在信息系統項目管理師考試中，論文是不少考生的“攔路虎”，而高質量的素材是寫好論文的核心基礎。

2026年考試更側重實戰和量化成果，想拿到論文高分，就得提前有針對性地收集、整理素材，咱們用直白的方法講清楚具體路徑。

首先，優先挖掘自身真實項目經驗，這是最能體現真實性的素材來源。

如果有參與過IT類項目的經歷，哪怕只是負責某一模塊，都可以按“項目背景-遇到的問題-解決方法-量化成果”的框架梳理。

比如做過企業ERP系統搭建，就記錄項目合同金額、參與人數、周期，再詳細寫“需求頻繁變更”的具體場景。這類帶具體數據的素材，比空泛的模板更有說服力。

沒有完整項目經驗的話，也可以整合參與過的多個小項目，提煉出 1-2 個核心案例，避免編造明顯脫離實際的內容。

其次，從行業案例和真題中補充素材，彌補自身經驗的不足。

可以關注政府招投標平臺、IT行業媒體的公開項目案例，比如智慧城市、企業數字化轉型項目的公開報道，重點記錄項目的管理難點和解決方案。

比如“某省級政務云項目因跨部門協調不暢導致工期延誤，通過建立聯合指揮小組、制定周同步機制解決問題”，這類案例能豐富素材庫。

同時，近3年的高項論文真題是重要參考，2024-2025年真題常考“AI項目風險管理”“新質生產力下的項目成本管控”等主題，可針對這些高頻考點，收集對應的技術落地和管理方法素材。

比如區塊鏈在供應鏈項目中的風險應對、大模型項目的人力成本管控策略，確保素材能適配主流考題。

然后，按十大管理領域分類整理素材，方便考試時快速調用。

可以建立一個素材表格，按范圍、進度、成本、質量、風險等十大領域劃分，每個領域至少儲備1個完整案例，包含“工具方法+實施過程+成果數據”。

比如進度管理領域，記錄“用關鍵路徑法優化某電商系統開發項目，將工期從180 天縮短至150天”。

2026年考試還會融入AI、新質生產力等前沿內容，可單獨建立“新技術+管理” 素材庫，比如“AI客服項目的需求模糊風險管控”“國產化軟件適配項目的質量驗收標準”。

最后，注意素材的合規性和適配性。

一是避免泄露企業機密，素材中隱去具體單位名稱，用“某中型制造企業”“某政務部門”替代。

二是確保素材符合評分標準，論文需要體現理論與實踐結合，所以每個素材都要對應教材中的管理工具，比如用 “掙值分析” 解釋成本管控，用 “干系人登記冊” 說明溝通管理。

三是提前打磨素材，將收集的案例按論文結構（項目介紹-管理過程-經驗教訓）整理成模板，考試時只需結合題目調整，就能快速完成寫作。

總的來說，論文素材收集的核心是“真實為基、分類整理、適配考點”，提前3-6個月按這個方法積累，就能在考場上寫出有血有肉、符合評分要求的論文。