写在前面
>交互考研00
清华大学交叉学科的报考人数正在逐年递增，它有哪些吸引考生的优势？
一是它对考生的本科背景有强大的包容性，历年上岸的学长学姐来自多种学科背景，既有来自工业设计、视觉传达、文学、农学、林学、传媒等专业，也有来自数学、物理、计算机、电子工程、机械、化工、软件、材料学等专业。
二是它的平台和资源很有吸引力。不仅可以选择拿美术学院或新闻学院的毕业证书，还可以选择拿清华大学计算机的学位证，含金量可想而知。因为交叉学科是三个院系联合办学的，所以师资也极为丰富。如果你对用户体验设计、人机交互、设计管理、服务设计、数字文化遗产、新媒体交互艺术等感兴趣，在这里你都可以学习并接触到很多相关的设计和研究项目。
另外，交叉学科考研初试分编程、交互、动漫三个入口，除了三方向统一考的680理论基础，每个入口的第二门专业课不相同，不同专业背景的学生都可以选择自己擅长的方向答题。
本文结合了多名上岸同学的考研经验，整理出一篇【交叉学科三方向的考研攻略】，希望可以给打算报考交叉学科的同学一些帮助，让你们少走一些弯路，更直接地了解应该怎么样通过长时间的积累和坚持，更高效率，用更短的时间拿到清华大学的录取通知书。话不多说，我们进入正题～
目录
1. 交叉学科项目介绍
交叉学科创立背景
培养方案
课程设置
研究方向
2. 交叉学科导师&实验室
信息系导师队伍
计算机系导师队伍
新传学院导师队伍
实验室资源
3. 硕士 招生
推荐免试（保研）
全国统考（考研）
4. 备考攻略
专业课备考经验
真题解析
复试分数线
录取名单
上岸经验分享
交叉学科项目介绍
>交互考研01
项目背景
本项目面向国家文化创意产业发展的需求，在数字媒体和信息交互设计领域，培养具有国际视野的艺术与设计复合型创新人才。在当今的重大课题研究和创新中，具有“艺术与科学”交叉知识背景的人才都显示出了更强的设计整合与协调管理能力。面向未来的设计开发和实践中，跨学科、跨文化人才组成的设计团队更有助于产生原创性的成果。本项目应对社会的需求，以文理交叉、艺术与技术结合为主要教学特色，培养具有艺术、技术、传媒等综合知识背景的人才。教学与实践中注重设计思维、策划管理、综合创新能力的培养，同时也与国内外企业紧密合作，以项目驱动的方式开展相关的课程教学和课题实践活动。
清华大学对学科交叉非常重视，从不同的角度和层次开展了一系列的学科交叉教学与研究工作。2005年，清华大学美术学院成立了信息艺术设计系，旨在培养艺术与科技跨界融合的人才，面向未来探索新技术条件下的设计创新和艺术表达。
此后在2009年，针对单一学科人才难以胜任创意产业及信息科技领域的创新研发，艺术、科技及传媒的知识与技能无法实现深度整合等研究生教育实践问题，清华大学美术学院信息艺术设计系、清华大学计算机系人机交互与媒体集成研究所、清华大学新闻与传媒学院联合成立“信息艺术设计交叉学科硕士研究生项目”，该项目以三院联合的雄厚师资力量和优秀科研平台为依托，将从科学技术与艺术人文的综合视角，在艺术与信息科学的交叉领域，发展学生的原创能力、整合能力和策划能力，培养面向信息时代，具有新的人文、艺术、科技观念和素质的综合型人才。
培养方案
交叉学科的培养，采用「三进三出」原则，即入口为3个方向，出口也为3个方向。
其入口即研究生考试和推免保送，都是以3个方向为切入口，分别为编程、交互设计、动漫编创方向；不同方向要求的考研专业课、保研资料和作品集都不同。
其出口即毕业方向，以另外3个方向为毕业出口，分别为清美信息系、计算机系、新闻与传播学院；选择哪个方向的导师就意味着需要做哪个方向的毕业设计，从而最终拿到哪个方向的毕业证书与学位证书，即你可以选择你的学位是工学、艺术学或是文学硕士。
入学方向与毕业方向没有必然的直接关联性，以何种方向入学并不影响学生选择毕业方向，交叉学科在学生选择权方面给予极大的空间。
信息艺术设计交叉学科研究生项目的培养模式
课程设置
交叉学科的专业课分为「专业基础必修课程」和「专业选修课程」，「专业选修课程」中又分为「专业限选课」和「 出口专业学科必选课程」， 即来自美术学院信息艺术设计系、计算机系、新闻与传播学院设置的选修课。
