农业工程与信息技术考研科目分数线

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中国科学院大学资源与环境学院（资环学院）成立于2004年，是中国科学院大学的基础学院之一。著名自然地理学家秦大河院士任名誉院长，著名环境科学专家江桂斌院士任院长。 师资队伍及科研 遵循“三统一、四融合”的科教融合办学方针，资环学院由中国科学院生态环境研究中心承办，地理科学与资源研究所与植物研究所协办。学院与欧美、日本、澳大利亚等国家的大学和研究机构有着密切的学术合作，具有多个硕、博士生联合培养项目，为有志于出国深造的研究生开辟了一条便捷途径。 资源与环境学院的研究生除了可申请教育部设立的各种奖学金外， 还可以申请“中国科学院研究生奖学金”、“中国科学院院长奖学金”等各类奖学金，同时，实行“研究助理”、“管理助理”和“教学助理” 制度，有利地保证了研究生正常生活与学习需求。

资源与环境学院2019年预计招收硕士学位研究生30名（包括: 预计接9收推免生10名；环境材料与污染控制技术研究中心约4名；建筑研究与设计中心约4名）。

二、中国科学院大学农业工程与信息技术专业招生情况、考试科目

095136 农业工程与信息技术 1名

01 (全日制)农业信息监测

①101思想政治理论②204英语二③341农业知识综合三④839地理信息系统或864程序设计或866计算机原理

三、中国科学院大学农业工程与信息技术专业分数线



四、中国科学院大学农业工程与信息技术专业考研参考书目

839地理信息系统

[1] 张康聪（Kang-tsung Chang）（作者）, 陈健飞等（译者），地理信息系统导论（第八版），科学出版社，2016年。

[2] 周成虎，裴韬等，2011. 地理信息系统空间分析原理，科学出版社。

864程序设计

1、数据结构（C语言版），严蔚敏、吴伟民，清华大学出版社，2012年；

2、C程序设计（第三版），谭浩强，清华大学出版社，2005年。

866计算机原理

1、数据结构（C语言版），严蔚敏，吴伟民 编著，清华大学出版社，2007年。

2、计算机组成原理（第四版），白中英等 编著，科学出版社，2007年。

3、计算机网络（第五版），[美] 特南鲍姆，[美] 韦瑟罗尔 著，严伟，潘爱民 译，清华大学出版社，2012年。

五、中国科学院大学农业工程与信息技术专业复试原则

1.英语测试。满分100分，包括：英文自我介绍（不超过3分钟）（20分）、英文听力会话（30分）、科技文献翻译（50分）。

评分标准：从语法、词汇、表达与交流等方面考察综合运用英语的能力

2.业务能力测试。满分100分，包括：本科阶段课程学习情况；科研工作情况；专业知识问答。

评分标准：

（1）现有专业知识与硕士期间计划从事的科研活动的吻合程度(20分)

（2）掌握知识的广度、深度和扎实程度（20分）

（3）运用专业知识的能力、研究兴趣（20分）

（4）表达能力和应变能力（20分）

（5）科研能力、发展潜力以及综合素质（20分）

3.复试成绩 = 英语测试成绩 × 30﹪ ＋ 业务能力测试成绩 × 70﹪

六、中国科学院大学农业工程与信息技术专业录取原则以及录取名单（2018）

录取成绩 = (初试成绩÷5)×50﹪ ＋ 复试成绩 × 50﹪

录取原则：

1.综合素质和思想政治品德考核不合格者，不予录取。

2.体检不合格者，不予录取。

3.复试成绩未达到60分者，不予录取。

4.各专业按录取成绩择优录取。

5.对弄虚作假的考生，一经查实将取消被录取资格。



七、中国科学院大学农业工程与信息技术专业考研复习建议

1、零基础复习阶段（6月前)

本阶段根据考研科目，选择适当的参考教材，有目的地把教材过一遍，全面熟悉教材，适当扩展知识面，熟悉专业课各科的经典教材。这个期间非常痛苦，要尽量避免钻牛角尖，遇到实在不容易理解的内容，先跳过去，要把握全局。系统掌握本专业理论知识。对各门课程有个系统性的了解，弄清每本书的章节分布情况，内在逻辑结构，重点章节所在等。

2、基础复习阶段（6－8月)

本阶段要求考生熟读教材，攻克重难点，全面掌握每本教材的知识点，结合真题找出重点内容进行总结，并有相配套的专业课知识点笔记,进行深入复习，加强知识点的前后联系，建立整体框架结构，分清重难点，对重难点基本掌握。同时多练习相关参考书目课后习题、习题册，提高自己快速解答能力，熟悉历年真题，弄清考试形式、题型设置和难易程度等内容。要求吃透参考书内容，做到准确定位，事无巨细地对涉及到的各类知识点进行地毯式的复习，夯实基础，训练思维，掌握一些基本概念和基本模型。

3、强化提高阶段（9月－11月）

本阶段要求考生将知识积累内化成自己的东西，动手做真题，形成答题模式，做完的真题可以请考上目标院校的师兄、师姐帮忙批改，注意遗漏的知识点和答题模式；总结并熟记所有重点知识点，包括重点概念、理论和模型等，查漏补缺，回归教材。