浙江大学教育技术学考博初试主要考察学术潜力与专业素养，近年考试呈现三大趋势：跨学科融合深度加强，人工智能与教育场景的交叉研究占比提升至35%；实证研究方法权重增加，量化分析与质性研究并重；前沿技术理解成为核心能力，虚拟现实、学习分析等新兴领域出题频率年均增长18%。专业课笔试包含教育技术学基础理论（30%）、智能教育技术（25%）、教育研究方法（20%）、教育技术前沿（25%）四大模块，其中"基于知识图谱的个性化学习系统设计"连续三年作为简答题考点。

考生需重点掌握教育技术学理论发展脉络，特别是从泰勒原理到建构主义、再到联通主义的三阶段演进逻辑。智能教育技术方向需突破传统CAI框架，深入理解自适应学习系统（如Knewton模式）、教育大数据挖掘（推荐算法在学情分析中的应用）、智能评测技术（自然语言处理在作文评分中的实践）等关键技术。研究方法部分要建立"问题提出-理论框架-数据采集-模型构建-效果验证"的完整闭环思维，近五年真题中混合研究方法（量化+质性）占61%。

初试科目《教育技术研究》建议采用"三维复习法"：纵向梳理1950-2023年关键文献，横向对比国内外典型研究范式，立体化构建知识网络。重点突破三大高频考点：①教育神经科学在认知负荷研究中的应用（2021年真题）；②区块链技术在学术诚信系统中的实践（2022年真题）；③元宇宙教育场景下的空间计算理论（2023年真题）。推荐参考浙大教育技术系张华教授团队近五年发表的12篇SSCI论文，尤其是《教育技术研究》期刊特刊内容。

公共课备考需突出学术导向：政治理论重点掌握"教育现代化"与"教育数字化"政策文件，近三年相关论述题得分率与考生政策解读能力呈正相关；英语写作侧重学术规范，建议精研《Nature Education》论文摘要结构，2023年真题"AI对教育伦理的重构"题目得分最高者均具备清晰的学术英语表达框架。特别提醒考生关注浙大"智慧教育联合实验室"官网动态，其发布的《教育技术蓝皮书》连续五年成为初试指定参考书目。

备考周期建议采用"3阶段6模块"计划：第一阶段（1-2月）完成《教育技术学导论》（浙大出版社2022版）精读，建立知识图谱；第二阶段（3-4月）开展"真题解剖"训练，重点突破智能教育技术模块；第三阶段（5-6月）实施全真模拟，每周完成2套跨学科综合测试（含教育心理学、计算机科学交叉内容）。特别要注意浙大考博特有的"学术潜质评估"环节，面试准备需呈现3个完整研究设想，包含技术路线图、可行性分析及创新点论证。