此外，每位学生都需要参加「 项目实践」，「项目实践」是交叉学科培养学生项目协调规划、制作研发、设计构造、团队协作的重要方式，也契合了项目驱动学习的基本培养设定。项目实践类课程分布在 3 个学期，涵盖四个大的方向（ 交互设计、数字娱乐设计、 交互艺术、动漫编创），每学期的项目实践分几个不同研究方向，有不同侧重点，项目内容有一定的灵活度，由导师组共同商定，而后由学生组建团队并协作完成。
项目实践也是有历史性和创新性的，其历史性体现在其部分项目由多届学生不断继承更新，其创新性体现在与世界前沿领域企业单位合作，真正做到产学研结合。
研究方向
1. 交互艺术与设计
主要解决信息社会中，人与产品、环境以及人际之间的交流问题，以创造新的用户体验和智能化生活方式为目标，研究并设计开发新的界面技术和交互方式，创造新的交互产品、环境与服务。课题方向包括人机界面创新设计、文化内容的交互展示、虚拟现实应用、社会交互与服务设计等。
2. 数字媒体艺术与设计
侧重交互叙事和娱乐方式的创新与整合研究，借助多种交互媒介的整合应用，以社会化网络娱乐、移动娱乐方式为主要研究对象，反映信息社会中，艺术与设计对社会、经济、政治、人文等方面的表现与思考，将文化观念与新的媒体形式进行充分的融合。课题包括交互娱乐技术创新、数字游戏设计、公共空间中的交互艺术模式研究等。
3. 人机交互
研究人机之间自然高效信息交换的智能交互原理和技术，重点在自然接口、高效交互和人机协同三个关联的层面上，围绕准确理解人的模糊行为数据上的交互意图、求解分布互联多模态接口上的最优交互路径、人机异质智能协同共进机制等关键科学问题开展研究。
此外，还有服务设计、人工智能、机器人、摄影等方面的学习与研究。实际的研究方向比官网所描述的更丰富。
交叉学科导师
>交互考研02
美院信息系导师队伍
由于是三方联合运行的硕士项目，交叉学科的导师队伍也分为三个部分，分别来自：美院信息系的部分导师、计算机系人机交互研究所的部分导师、新闻与传媒学院的部分导师。
除少数专攻动画、摄影的导师，信息系中的绝大多数导师交叉学科的学生都可以选。
其中：
徐迎庆老师 是数学背景转计算机，是微软亚洲研究院的第13号人物，是亚研院的创始团队成员之一，也曾担任亚研院研究主任多年，发表多篇顶级论文，与联合国、LEGO总部、苏黎世大学、英特尔等方面均有极强的资源网络，他主张理论与实践结合，重视设计方案的落地化。他的研究领域有：信息艺术设计研究、人机自然交互体验研究、学科交叉的设计创新研究、未来教育、多通道认知与交互设计、文化遗产数字化的理论与方法等。
鲁晓波老师 是清美的前任院长，工艺美院的元老人物，在国内工业设计领域和信息交互设计领域均有重度参与，担任诸如中国工业设计协会会长等多处要职，近年来更是促成清华大学与米兰理工大学合办米兰设计学院，为清美学术国际化作出重要贡献。他的主要研究领域为：致力于在信息艺术设计、工业设计教学和相关领域的理论研究、艺术创作和设计实践，专著有《图形界面设计》等。
付志勇老师 是专门研究交互设计理论、服务设计与智慧城市的先行者，与美国斯坦福大学D.school等方面有很强联络，在带领学生进行国际化项目合作方面不遗余力。他的主要研究方向是：服务设计与智慧城市；设计未来与创新工具。
王之纲老师 是清华精密仪器与制造背景，硕博跨专业读清美动画，是技术与艺术融合于一身的典型代表，其工作室“鱼果”承担多项国家级项目，包含大型舞美设计、楼体投影动画、无人机编队光舞等。他的主要研究方向是：面向文化艺术领域的数字体验设计、面向中国文化遗产的新媒体艺术体验设计以及新媒体艺术的空间叙事方法。
师丹青老师 毕业于美国罗德岛学院，曾担任德国柏林ART+COM设计事务所的交互设计师和软件工程师,主持和参与了大量交互体验空间设计。回国后,他主持或参与了故宫端门数字体验馆和米兰世博会中国馆等大型项目的设计。他的主要研究方向是：大型沉浸交互式体验空间设计；新媒体艺术驱动的大跨度学科交叉探索。
米海鹏老师 曾任日本东京大学讲师，是专攻互动设计、机器人方面的顶尖专家。他的研究领域有：人机交互与界面设计、人与机器人交互、融合传统艺术技法与新科技的交互艺术。
吴琼老师 专攻界面互动、多屏互动、游戏设计与文化创意互动方面的项目，也是交互设计理论与实践结合的专家教授。她的主要研究方向为网络应用设计，智能服务设计，数据可视化设计。
更多导师的研究方向可查阅
计算机系导师队伍
