南京大学信息资源管理专业考博初试主要考察学术基础、研究潜力和专业素养，其信息资源管理学科在教育部学科评估中位列B+，学科交叉性突出，融合图书馆学、情报学、数据科学、信息系统等多个领域。考生需重点掌握信息资源管理理论体系、数字技术前沿应用及跨学科研究方法，初试科目包括信息资源管理专业基础（836）、英语（含文献阅读与写作）及综合面试。

专业课笔试（836）核心考纲涵盖信息资源管理基础理论、数字技术应用、知识组织与信息检索三大模块。必考书目包括《信息资源管理：理论、方法与系统》（第3版，张晓林等著）、《信息管理导论》（第2版，程焕文等著）、《大数据时代的信息组织与用户服务》（王余光著）、《信息检索导论》（郑明等著）。重点章节涉及信息生命周期理论、元数据标准体系、本体建模技术、知识图谱构建、信息可视化分析等。近年真题显示高频考点包括：基于区块链的数字版权治理机制（2022年真题）、多模态信息融合检索技术（2021年真题）、隐私计算在数据共享中的应用（2023年真题）。建议考生建立"理论框架+技术路径+应用场景"的三维知识网络，例如在讲解RDF语义网时，需关联实际案例如中国古籍数字化项目中的本体构建实践。

英语考核采用机考模式，重点测试学术文献阅读与写作能力。近三年真题显示阅读材料类型从传统 LIS 期刊（如《Journal of Documentation》）向交叉学科期刊（如《Big Data & Society》）扩展，阅读难度从C1级提升至C2级。写作任务包括研究计划书（Research Proposal）与学术争议评述（Critical Review），需掌握IMRaD结构（Introduction, Methods, Results, Discussion）和学术论证规范。建议考生精读《Aslib Journal》近五年Top10论文，积累专业术语库，并建立中英对照的文献管理笔记。

综合面试注重学术潜力的多维评估，采用"3+X"模式：3轮结构化面试（每轮含2道专业追问）+1次科研能力测试。2023年面试题示例：请阐述数字孪生技术在智慧图书馆建设中的实施路径（专业题）；针对某高校图书馆知识服务数据采集存在隐私泄露风险，提出解决方案（情景题）；对2024年ACM SIGIR会议最佳论文《Cross-modal retrieval with contrastive learning》进行创新点评述（文献题）。考生需准备中英文版本的个人学术陈述（3分钟），重点展示与报考导师研究方向匹配的成果，如参与过智慧城市数据治理项目或承担过国家社科基金项目子课题。

备考策略建议采用"三阶段递进法"：第一阶段（3个月）完成4轮知识图谱构建，建立包含1200+核心概念的思维导图；第二阶段（2个月）进行真题模拟训练，重点突破信息架构设计、数据治理框架等薄弱环节；第三阶段（1个月）实施"1+3"模拟面试（1次全真模拟+3次专家指导），重点打磨学术表达逻辑。需特别关注南大信息管理学院官网公布的"数字人文与文化遗产保护"重点研究平台动态，该方向近三年承担国家重点研发计划项目3项，2024年拟招生学术型博士8名。

资料获取方面，建议系统收集南大LIS学科团队近五年在《China Academic Journal网络版》的发文记录，重点研读李晓东教授团队关于"城市信息模型（CIM）与图书馆服务融合"系列论文（2021-2023），该成果已应用于南京江北新区智慧城市建设。同时需关注中国图书馆学会"数字图书馆联盟"发布的年度发展报告，其技术白皮书被作为考博复试参考材料。备考过程中应建立"错题溯源本"，对历年真题中反复出现的元数据互操作性问题进行专项突破，例如对比DC、BIBFRAME、都柏林核心元数据标准的应用场景差异。

最后需注意考试形式改革趋势，2024年拟将专业课笔试增设"技术实操模块"，要求考生基于Python进行简单的信息抽取或可视化分析（30分钟）。建议提前掌握D3.js、Tableau等工具，并研究南大图书馆"智慧检索系统"的源代码架构。综合面试中可能涉及"数字伦理"等热点议题，需熟读《全球人工智能伦理倡议》等文件，结合南京"秦淮区元宇宙图书馆"建设案例进行论证。整个备考周期应保持每周10篇专业文献的阅读量，重点跟踪IEEE Transactions on图书馆学相关论文，该期刊2023年新设"AI for LIS"专栏，相关论文被初试命题组高频引用。