以下是江西师范大学计算机科学与技术专业2025年考研分数线，整体来看，2025年各院校考研分数线呈下降趋势。2026年江西师范大学计算机科学与技术专业考研报考人数多不多？专业排名情况如何?2026考研复试难度如何?以下是为大家整理江西师范大学计算机科学与技术考研报考攻略，供各位考生参考。

2025年江西师范大学计算机科学与技术专业考研分数线

学术型硕士（081200 计算机科学与技术）：总分260分

单科要求：政治≥34分，外语≥34分，业务课一（数学一）≥51分，业务课二（408计算机学科专业基础）≥51分

所属学院：人工智能学院

研究方向包括：（01）计算机软件、（02）计算机网络与安全、（03）计算机应用技术、（04）人工智能、（05）理论计算机科学、（06）VR技术与应用，均执行统一复试分数线。

补充说明

• 该专业执行国家A类工学线，2025年国家线为总分260分，江西师范大学计算机科学与技术专业未划院线，直接采用国家线作为复试基本要求。

• 专业课考试科目为全国统考：③(301)数学（一）、④(408)计算机学科专业基础，涵盖数据结构、计算机组成原理、操作系统、计算机网络四门核心课程。

• 复试形式为线下现场复试，内容包括专业综合面试、外语听说测试、实践能力或科研潜力评估，部分方向可能涉及编程或算法问答。

• 最终成绩计算方式通常为：初试成绩占60%~70%，复试成绩占30%~40%，具体比例以当年学院通知为准，按总成绩择优录取。

• 无跨考限制，接受理、工、教育等背景考生报考；推免名额极少，2025年招生全部面向统考生。

**以上数据仅供参考，以江西师范大学研究生院官网发布的最新信息为准。

江西师范大学计算机科学与技术专业历年分数线对比（2023-2025）

分数线趋势分析：

• 2024年曾执行高于国家线的院线（281分），但2025年回调至国家A类线（260分），反映招生策略趋于稳定或生源结构调整。

• 单科线同步下调，政治/外语从37分降至34分，专业课从56分降至51分，符合国家线整体调整趋势。

• 由于2023年数据缺失，无法判断长期趋势，但2025年门槛显著降低，可能提升报考热度。

**以上数据仅供参考，以江西师范大学研究生院官网发布的最新信息为准。

2025年江西师范大学计算机科学与技术专业复试人数与复试比例

• 复试比例：一般为1:1.2–1:1.5（差额复试），具体由人工智能学院根据上线人数确定

• 复试人数：因2025年执行国家线（260分），预计过线人数较多，实际进入复试人数可能在20人左右（参考2026年招生计划）

• 实际录取人数：结合2026年招生计划反推，2025年录取人数约为14人（全日制学术型）

• 复试内容：   – 专业面试（重点考察408四门课程理解及项目/科研经历）   – 英语口语与听力测试   – 综合素质（逻辑思维、学术志趣、沟通能力）

说明：虽分数线较低，但复试仍具筛选性，低分段考生需强化专业基础与表达能力。

**以上数据仅供参考，以首都师范大学研究生院官网发布的最新信息为准。

2026年江西师范大学计算机科学与技术专业计划招生人数

学术型硕士（081200）：14人（全日制）

• 招生方向：共6个方向（计算机软件、网络与安全、应用技术、人工智能、理论计算机科学、VR技术与应用）

• 考试方式：统考（无推免名额，全部面向全国统考生）

• 所属学院：人工智能学院

备注：最终招生人数以江西师范大学研究生院及人工智能学院2026年正式招生简章为准。

2026年江西师范大学计算机科学与技术专业排名

全国排名：位于全国中游水平，在软科中国最好学科排名中位列前40%～50%

学科评估：在教育部第五轮学科评估中，江西师范大学“计算机科学与技术”学科未进入A类，但依托江西省“双一流”建设支持，发展迅速。

专业优势：

• 人工智能学院聚焦“AI+教育”“VR/AR”“网络安全”等特色方向，与地方产业（如南昌VR产业基地）深度合作。

• 拥有江西省分布式计算与智能感知重点实验室、江西省教育大数据工程研究中心等科研平台。

• 导师团队在教育信息化、智能软件、虚拟现实等领域承担多项国家级、省部级项目，科研经费充足。

数据来源：教育部第五轮学科评估结果；软科中国最好学科排名（2025）

江西师范大学计算机科学与技术考研总结与建议

• 2025年分数线大幅回落至国家线（260分），是近年报考窗口期，但2026年竞争可能加剧，建议目标分数定在300分以上以确保复试安全。

• 408专业课是拉分关键，务必系统复习四门核心课程，尤其重视数据结构与操作系统，真题训练不可少。

• 虽为双非院校，但依托江西“VR产业高地”和“教育信息化”政策，就业地域优势明显，适合求稳或计划在中部地区发展的考生。

• 复试注重实践与表达，建议提前准备项目经历、课程设计或竞赛成果，即使无科研经验，也需展示清晰的技术理解和学习能力。

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