计算机系导师团队极为强大，几乎都是国内甚至国际有名的领域强人，也不乏长江学者、两院院士等学术顶尖专家。其中：
史元春老师 是交叉学科项目的发起人之一，是人机交互、分布式多媒体方向的大佬级人物，她和贾珈教授、喻纯教授所在的人机交互实验室是交叉学科研究生走计算机出口的不二之选。主要研究领域是人机交互、普适计算、多媒体等。
贾珈老师 是清华大学计算机系长聘副教授、博导，教育部青年长江学者，计算机系党委副书记。主要研究兴趣包括情感计算和人机语音交互。
喻纯老师 的主要研究方向为人机交互、普适计算、情境感知、人机协同，围绕人机交互自然性的计算原理和优化方法开展。
胡事民老师 是可视媒体研究中心主任，主要从事计算机图形学、虚拟现实、智能信息处理和系统软件等方面的教学与研究工作， 已在ACM/IEEE Transactions和CVPR等重要国际刊物和会议上发表论文100余篇。
张松海老师 是可视媒体研究中心副主任和媒体所的副所长。研究方向为图像/视频处理、图形学、可视化。讲授的研究生课程有《数据可视化》和《媒体计算与艺术表现》
唐杰教授 的研究方向包括数据挖掘、人工智能和社交网络分析。他主持研发的科技情报分析与挖掘平台Aminer是科技论文、专利的搜索神器，服务于全球学者和科研人员。
更多导师的研究方向可查阅
新传学院导师队伍
新闻与传媒学院导师团队有崔保国、刘惠芬、范红等。其中：
崔保国教授 任清华文化创意发展研究院副院长，研究全球化互联网治理体系、互联网与世界传播新秩序、传统媒体的数字化转型、信息社会的理论与模式等领域。著有多本传播学著作。
刘惠芬教授 毕业于清华大学电子工程系，获工学学士、硕士学位，后留系任教，1995年从清华电子系调到中文系；1999年加入新组建的传播系、新闻与传播学院至今。她的研究方向有网络媒介与社会文化；数字博物馆及传播；互动媒体策划与设计。
范红教授 近年来专注于城市品牌建设和文化品位提升的研究与实践，主持了近百个城市、县区、街道和乡镇的品牌形象塑造和对外传播研究项目。她的主要研究方向为国家形象、城市品牌、战略传播、跨文化传播、企业传播。
更多导师的研究方向可查阅
实验室介绍
>交互考研03
未来实验室
2017年12月15日，清华大学未来实验室成立，是清华大学科研机制改革和推动跨学科交叉的重大举措。五年后的今天， 未来实验室已经发展成一个国际化的，与清华大学美术学院、建筑学院、机械学院、材料学院、计算机学院等院系密切合作的 学科交叉研究平台，拥有大约有110多人的科研团队(包括研究生在内)。团队成员来自海内外著名学府，成员的专业背景涉及到60多个专业， 是 设计、艺术、科学、技术深度融合的交叉学科团队。目前在实验室中，基于学科交叉与融合的前沿研究课题有140多项，不仅有前沿探索的尝试，也有针对成果转化的应用研究。
未来实验室下面还设立了 未来材料设计研究组、电化学材料研究组、老龄用户体验及服务系统设计研究组、智慧家居研究组、嗅觉计算研究组、空间与媒体设计研究组、感知与意识研究组、终身学习研究组、美学计算研究组、文化创意设计研究组、无障碍设计研究组、及正在筹建的家用机器人研究组等。各小组都由多名具有不同学科专业背景的人员组成。
关于未来实验室的更多信息可查阅
人机交互实验室 THU HCI
清华大学计算机系人机交互实验室主要研究人机之间自然高效信息交换的智能交互原理和技术，重点在 自然接口、高效交互和人机协同 三个关联的层面上，围绕准确理解人的模糊行为数据上的交互意图、求解分布互联多模态接口上的最优交互路径、人机异质智能协同共进机制等关键科学问题开展研究。
人机交互实验室目前有5位教师， 研究领域包括人机交互、普适计算、情感与语音交互三个方向，具体研究论题包括自然人机交互、可穿戴交互、AIoT、智能感知计算、信息无障碍、人机协同/混合智能、机器人交互、情感计算和数字虚拟人等。据计算机学科排名CSRankings统计，团队主要成员近年（2016-2022）在人机交互领域（CHI/UIST/Ubicomp）上发表的顶会论文数量排世界第一。
关于人机交互实验室的更多信息可查阅
图形学与几何计算课题组THU CSCG
