导师职责

科研实践导师需履行以下学术指导义务，包括：提交研究提案、指导科研方法、监督研究进展，并提供定期反馈、记录考勤与工时。同时鼓励学生通过会议报告等形式传播研究成果。

4. 时间阶段

科研实践计划进度根据导师时间与课题需求灵活调整，主要阶段如下：

阶段	内容
课题申报	导师提交本科生科研实践计划《科研课题》。
岗位发布	通过审核的科研课题将设立勤工助学岗位，并通过电子邮件向全体本科生公布可申请的学生研究助理职位。
课题交流	导师组织预申请交流会，介绍科研课题方向与工作环境。
申请遴选	学生提交 本科生科研实践计划《申请表》、简历和成绩单，导师基于匹配度遴选（每个科研实践计划至多2名学生）。
师生确认	入选学生与导师签署 《科研确认书》，并提交至 dsbd@hkust-gz.edu.cn。DSA学域将通过邮件确认学生成功参与DSA-REU项目。
月度汇报	学生每月与导师会议汇报研究进度。每月底，学生与导师提交 《月度考勤表》 至 dsbd@hkust-gz.edu.cn ，申请研究补助。
中期评估	导师评估学生进展并提供反馈。
结题报告	学生提交终版研究报告至导师审核。
成果转化	学生可投稿期刊/会议论文，并参与DSA科研奖项评选。获奖者可获差旅资助与国际会议经费支持。

5. 资源支持

💰 经费支持：依据香港科技大学（广州）勤工助学标准，学生将按核准工时获得研究补助（税前25元/小时）。

• 💻 计算与数据资源：学生将获得访问高性能计算集群与相关云平台的科研支持。

🌐 学术与行业资源：学生将获得参与研讨会、工作坊及企业参访机会，拓展学术与业界网络。

6. 联系方式

咨询邮箱：dsbd@hkust-gz.edu.cn

附录文件

• 1. 本科生科研实践计划《科研课题》（导师）
• 2. 本科生科研实践计划《申请表》（学生）
• 3. 本科生科研实践计划《科研确认书》（导师与学生）
• 4. 本科生科研实践计划《月度勤工助学考勤表》（导师）

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