厦门大学管理科学与工程考博考试以学术能力与专业素养为核心考核目标，其考试内容涵盖管理科学与工程领域的核心理论与前沿研究。近年来，随着学科交叉融合趋势的深化，考试重点逐渐向大数据分析、智能决策、复杂系统优化等方向倾斜，同时强化了对研究潜力的评估。考生需在掌握经典理论框架的基础上，结合热点问题形成系统化知识体系。

考试科目通常包括：①专业综合考试（含运筹学、管理信息系统、决策科学基础）；②科研创新能力测试（以文献综述与选题设计为核心）；③英语水平考核（学术文献阅读与写作）。其中专业综合考试占比60%，需重点突破以下三个维度：

在运筹学板块，重点掌握整数规划建模、动态规划算法及随机过程在供应链优化中的应用，近五年真题中涉及多目标优化与鲁棒性分析的案例占比达42%。管理信息系统部分需深入理解ERP系统架构、区块链技术在供应链金融中的实践，以及数字孪生技术在生产管理中的创新应用，2022年新增了"智能算法驱动的业务流程再造"案例分析题。

科研创新能力测试要求考生在给定领域（如智慧城市、工业互联网）完成3000字文献综述，需体现理论批判性思维与跨学科整合能力。建议考生建立"经典文献-前沿成果-研究空白"的三级分析框架，重点关注《Management Science》《Operations Research》等顶刊近三年高被引论文。2023年真题中，关于"双碳目标下的绿色供应链网络设计"的选题，要求考生综合运用SD模型与机器学习算法。

英语考核采用学术写作模式，近年重点考察研究计划书撰写能力。考生需熟练掌握IEEE论文格式规范，注意术语翻译的准确性（如将"stochastic optimization"译为"随机优化"而非"概率优化"）。建议通过精读《Academy of Management Annals》的摘要段落，提升学术表达精准度。

备考策略建议采用"三阶段递进式训练"：第一阶段（3-6个月）完成《运筹学导论》（王运筹著）、《管理信息系统：概念、技术与应用》（Larry L. Chicoine著）等教材的系统学习，建立知识图谱；第二阶段（2个月）针对近十年真题进行专题突破，重点训练案例建模能力；第三阶段（1个月）开展模拟答辩，重点打磨研究计划的技术路线图与可行性分析。

特别需要指出的是，2024年新增"人工智能伦理治理"考核模块，要求考生运用TSA框架分析算法偏见问题。建议考生关注《AI伦理白皮书》及欧盟《人工智能法案》相关内容，掌握技术接受模型（TAM）与社会影响评估（SIA）的融合应用。同时，需定期查看厦门大学经济学院官网的"学术前沿动态"，及时跟进教授团队在《中国管理科学》发表的最新研究成果。

最后提醒考生注意考试时间分配：专业综合考试建议采用"25%基础题（快速作答）+50%综合题（分步推导）+25%创新题（发散思考）"的战术，科研测试需预留充足时间进行图表可视化呈现，英语写作应控制在45分钟内完成初稿与润色。建议组建3-5人的备考小组，每月进行模拟面试与论文互评，通过交叉反馈提升学术表达能力。