清华大学计算机系的图形学实验室负责人为胡事民教授。实验室成立于1998年3月，2007年发展成为清华大学可视媒体研究中心，2010年获批成为北京市工程技术研究中心，同年和腾讯公司合作成立清华-腾讯互联网创新技术联合实验室，并于2018年，成立北京信息科学与技术国家研究中心下的可视媒体智能计算团队。目前有教授2名、副教授3名、助理研究员1名、博士后4名和研究生50多名。
实验室主要开展计算机图形学、计算机视觉、智能信息处理、智能机器人、系统软件等方面的基础研究、人才培养和企业应用，先后承担国家973计划项目、国家基金委创新群体项目等。实验室在ACM TOG, IEEE TVCG, IEEE PAMI, ACM SIGGRAPH, IEEE CVPR, IEEE ICRA, USENIX ATC等重要国际刊物上发表论文100余篇，培养了一批优秀的毕业生，多名获得全国百篇、CCF优博的荣誉，多名毕业生在欧美和新西兰名校任教。
关于计图的更多信息可查阅
硕士招生
>交互考研04
招生规模
每年考研（全国统考生）和保研（推荐免试生）共计15名，其中考研生占6名（名额分配以当年度公布的招生计划为准，港澳台、其他国家学生、少数民族骨干计划等额外计划不占此招生名额）
招生对象
交叉学科招生不限专业背景， 往届学生既有来自信息艺术设计、产品设计、平面设计、视觉传达、哲学、历史、传媒等专业，也有来自数学、物理、计算机、电子工程、机械、化工、软件、精密仪器、通讯、测控等专业。任何对交互设计、用户体验设计、人机交互等交叉学科感兴趣的同学们都可以报考。
招生办法
信息艺术设计交叉学科硕士研究生项目采用「推荐免试」和「全国硕士生招生统一考试」招收学生。
推荐免试
符合本年度推荐免试要求的本校及外校优秀应届本科毕业生按照学校和学院公示的相关要求提交个人作品、简历，本科学习成绩，个人陈述（学习目的，计划和技能以及简历等），由导师组根据提交的内容统一进行初选，通过初选的学生作为候选人参加复试，最后根据复试成绩及本科前三学年综合表现择优录取。
PS：申请交叉学科的艺术类背景学生必须提交作品集。
清美2023年推免要求
全国统考
节选自清华大学2022年硕士研究生招生专业目录_统考
交叉学科的考研初试科目及考试形式时有变化，以下是23年考研初试的情况：
三个方向的专业一都考680理论基础，考试形式仍然是写小论文，这种考察方式已持续三年。
信息设计方向（交互方向）的专业二——信息设计基础的科目代码由982更改为517，考试时间3小时，考试形式由上机调整为手绘快题，画纸为一张A2绘图纸，但手绘快题并不是全新的考察方式，只是时隔两年再度回归。
信息艺术方向（动漫方向）的专业二——信息艺术基础（交互叙事表达）的科目代码由983更改为518，考试时间3小时，考试形式暂无变化，画纸由去年的2张四开纸调整为一张A2绘图纸。
信息技术方向（编程方向）的专业二——信息技术基础的科目代码暂无变化，考试时间3小时，计分规则由往年的 6道题中取3道最高分计算总分 调整为 5道题需要全部作答合算总分。
备考攻略
>交互考研05
专业课备考经验
> 680理论基础（三方向统考）
680是21年改革的科目，也是三个方向的统考科目，在招生目录中没有给出任何参考书籍，据近三年的真题看来，680的考察形式是在三个小时内写一篇不少于2000字的小论文。
因为交叉学科比较特殊，680理论考察的内容会很宽泛，很多同学可能在一开始备考的时候可能有点无从下手。但是大家可以构建起一个宏观的框架，也就是一个知识图谱， 将自己学习到的内容落地到设计、艺术、人文、商业、科技、思辨这6点形成的大框架中。 在此基础上，从深度和广度两个维度进行拓展，逐步补充理论框架的细节。
第二点，书籍阅读>碎片化浏览，不仅要积累设计案例，还要知道设计的底层逻辑和一些来龙去脉，比如媒介理论或是消费主义对符号化的影响等等。
第三点是要多维、多元的拓展，因为交叉学科的备考实际上是一个很漫长的积累过程。680选择用三个小时考2000字的论文，而不是给你出一些选择题或名词解释，就注定了得高分并不能靠死记硬背，所以我们在复习的时候，其实看书、看展、看电影都是提升专业能力的好机会。
这里还推荐大家阅读《第三届交互设计国际会议论文集》，这个论文集有很多美院信息系的老师近几年写的论文，通过这系列书可以了解导师研究的内容，了解学术大牛是怎么用关键技术提出一个项目概念，或是实现一个项目落地的。
关于680理论基础，我们之前的视频做了更完整的说明。
（此处为视频，请在原文中观看）
