# 南京工程学院全面解析：办学实力、优势专业与报考指南
南京工程学院是一所具有百年办学历史的江苏省属理工类本科高校，在应用型人才培养方面享有盛誉。以下从多个维度为您全面分析该校情况：
一、办学层次与院校概况
南京工程学院是江苏省属公办普通本科高校，以工学为主，多学科协调发展。学校基本情况如下表所示：
| 基本信息 | 详情 |
|---|---|
| 办学性质 | 公立本科 |
| 学校类型 | 理工类 |
| 创办时间 | 1915年 |
| 占地面积 | 近3000亩 |
| 校址 | 南京市江宁科学园弘景大道1号 |
| 在校生 | 约2.7万人(含硕士1300余人) |
| 硕士点 | 15个硕士专业学位授权点 |
| 本科专业 | 73个 |
| 校训 | 学以致用 |
学校是教育部\”卓越工程师教育培养计划\”和\”CDIO工程教育改革\”首批试点高校，工程学、材料科学学科进入ESI全球排名前1%。
二、全国排名及社会认可度
南京工程学院在不同排行榜中的表现：
| 排名机构 | 2025年排名 | 类别排名 |
|---|---|---|
| 校友会 | 第294名 | 中国理工类大学第143名 |
| 软科 | 第246名 | – |
| 武书连 | 第273名 | – |
| ABC中国大学排名 | 第302名 | – |
学校在应用型高校中表现突出，在校友会2025中国大学一流专业排名(应用型)中位居全国第4名。
三、优势专业与学科建设
1. 王牌专业一览
南京工程学院的优势专业主要集中在工科领域：
| 专业类别 | 具体专业 | 荣誉/认证 |
|---|---|---|
| 国家级特色专业 | 电气工程及其自动化、自动化、热能与动力工程 | 国家级特色专业 |
| 国家级一流专业 | 机械设计制造及其自动化、材料科学与工程、能源与动力工程等11个专业 | 国家级一流本科专业建设点 |
| 工程认证专业 | 机械电子工程、材料成型及控制工程等8个专业 | 通过工程教育专业认证 |
| 省级重点学科 | 机械设计制造及其自动化、热能工程、电力工程等7个 | \”十四五\”江苏省重点建设学科 |
特别值得一提的是，在校友会2025专业排名中，电气工程及其自动化专业获评中国七星级应用型专业(7★)，位列全国第一。
2. 学科建设成就
ESI全球前1%学科：工程学、材料科学
省级重点实验室：先进数控技术江苏省高校重点建设实验室
校企合作基地：机械设计制造及其自动化专业\”全程参与、深度融合\”校企合作人才培养模式创新实验基地
四、录取分数线参考
南京工程学院在全国各省的录取分数线差异较大，以下是近年的录取情况：
1. 江苏省内录取分数线(2022-2024)
| 年份 | 历史类最低分 | 物理类最低分 |
|---|---|---|
| 2024 | 523分 | 468分(中外合作) |
| 2023 | 516分 | 506分 |
| 2022 | 505分 | 499分 |
2. 省外录取情况(2024年)
| 地区 | 文科/历史类 | 理科/物理类 |
|---|---|---|
| 河南(一本) | 529分 | 548分 |
| 云南(二本) | 548分 | 507分 |
| 宁夏(二本) | 438分 | 427分 |
注：中外合作办学项目分数线通常比普通专业低30-50分。
五、学生口碑与校园生活
1. 学生评价亮点
学习氛围：图书馆和自习室学习氛围浓厚，常常爆满
校园环境：拥有天印湖和鹭鸟保护区，被誉为\”南京最美大学\”之一
生活设施：四个食堂各具特色，北一三楼和东区食堂最受欢迎
就业优势：电力专业毕业生90%以上进入国家电网或电力公司
2. 学生满意度评分
| 评价维度 | 满意度(5分制) |
|---|---|
| 综合满意度 | 4.3分 |
| 环境满意度 | 4.5分 |
| 生活满意度 | 4.1分 |
数据来源：在校生投票
六、院校特色与就业情况
南京工程学院以\”产教融合、校企合作\”为办学特色，与多家知名企业建立了深度合作关系。就业情况表现突出：
就业率：连续多年保持在97%以上
就业质量：72%毕业生进入世界500强及行业龙头企业
就业地域：87.23%在长三角地区就业
行业分布：80.05%在电力与机械等高端制造业就业
学校被誉为应用型本科教育转型改革发展的\”领头羊\”，在机械、电力、能源动力等行业领域具有很高影响力。
七、报考建议
分数建议：江苏省物理类考生建议520分以上较稳妥，省外考生建议510分以上
专业选择：优先考虑电气、机械、自动化等优势专业，注意部分专业有体检要求
中外合作：分数稍低的考生可考虑中外合作办学项目
职业规划：电力专业学生可重点准备国家电网考试，其他专业建议提前规划考研
南京工程学院官网：
本文转载网络分享，文章版权归作者所有：
免责声明：部分文章是来自大数据AI进行生成，内容仅供学习参考，不承认相关法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或不准确地方的内容，请发送邮件至：glmpjh@163.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。
