郑州大学近代史重点/郑州大学历史考研真题

本文目录一览：

• 1、郑州大学历史系研究生考试,复习需要那几本书?
• 2、郑州大学历史学院的简介
• 3、历史学考研容易的院校
• 4、郑州大学历史学考研书目?

郑州大学历史系研究生考试,复习需要那几本书?

郑州大学文物专业考研（633考古基础、833文物综合）需系统掌握考试要求、内容及参考教材，结合真题与笔记进行针对性复习。考试基本要求与形式适用范围：633《考古基础》适用于文物专业学位硕士研究生入学考试，涵盖考古学概论、中国考古学通论基础知识与理论方法技术体系。

参考书目《中国考古通论》：张之恒著，南京大学出版社，2009年。《博物馆学概论》：《博物馆学概论》编写组，高等教育出版社，2019年。《文物学概论》：《文物学概论》编写组，高等教育出版社，2019年。注：以上为官方推荐书目，发布于2021年9月，适用于2022版考试。

参考书目：《中国考古学通论》孙英民、李友谋主编，河南大学出版社（1999年6月第二版）。《中国古代史》（上、下册）朱绍侯主编，福建人民出版社（2004年7月第一版）。《中国考古》，安金槐，上海古籍出版社。

历史学从2007年开始改为统考，考试科目为：政治、英语、历史学基础综合三门，历史学基础综合包括中国古代史，中国近现代史，世界古代史，世界近现代史。教育部没有指定参考书。

A、该门专业课的参考书以及复习资料有，《世界史》、《中国古代史》、《中国近代史》、《中国现代史》、长孙博的《名词解释》、《论述题》以及范无聊的《论述题》等。期中长孙博的《名词解释》以及范无聊的《论述题》都要认真去看，对考试很有帮助。

郑州大学历史学院的简介

1、学院起源与历史：郑州大学历史学院的起源可以追溯到1956年，当时名为历史系，是学校最早设立的七个系科之一。经过多年的发展，1995年成立了文博学院，2004年正式更名为历史学院。专业设置与调整：学院的专业设置经历了多次调整。最初只有历史学专业，后来增设了考古学及博物馆学专业、档案专业、边贸专业和旅游管理专业。

2、郑大历史学院即郑州大学历史学院，是一个具有深厚学术底蕴和丰富教育资源的学院。以下是对郑大历史学院的详细介绍：学院概况 郑州大学历史学院是郑州大学的一个重要组成部分，致力于历史学的教学与研究。学院拥有优秀的师资队伍，其中包括多位在历史学领域具有深厚造诣的教授和学者。

3、郑州大学历史学院简介郑州大学历史学院的起源可以追溯到1956年，当时名为历史系，它是学校最早设立的七个系科之一。该学院的发展历程丰富多样，1976年增设了考古学及博物馆学专业，进一步扩大了研究领域。

4、郑州大学历史学院在学科设置上独具特色，尤其在国家和省级层面，拥有显著的学术实力。作为“十五”和“211”重点建设学科，中国古代文明与考古学是学院的骄傲，深入研究古代文明的深厚底蕴。

历史学考研容易的院校

1、历史学考研相对容易的院校有北京联合大学、天津师范大学、辽宁师范大学、渤海大学、大连大学、北华大学、哈尔滨师范大学、河北师范大学等。具体分析如下：北京联合大学：在北京招收历史学研究生的高校中，名校众多，如北大、人大、北师大等，这些学校考研难度在全国前列。

2、历史学考研比较稳的学校有以下几类：报录比低且招生稳定的院校郑州大学：作为211院校，中国史报录比约5：1，世界史仅5：1，招生规模大，竞争压力相对较小。安徽大学：该校阅卷宽松，属于“大水区”，英语主观题给分较高，约30分，适合英语基础薄弱的考生。

3、中央民族大学历史学考研相对容易主要体现在报考条件限制、招生方向冷热不均及复试录取调整机制等方面，但需结合自身条件理性评估。

郑州大学历史学考研书目?

论述题：综合评价党的建设成就或历史经验对现实的启示。主要参考教材政治学概论：《政治学原理》（王惠岩等，高等教育出版社，2006年第二版）：系统阐述政治学基础理论。《政治学概论》（政治学概论编写组，高等教育出版社，2020年第二版）：覆盖最新研究动态与案例。

推荐资料：《木糖英语单词闪电版》，结合阅读技巧与长难句分析，建议刷3遍以上。方法：每天固定时间背诵，避免依赖APP；配合真题阅读，在语境中记忆单词，同时整理生词本，反复复习。时间规划：尽早开始，4-5月打基础，后期持续巩固。

郑州大学哲学专业（751/826）考研信息汇总如下：院校与专业概况院校定位：郑州大学为211高校，哲学专业所属学院为新独立学院，发展潜力较大。专业方向：下设马克思主义哲学（马哲）、中国哲学（中哲）、外国哲学（外哲）、伦理学、宗教学、美学六大方向。

曾宪义《中国法制史》：作为郑州大学中国法制史考研复试的推荐参考书目，该书系统地介绍了中国法制史的基本内容和发展历程。考生可以通过阅读该书来加深对知识点的理解和掌握。

085404计算机技术：侧重计算机应用技术、软件开发等实践方向。085410人工智能：聚焦机器学习、自然语言处理等前沿领域。081200计算机科学与技术：涵盖计算机系统结构、算法设计等理论方向。083500软件工程：注重软件需求分析、项目管理等工程能力培养。