> 517信息设计基础（交互方向）
对于交叉学科的手绘考试而言，没有手绘基础但经过系统的训练与刻苦练习是能在较短时间内掌握并达到基本考试展现要求的。可以说，“没有手绘基础”是完全可以考的。手绘考试的目的不在于刻意考察学生绘画技能，而是通过这种“视觉笔记”的形式，来考察学生的背景积累、设计思维与逻辑、与设计结果的表现。所以说，设计思路与创意才是手绘考试获得高分的关键。
同时，交叉学科手绘考试的表现形式不限，因此可以就自身的手绘水平，有针对性的创建属于自己的构图、内容呈现方式与画法，实现不同的风格。
首先，考生需要就手绘技能进行准备。其中包括6个方面： 1/ 标题与文字的表现；2/ 用户原型与故事板表现；3/ 设计工具的可视化表现（如：用户旅程图、使用流程等）；4/ 界面方案手绘表现；5/ 硬件方案手绘表现。6/ 整体卷面构图（这也是最重要的部分）
接下来我们以20年的真题为例，根据步骤来剖析题目。
#1 设计情境
我们之前都学过设计，大家应该知道设计思维的概念。所以在这里面我们关注到第一个的关键词是大学校园，这是我们的设计情景或者设计情境，设计情景在题目当中给予了我们一个非常明确的限定。
#2 设计目标
设计目标也就是我们要去解决什么问题，是可能存在的安全问题。我们要寻找校园里可能存在的安全漏洞，并解决它。用什么样子的方式去解决，所以我们要做智能产品应用，这是我们需要呈现的东西。如果你仅仅呈现了一套应用APP，没有任何的智能产品的介入的话，可能你会有跑题的风险。
从设计思维出发来看，出题者通过这道题目实际上是希望看到大家如何分析大学校园安全的问题。做一个围绕大学校园里面非常值得关注的安全问题，并用你的方法创造智能产品应用然后解决问题，这才是出题者希望看到的，而不是简单做一个产品。表面上看该题目给出的目标很清楚，要求很明确，但背后隐藏的难度极具挑战性。
#3 技术特征
这道题没有给我们具体的技术特征，这意味着它没有限定我们使用什么样的技术去塑造我们的智能产品应用。与其说是一道设计题目，不如说更像一道逻辑分析题，或者说是设计分析题。设计一款智能产品与应用，其实很简单，它没有给出你具体的技术范围。是一个很开放的题目，我们看过的产品和应用的案例以及平常积累的那些经验我们都能在运用其中。
#4 设计产出
该题目的设计部分是非常简单的，做一款智能产品&应用。如果像2019年的考题给出一个具体的技术范围，它给予了一个非常具体的投影技术的范围，你们要围绕该技术设计出一个智能应用，这样的题目往往更有难度。这不仅仅是简单设计一个产品，还要思考它的合理性、趣味性和功能性因素，在这样的情境下我们设计的部分会比较难。
因此，2020年的题目在没有给出具体技术范围的情况下是较为简单的，只要我们进行了正确的分析，就能较为顺利的进行设计产出的解答。
如果你对手绘考试还有疑问，可以回顾往期的推送链接：
讲真，手绘基础不太好的同学，复试手绘看这篇就够了。基础好的同学，选择性借鉴！
三个问题｜交互设计手绘考试的意义是什么？那些140+分的卷面有什么共通之处？为什么画的很好分数却不高？这些问题你有认真思考过吗
>981信息技术基础（编程方向）
一句话总结：刷课+看书+刷题
首先从需求出发，首先要搞清楚真题考什么，近些年，考试一共6道题，每题50分，取得分最高的三道题计入总分。前三道题考C++程序设计，题型就是代码实现或者代码填空；后三道题考数据结构，题型比较多变，有计算、简答、判断、算法设计（优化）。
C++程序设计，首先要把课上完，看课本，学会基础知识，但是更多的是要靠刷题。真题其实不太会考复杂的算法，也不太会考用C++实现复杂的数据结构，考的更多的是细节、逻辑，可能还有类的实现和一点点数学，比较典型的题包括数字黑洞、回形矩阵、相亲数等。那就要尽可能把课本中重要的内容完全掌握，然后多刷与真题风格相似的题目。
数据结构，策略也差不多，但是书是第一位的，邓俊辉老师的书内容非常丰富，单单是吃透这本书，就够难了。如果有余力，可以看看别的辅导机构出的数据结构的书，做做相关的习题，因为很多计算机专业考研都会考数据结构，这方面的培训也比较成熟了。
一般来说，最好先熟悉了C++，再开始学数据结构。
# 课程推荐
最重要的课程就是郑莉老师的「C++语言程序设计」以及邓俊辉老师的「数据结构」，两门课都在「学堂在线」网站上。
