考生需重点关注教育技术学核心理论体系与前沿动态的结合，特别是2023年新增的"智能教育技术"方向考核要求。初试科目包含3门：301思想政治理论（全国统考）、412教育专业综合（自命题），以及自选方向的专业课（如智能教育技术方向考807教育技术学前沿）。建议优先掌握《教育技术学导论》（第4版）中"技术接受模型""学习分析技术"等新增章节，配合《教育技术学前沿问题研究》中的案例解析。

参考书目需建立三级阅读体系：基础层以《教育技术学导论》《现代教育技术学导论》为主，拓展层推荐《技术赋能：智能时代的教育变革》《学习科学导论》，深化层精读《教育技术学国际发展报告（2022）》等权威文献。特别注意近三年教育部学科评估中提及的"教育神经科学""人工智能伦理"等交叉领域，建议通过中国知网下载相关领域近五年核心论文200篇进行精读。

复习策略实施"三三制"：每月3次专题突破（如元宇宙教育应用、教育大数据分析），每周3次真题模拟（重点训练材料分析题与综合应用题），每日3小时文献精读（建立个人研究笔记）。针对412科目，需构建"四维知识图谱"：教育技术基础理论（30%）、教育技术设计与应用（40%）、教育技术研究方法（20%）、教育技术政策法规（10%）。特别重视"混合式学习""教育机器人"等高频考点，建议制作思维导图串联《中国教育现代化2035》《教育信息化2.0行动计划》等政策文件。

真题解析显示近五年重复率达65%，重点掌握2019-2022年真题中的12个高频考点，如"教育知识图谱构建""学习分析技术标准"。建议组建3-5人备考小组，每周进行模拟答辩（重点演练研究计划书撰写）。联系导师时需准备：个人研究设想（800字）、代表性论文（2篇）、学术成果清单。注意避免出现《教育技术学导论》基础概念混淆（如TPACK框架与整合技术的教龄曲线区别），建议制作"易错概念对照表"。

面试准备需强化"学术潜质"展示：准备3个研究设想（含技术路线图），熟悉近三年教育技术领域5大国际顶会（如AIED、IPTA）的获奖论文。特别关注华中师范大学"智能教育实验室"的跨学科研究项目，建议在面试前完成《教育神经科学导论》通读。注意着装礼仪（避免休闲装），模拟面试时重点训练"3分钟学术自我介绍"（突出学术背景与研究规划匹配度）。