江西师范大学教育技术学考博考试体系以"理论深度与实践创新"为核心导向，近年来呈现出鲜明的学科交叉性和前沿技术融合特征。从2018-2023年真题分析可见，考试内容主要围绕三大模块展开：教育技术学理论基础（占比35%）、智能教育技术前沿（占比40%）、教育研究方法论（占比25%）。

在理论基础部分，建构主义学习理论连续五年出现，重点考查维果茨基最近发展区理论在智能教学系统设计中的应用（2021年真题），以及情境认知理论对虚拟现实教育场景构建的指导意义（2022年真题）。行为主义与认知主义的理论分野成为高频考点，2023年通过对比分析斯金纳强化理论与奥苏贝尔有意义学习理论的实践价值差异，要求考生结合具体教学案例进行论证。

智能教育技术模块呈现指数级增长趋势，2020-2023年相关题目占比从28%提升至42%。重点聚焦人工智能与教育深度融合领域，包括但不限于：Transformer模型在个性化学习路径推荐中的优化策略（2021年真题）、多模态学习分析技术实现过程（2022年真题）、联邦学习框架下的教育数据隐私保护机制（2023年真题）。特别值得注意的是，2023年新增"生成式AI对教育生态重构影响"论述题，要求考生从技术伦理、教师角色转变、课程内容更新等维度展开系统性分析。

教育研究方法部分强调实证研究与理论创新的结合，近五年出现12次研究设计题。典型考题包括：基于眼动追踪技术的在线学习注意力分布研究方案设计（2020年真题）、混合式教学效果评估的三角验证法应用（2021年真题）、教育大数据挖掘的机器学习算法选择依据（2023年真题）。2022年创新性地设置"研究伦理审查"实务题，要求考生根据具体研究场景设计伦理审查流程图。

备考策略建议构建"三维知识体系"：纵向梳理教育技术发展脉络（从媒体技术到智能教育），横向整合教育学、计算机科学、心理学等学科理论，立体化掌握技术原理（如知识图谱构建）、应用场景（如智慧课堂）、政策法规（如教育数据安全法）等关联要素。特别需关注近三年教育数字化战略行动（2022）、教育信息化2.0行动计划（2023）等政策文件，结合江西本省教育信息化发展报告（2023）进行针对性研究。建议考生建立"理论-技术-案例"三位一体的复习框架，通过参与省级以上教改项目、发表SSCI/CSSCI论文等方式提升实践创新能力，同时加强学术英语表达训练，重点突破教育技术领域专业术语的英译能力。