这两门课都是一流课程，讲得非常好，学习体验感绝佳。
郑莉老师的课分为基础和进阶两部分，合起来对应课本的全部内容，最好都要看完（我没有时间看完进阶部分，结果考试就考到了）；
邓俊辉老师的「数据结构」也是分为上下两部分，都要看完，另外可以看邓俊辉老师的网站（查看链接 ↗，上面有课本、习题解析、讲义的电子版，不想买实体书的可以直接下载。
学有余力的话，可以看看王道的数据结构（还有天勤也挺出名，但是听说王道更适合基础不好的同学，我就看了王道），在b站上就有官方免费课程，每年都更新，在此我就不分享了。其中的代码是C语言，但是影响不大。
# 书籍
对应上面的课程购买对应的书籍，包括——
- 郑莉老师《C++语言程序设计（在线教学版）》、《C++语言程序设计（学生用书）》（上面是配套习题），我买的是第四版，最好早点买，我买的时候都没货了
- 邓俊辉老师的《数据结构（C++语言版）》、《数据结构习题解析》，我买的是第三版。习题解析的内容很多，习题难度也大，我只是看了每章的一部分题目。
除上面必备的书籍外，我还用了——
- 王道出版的《数据结构考研复习指导》，每年都会更新，买最新版应该就可以。
- 高畅的《LeetCode 101：和你一起轻松刷题（C++)》，这本书是一位学长推荐的，对于刷题非常有帮助，在网上有许多的pdf分享（作者本意即免费传阅、分享）。这本书的简介非常精准——「一个面向有 C++ 编程基础，但缺乏刷题经验的读者的教科书和工具书」，这本书分为算法和数据结构两大部分，一共总结了101道LeetCode的题目，按照上面的顺序刷题，还是有挺大帮助的。（我大概刷了其中70%的题目，其中很多算法还是挺有难度的，比较适合进阶训练，所以时间不够的话，还是多看课本，练习简单题就好）
关于编程方向专业课的更多备考经验，还可以回顾往期推送：
ZDStory丨拒绝浙大保研offer，破釜沉舟上岸清华【记录清华美院交叉学科编程方向考研上岸故事】
>518信息艺术基础（动漫方向）
983的考试内容分角色设计、剧本和分镜三部分。不是说每年考试都一定有这三部分，但一般不会超出这个范围，所以针对这三个类型进行练习就可以。
角色设计会涉及到让你画角色的三视图，还可能要求有动作、表情、道具、场景和设计说明。其中场景的考察占比不会太大，除了有一年考海底世界是特殊情况，一般是以角色为主。以下结合一些参考素材分析，都是很优秀的画师的作品，可以参考一下他的表现手法和完成度。
考试的时候有很多表现手法，像这种单线的表现就足够了，用一些线条表现明暗和疏密关系，可以只用线条，时间不够就不需要上色，根据自己绘画的习惯来就行。
还有这种用线条结合单色马克笔的表现手法也是可以的，简单地表现明暗关系，区分一下黑白灰就可以。
这种稍微有点草图的绘画风格也可以，考试的时候不需要特别标准的勾线，不需要一丝不苟的，只要把你想表达的内容、细节表达清楚就可以。
还可以用线条和一个辅色进行点缀的手法，考试的时候这种完成度就完全可以。
再看一些其他作品，这是微博上一个动画大佬（@缺水的海怪）的作品，他画画特别厉害，是一些概念设计，像这种就很需要线条和形体的设计功底。比较简单的黑白灰区分，或者再加一个辅助色，这个颜色可以突出你的重点，或是对这个画面的层次进行区分，颜色尽量不要多用。
这也是一些比较优秀的作品，我们角色设计不一定只画比较日常的人，因为考试可能会出比较偏科技的主题，就像这些有机械元素的设计，我们平时练习也要涉及，像这种简单的黑白灰关系是比较值得参考的。
这个也是微博上一个动画大佬的设计概念，他的微博（@長流鄉 ）推荐给大家，大家可以去参考一下。他的设计不管是构图还是黑白灰关系，还有一些细节的塑造都是很优秀的。
还有这种偏Q版的风格也是可以的。因为我们动漫编创的阅卷老师，也是我们的专业老师，有吴冠英老师，还有王之纲老师。
其中吴冠英老师不知道大家有没有了解，他是画邮票和福娃的，设计作品是比较童真可爱的风格，但也有很多细节。所以我们考试也不要画得太Q版，还是要有点分寸，如果你特别擅长画Q版也可以尝试一下。
像这组作品，左边画一个角色，旁边还有一些角色的动作，我们考试的时候如果要求画角色和几个动作，画到这种程度其实就可以了。虽然看起来比较简单，但能画出角色的动态，细节也表现到位，就满足考试的要求了。
