华中师范大学教育技术学考博研究体系以"智能教育理论与实践创新"为核心导向，构建了"四维融合"的学术框架。该体系植根于北师大教育技术学传统，结合华师地域特色，重点突破人工智能与教育场景的深度融合、教育神经科学的技术转化、教育大数据的决策支持三大前沿领域。考生需系统掌握何克抗教授提出的"教育技术学四阶段发展模型"，深入理解陈向明教授的"技术接受度双因素理论"，同时关注刘儒德教授团队在移动学习环境中的认知机制研究成果。

核心备考内容涵盖教育技术学基础理论（占比30%）、智能教育技术（40%）、教育研究方法（20%）、跨学科整合（10%）。重点章节包括：1）教育技术学发展史中的范式转换节点（1990-2020）；2）机器学习算法在教育诊断中的应用（如LSTM神经网络在学业预警中的实践）；3）教育神经科学实验设计（EEG与fMRI的技术伦理边界）；4）教育大数据可视化分析（Tableau在教育决策支持中的创新应用）。近三年真题显示，教育技术心理学（如技术焦虑的跨文化研究）出现频次提升至18.7%，需重点掌握TAM-TPB整合模型。

学术写作要求体现"问题导向-方法创新-实践验证"的闭环逻辑。建议采用混合研究方法，如结合眼动追踪实验（Tobii Pro Fusion）与结构方程模型（SEM）分析混合式教学效果。文献综述需突破传统文献计量分析，转向知识图谱可视化（CiteSpace 6.0）与引文网络分析（VOSviewer）。研究设计应包含技术接受度量表（TAM 8项修订版）与教育神经科学伦理审查（IRB标准）双重保障机制。

备考策略建议：1）建立"3+X"知识矩阵，3个核心模块（教育技术理论、智能算法、实证方法）+X个交叉领域（如教育法学、教育经济学）；2）参与导师在研项目（如智慧教育实验室的脑机接口项目），积累技术转化经验；3）定期研读《电化教育研究》近五年高被引论文（影响因子从2.8提升至4.1）；4）关注教育数字化战略行动（2022-2025）政策文件，特别是"人工智能+教育"试点区的实践案例。建议考生在开题阶段即引入教育技术学"五环模型"（需求分析-系统设计-开发实施-评价改进-推广应用），确保研究闭环完整。