南京大学管理科学与工程考博初试以学科交叉性和前沿性为特色，专业课笔试涵盖运筹学、管理信息系统、大数据分析、决策科学四大核心模块。2023年真题显示，运筹学部分占比35%，重点考查动态规划与随机规划在供应链优化中的应用，需掌握多阶段决策模型与风险敏感度分析。管理信息系统新增区块链技术对组织架构影响的论述题，要求结合南大商学院智慧城市研究案例进行论证。

英语考核采用文献精读与写作结合形式，近三年出现5篇SSCI一区论文改写任务，涉及智能算法在应急管理中的实证研究。建议考生建立"文献精读-核心论点提炼-方法论复述"的三步训练法，重点突破复杂句式转换和学术表达规范化。综合面试注重交叉学科思维，2022年出现的"数字孪生技术如何重构传统项目管理理论框架"问题，要求考生具备跨学科知识整合能力。

核心备考资料应包含：

1. 运筹学：《运筹学》教材（邓俊辉版）+南大自编《随机优化前沿》讲义

2. 管理信息系统：《信息系统分析与设计》+《区块链与组织变革》专题论文集

3. 决策科学：《决策科学导论》+《智能决策支持系统》案例集

4. 冲刺资料：近五年南大在《Management Science》《Operations Research》发表的12篇相关论文

时间规划建议：基础阶段（3-6月）完成四门核心课程系统复习，强化阶段（7-9月）进行真题模考（推荐使用南大历年试题库），冲刺阶段（10-12月）重点突破交叉学科热点，每周完成2篇南大教授在《中国管理科学》发表的论文精读。特别注意关注2024年新增的"人工智能伦理"考核方向，建议系统学习《AI for Good》白皮书相关内容。

面试准备需构建"三维能力矩阵"：学术深度（掌握至少两个学科交叉方法论）、实践广度（熟悉3个行业数字化转型案例）、创新高度（提出可落地的理论改进方案）。模拟面试应重点训练30分钟即兴演讲能力，建议使用南大管理学院的"问题树分析法"进行结构化表达训练。