笔试部分

1. 专业基础科目

   

   • 核心课程考核：考察申请专业的基础理论，
     • 理工科：高等数学、线性代数、专业核心课（如计算机博士考算法、生物博士考分子生物学）。
     • 文科：理论框架（如社会学考经典理论、文学考批评方法）。
   • 院校自主命题：部分高校会针对研究方向设计特色题目,需提前查阅历年真题。

2. 外语水平测试

   • 英语为主：多数院校要求通过校内英语考试或提供托福（≥90）、雅思（≥6.5）成绩。
   • 小语种要求：如报考德语文学等专业，需通过对应语言测试（如TestDaF）。

3. 综合能力测试

   • 逻辑与写作：部分高校（如中国社科院）考察学术写作能力，要求撰写文献综述或研究计划。
   • 跨学科知识：新兴交叉学科可能涉及跨领域内容（如人工智能伦理需哲学+计算机知识）。

面试部分

1. 学术答辩

   • 研究计划展示：需用PPT阐述博士课题的创新性、可行性（时长10-15分钟）。
   • 深度问答：考官可能追问研究方法（如“如何解决样本偏差”）或理论漏洞。

2. 导师组面试

   

   • 个人背景评估：包括硕士论文成果、发表论文（SCI/SSCI加分）、参与项目经历。
   • 应变能力测试：模拟突发问题（如“如果你的实验失败，如何调整方案？”）。

3. 外语口语面试

   部分院校要求全英文对答,内容可能涉及专业术语解释或国际学术动态讨论。

特殊要求

• 科研成果门槛：

  顶尖院校（如清华、MIT）可能要求申请者已发表1-2篇一作论文。

• GRE/GMAT：

  美国高校通常要求GRE通用成绩（理工科）或GMAT（商科），部分接受GRE Subject。

  

• 预研考核：

  欧洲部分院校（如德国）需通过“博士入学研讨会”（Assessment Colloquium）展示研究潜力。

备考建议

1. 精准定位目标院校：

   查阅官网“博士招生简章”，注意考试大纲变动（如北大2023年新增AI伦理笔试）。

2. 联系导师提前沟通：

   邮件附研究计划摘要，争取导师意向（回复率约30%，需持续跟进）。

3. 模拟面试训练：

   组队模拟考官提问，录制视频修正表达逻辑（常见问题库参考《The PhD Interview》）。

   

注意事项

• 时间节点：国内高校通常每年10-12月报名，次年3-5月考试；海外申请需提前1年准备。
• 材料完整性：推荐信需由副教授以上专家撰写，突出学术能力。

引用说明：

• 教育部《2023年全国博士研究生招生工作管理规定》
• 哈佛大学研究生院官网入学要求（GSAS.Harvard.edu）
• 《Nature》职业专栏：How to prepare for a PhD interview (2022)

（注：实际考试要求请以目标院校最新通知为准。）