右边是另一种表现手法，比如这个面具是一个设计点，可以拆分出来，还有斗篷也拆分出来放在旁边，进行一些设计说明，还画了角色的一个典型动作，考试的时候做到这个程度就可以了。
像左图这种简单的颜色表现，考试的时候可以参考。他是用马克笔的类似色，加上两三个辅助的颜色进行表现，还有像右边这种单色的不同层次表现也可以。
备考期间，收集参考素材要尽量挑选一些表现力和设计感比较强的作品，还要收集不同风格的，找到适合自己考试时用的风格，也可以学到一些技巧。
剧本的要求是3~5分钟的命题剧本，大概有几百字要在卷面上写出来。因为设定和分镜表达才是在最终评分占比高达80%的部分，文字只需要点到为止。正在备考的考生在准备期间也应该注意文字表达的练习。在平时的训练中，矫正自己的不清晰的写作风格。
分镜又称为故事版，是根据你写好的剧本进行分镜设计，表现剧本的内容。我们考试画的分镜不用像电影分镜那么细致，需要更精简地设计，一般要求10个以上的镜头，每个格子不小于8×6厘米。以下分析一些参考案例
这是玩具总动员的分镜设计，虽然画面看起来挺简单的，但其中包含的镜头语言、镜头表现之类的内容还是值得参考的，我们考试的分镜画面做到这种完成度就可以了。
这是驯龙高手的分镜设计，虽然画风比较潦草，但该有的人物特征都表现得很清楚，可以分清每个角色，像右上角这个婆婆。每个角色在镜头里面的情绪、动作，还有不同的景别，镜头的设计，要素非常齐全。它的镜头表现是非常优秀的，考试的时候能做到这样就相当不错了。
关于分镜的上色问题，一般用单色就可以了，如果你的画面比较复杂，或者有你想突出表现的东西，也可以用到马克笔，像这个画面里的车子可能是一个比较重要的元素，所以有上色，这样车子在画面中的存在就会变得特别明显，整个画面的讲述也会比较清楚，这也是分镜表现的一个手法。
和角色设计一样，画分镜的颜色也不要过多，一定要有针对性、有目的性地使用颜色。
这是国内一个动画大佬画的分镜，比较好的一点是他的光影表现，就简单地用了两个灰度的马克笔，把这些画面的光影表现得特别有电影的场景感，前景和中景的光影关系表现得非常好。如果你平时有时间练习，可以朝着这个方向努力，优化分镜的画面表现。
前文展示了很多优秀作品，但还要注意多收集不同主题的素材进行练习，这样考试时才有足够多的积累进行画面表现。因为考试形式是有主题的命题考试，如果遇到陌生的主题，比如有一年考海底世界的场景，考试的时候就很难下笔。
因为交叉学科动漫编创方向是跨学科专业，相比传统的动画设计专业，会关注交互设计、新媒体之类的前沿信息，所以我们平时除了专攻绘画，还要留意一些关于交互的新科技、新名词。比如AR、VR、5G之类的。
最后严格地按照考试流程完成一个命题，在规定时间内进行一次完整的模拟考试，把能出现的意外情况都体验一遍，你才能在考试的时候避开这些坑，也把握好节奏。除了应对突发情况，复盘模拟考你又会发现新的问题，带着问题重新进行练习和模拟考，这样的循环和有反馈的练习才是比较有效率的，千万不能埋头苦干，画画的时候一定要带着问题去画，带着思考去画，这样才可以事半功倍。
关于动漫方向专业课的更多备考经验，还可以回顾往期推送：
ZDStory丨为人生全力以赴，直至清华方休【记录2022唯一一位清华美院交叉学科动漫方向考研上岸故事】
真题解析
>交互考研06
23考研初试真题（附解析）
2023年｜680理论基础、517信息设计基础
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「解题」2023清华大学交叉学科517信息设计基础真题剖析｜基础储备与应变能力兼具，冷静思考获取试题高分
2023年｜518信息设计基础
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2023年｜981信息设计基础
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近三年分数线
>交互考研07
复试分数线
2022年
| 报考研究方向 | 总分 | 政治 | 外语 | 业务课1 | 业务课2 |
| 信息技术（编程方向） | 416 | 50 | 60 | 110 | 120 |
| 信息设计（交互方向） | 400 | 50 | 60 | 110 | 120 |
