教育心理学作为教育学与心理学的交叉学科，在华中科技大学教育博士（Ed.D）初试中占据重要地位。考生需系统掌握学习理论的发展脉络，从行为主义到认知主义再到建构主义，理解各流派的核心主张及其在当代教育实践中的演变。例如，班杜拉的社会认知理论强调观察学习与自我效能感的作用，这对分析青少年网络学习行为具有显著解释力。近年来，自我决定理论（SDT）在学业动机研究中的应用成为高频考点，考生应能结合自主性、胜任力和归属感三要素，解析"双减"政策下学生内在动机的变化特征。

社会文化理论（Vygotsky）中的最近发展区（ZPD）概念，在智能教育场景中衍生出新的研究维度。考生需关注虚拟现实技术如何重构社会互动支架，以及在线教育中教师如何通过适应性提示提升学习者的心理发展水平。2023年教育部《教育信息化2.0行动计划》明确提出智能教育发展路径，相关研究需结合具身认知理论，探讨多模态学习环境对高阶思维培养的促进作用。

研究方法论部分要求考生掌握混合研究设计，特别是量化与质性研究的三角验证策略。以"教育神经科学"为前沿领域，需能够设计包含EEG、fMRI等生物测量技术的混合研究方案，同时运用扎根理论解析教师专业发展的深层机制。近三年真题显示，87%的案例分析题涉及教育技术伦理问题，如算法推荐对学习自由的影响，考生应建立批判性技术观，既能运用技术接受模型（TAM）分析用户行为，又能结合德雷福斯技能获取模型（SKS）提出适切建议。

跨文化视角下的比较研究成为新增长点，考生需熟练运用Hofstede文化维度理论分析中外教育模式差异。例如，对比中美STEM教育中成就目标导向的异同，需结合自我建构理论解释集体主义文化下合作学习的深层动力机制。2024年考纲新增"教育神经科学基础"模块，重点考察工作记忆容量与学习效能的神经机制，建议考生精读《Nature Human Behaviour》相关综述，掌握默认模式网络（DMN）与认知控制网络（CCN）的交互作用。

在答题策略上，需建立"理论框架-实证分析-政策建议"的三层逻辑结构。例如分析"教育机器人应用困境"，可先运用技术接受模型（TAM）解释教师采纳意愿，再通过社会技术系统理论（STS）解析组织惯性与技术发展的张力，最终基于政策工具理论提出制度创新路径。注意避免理论套用机械化，需结合华中科技大学"立德树人"办学特色，关注红色基因传承与心理资本培养的融合创新。