清华大学教育技术学考博复习需构建多维度的备考体系，重点突破学术研究能力与专业知识的深度融合。首先应系统梳理教育技术学核心理论框架，重点掌握学习科学理论、教育技术设计模型、人工智能与教育融合等前沿领域，建议精读《教育技术学导论》《学习科学与技术》等教材，同步关注《Computers & Education》《教育研究》等顶级期刊近五年文献。在知识体系构建阶段，需建立"理论-技术-应用"三维知识图谱，例如将建构主义理论与教育大数据分析相结合，形成可操作的研究路径。

真题训练应遵循"三阶递进"原则：基础阶段完成近十年全国教育技术学博考真题，重点分析清华大学考博题库中关于混合式学习、教育神经科学等高频考点；深化阶段进行跨校命题对比，总结清华大学偏好理论验证类与技术创新类研究问题的命题规律；实战阶段模拟全真考场环境，训练在3小时内完成8000字学术报告撰写的写作能力。特别要注意清华大学对"教育技术+X"交叉学科的研究导向，如需报考智能教育方向，需强化机器学习算法与教育场景的转化能力。

面试准备需实施"双轨制"策略：学术能力维度重点准备研究设想答辩，建议采用"问题树"结构设计研究方案，包含理论创新点、技术实现路径、预期学术贡献三要素；综合素质维度需模拟多维度提问场景，针对教育技术伦理、技术适切性等热点问题建立应答框架。材料审核阶段需突出学术连贯性，建议将硕士期间的教育技术项目与博士研究计划形成逻辑闭环，重点展示技术转化成果（如已发表的专利、获省级以上奖项）。

时间规划建议采用"三阶段九模块"模型：基础夯实阶段（3-6个月）完成专业书精读与文献综述；专项突破阶段（2-3个月）进行真题训练与模拟答辩；冲刺优化阶段（1个月）聚焦材料润色与导师沟通。每周需保持15小时高效学习，其中文献研读（40%）、实验设计（30%）、模拟答辩（20%）、体能储备（10%）形成科学配比。特别注意清华大学考博重视学术潜质，建议在8月前完成3项实证研究小课题，形成可展示的数据成果。

备考过程中需建立动态反馈机制，每月参加教育技术领域学术会议（如全国教育技术协会年会），跟踪清华教育技术研究院最新研究方向。针对跨专业考生，重点弥补教育理论基础，建议通过"教育心理学+教育统计学"双轨课程快速补足短板。最后阶段需进行压力测试，连续两周每日模拟考试节奏，重点训练学术表达中的逻辑衔接与术语精准度，确保在面试环节展现清晰的学术思维与强烈的研究内驱力。