考生需系统掌握情报学理论与科技战略交叉领域的知识体系，建议采用"三阶段递进式"复习模式。第一阶段（3-6个月）需完成基础理论筑基，重点突破《科技情报学导论》《信息分析与决策》等核心教材，建立知识图谱。通过对比分析《科技战略研究方法》《大数据与政策分析》等专著中的方法论差异，掌握科技战略咨询特有的"政策-技术-经济"三维分析框架。第二阶段（2-3个月）应聚焦真题训练与热点追踪，系统研究近五年36份院级咨询报告，特别关注数字经济、碳中和、人工智能等前沿领域的研究范式。建议构建"政策文本挖掘-技术路线图分析-产业影响评估"三位一体的案例库，完成20份以上全流程模拟报告。第三阶段（1个月）需强化学术表达与交叉创新能力，针对"技术成熟度评估（TRL）""创新扩散理论"等高频考点，设计包含定量模型（如CiteSpace知识图谱构建）与定性分析（SWOT-PEST整合框架）的复合型答题策略。同时建立"双导师联动"机制，通过邮件往来与面谈结合，向领域专家请教科技战略咨询的实务操作规范。备考期间应每周进行3次模拟答辩，重点训练政策建议的可行性论证与风险评估能力。需特别注意2023年新增的"科技伦理治理"考核模块，建议研读《生成式AI治理白皮书》等最新文件，掌握伦理影响评估（EIA）工具包的应用方法。最后阶段的冲刺复习应建立"错题溯源-热点追踪-专家点评"的闭环机制，针对历年真题中出现的23类高频命题陷阱进行专项突破，确保知识掌握的准确性与应用场景的适配性。