教育技术学作为交叉学科，其博士研究生入学考试的核心在于考察学术创新能力、理论深度与学科前沿把握能力。考生需系统掌握教育技术学理论基础，深入理解学习科学、传播学、心理学等多学科交叉知识体系，同时关注人工智能教育、教育大数据、虚拟现实等新兴领域的发展动态。在备考过程中，建议重点研读《教育技术学导论》《学习科学与技术》《教育传播学》等经典著作，结合西南大学教育技术学院近五年发表的CSSCI论文建立知识框架。

教育技术学博士研究生考试命题呈现显著特征：一是注重理论溯源与批判性思维，要求考生能够从行为主义到建构主义，从认知发展到社会建构主义的理论演进中提炼方法论启示；二是强调技术哲学思考，需辩证分析技术赋能教育的双刃剑效应，如算法推荐对学习自主性的影响、教育大数据采集引发的隐私伦理问题等；三是突出实证研究能力，考生需掌握混合研究方法设计，能够运用NVivo进行质性数据分析，或通过LDA主题模型处理大规模文本数据。以2023年真题为例，某道论述题要求结合联通主义理论，分析MOOCs平台的知识网络构建机制，即考察考生将抽象理论转化为具体研究问题的能力。

备考策略应遵循"三维建构"原则：纵向维度建立知识谱系，横向维度拓展学科边界，立体维度融合技术工具。具体可采取以下路径：首先构建"基础理论-核心概念-研究范式"的金字塔结构，重点掌握ADDIE模型、TPACK框架、Kirkpatrick四级评估等核心工具；其次建立跨学科知识图谱，关注教育神经科学中的脑机接口研究、教育经济学中的技术投资回报率测算等交叉领域；最后强化技术工具应用，系统学习Python网络爬虫技术、Tableau数据可视化方法，以及H5P等教学设计工具。建议考生建立"文献追踪-理论内化-实践验证"的螺旋式学习循环，通过参与导师的智慧教育实验室项目积累实证经验。

考试写作需遵循"问题意识-理论支撑-创新路径"的逻辑链条。以2024年拟考题目"人工智能生成内容对教师专业发展的影响"为例，应首先解构"生成式AI"的技术特性与教育场景适配性矛盾，继而运用社会学习理论分析教师知识重构机制，最后提出"人机协同"的教师能力模型。特别注意避免概念堆砌，需通过具体案例（如某校使用ChatGPT辅助备课的实证研究）佐证理论观点。同时要关注西南大学"智能教育"重点学科建设方向，在论述中体现对学校"教育数字化战略行动"的响应思考。建议考生建立"理论透镜-技术切片-教育切片"的三维分析框架，在保持学术严谨性的同时展现创新思维。