| 信息艺术（动漫方向） | 394 | 50 | 60 | 110 | 120 |
*22年首次分方向划线，分数线较21年大幅提高
2021年
| 专业名称（项目名称） | 总分 | 政治 | 外语 | 业务课1 | 业务课2 |
| 信息艺术设计研究（交叉学科） | 360 | 50 | 60 | 110 | 115 |
*21年受考试科目改革影响，分数线较低，三方向统一划线
2020年
| 专业名称（项目名称） | 总分 | 政治 | 外语 | 业务课1 | 业务课2 |
| 信息艺术设计研究（交叉学科） | 390 | 40 | 60 | 120 | 120 |
录取规则
1、总成绩（满分1000分）=初试成绩（满分500）+复试笔试成绩（满分100分）×3+复试面试成绩（满分100分）×2
2、【130100 艺术学理论】、【130400美术学】分别在专业内进行总成绩排序，其他专业分别按照研究方向排序，从高至低择优录取。
3、复试笔试成绩低于80分，面试成绩低于60分者，思想政治素质和道德品质考核及体检结果不合格者，同等学力考生加试成绩不合格者，均视为复试不合格，不予录取。
录取人数
2022年
| 拟录取研究方向 | 初试 | 复试 | 总成绩 |
| 信息技术（编程方向） | 416 | 449 | 865 |
| 信息技术（编程方向） | 421 | 441.34 | 862.34 |
| 信息设计（交互方向） | 406 | 439.35 | 845.35 |
| 信息设计（交互方向） | 405 | 426.33 | 831.33 |
| 信息设计（交互方向） | 401 | 424.35 | 825.35 |
| 信息艺术（动漫方向） | 405 | 440.34 | 845.34 |
*22年共录取6人，其中信息技术—编程方向2人，初试最低分416；信息设计—交互方向3人，初试最低分401；信息艺术—动漫方向1人，初试最低分405
2021年
| 初试 | 复试笔试 | 复试面试 | 总成绩 |
| 424 | 88.5 | 88.5 | 870.2 |
| 415 | 87.25 | 88 | 857 |
| 404 | 87.75 | 88 | 850.2 |
| 398 | 87.25 | 87.75 | 842.9 |
| 391 | 87 | 87.5 | 835.8 |
| 396 | 85.75 | 85 | 829.8 |
| 364 | 89 | 90 | 827.2 |
| 369（骨干计划） | 87.75 | 88 | 822.2 |
| 377 | 87.25 | 85.75 | 822.1 |
| 362 | 88.5 | 88.5 | 820.6 |
| 379 | 86 | 86.5 | 820.2 |
| 382 | 85.25 | 84.75 | 816.1 |
*21年共录取12人，含骨干计划1人，其中编程方向1人，交互方向9人，动漫方向2人
2020年
| 初试 | 复试笔试 | 复试面试 | 总成绩 |
| 433 | 89.3 | 90 | 88.4 |
| 416 | 89.3 | 88 | 86.6 |
| 413 | 86.7 | 86.7 | 85.1 |
| 392 | 90 | 86.7 | 84.7 |
| 406 | 86.3 | 86.7 | 84.3 |
| 406 | 86.3 | 86 | 84.2 |
| 342（骨干计划） | 84 | 85 | 78 |
*20年共录取7人，含骨干计划1人，其中编程方向2人，交互方向3人，动漫方向2人
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写在最后
>交互考研08
清华大学的信息艺术设计（交叉学科）是国内超级热门的跨学科项目，集前瞻，创新，科研，实践于一体！无论是考研还是保研都有许多优秀学子趋之若鹜，且近年交互设计逐渐走进大众视野，成为设计类考研的热门专业，未来的竞争势必更加激烈，但优中择优，总有人能脱颖而出。如果你有足够的实力和勇气，来挑战交叉学科吧！
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