南京大学教育博士考试自设立以来，始终秉持"立德树人、追求卓越"的育人理念，其真题设置充分体现教育博士培养"学术引领、实践创新"的双重目标。2020-2023年真题分析显示，命题呈现三大显著特征：一是政策导向性持续强化，"双减"政策、教育评价改革等热点问题出现频次达78%；二是学科交叉性日益凸显，人工智能+教育、STEAM课程等跨领域题目占比提升至42%；三是学术规范性要求提高，文献综述类题目分值占比从15%增至28%。

在核心考点分布方面，教育哲学基础（平均分值32.5）与教育技术前沿（平均分值29.8）构成双引擎驱动。2022年"基于认知负荷理论的混合式教学设计"论述题，要求考生既掌握Sweller的认知负荷理论框架，又能结合南京大学"智慧教室"建设实例，这种"理论+实践+创新"的三维考核模式已成为新趋势。值得关注的是，教育公平主题在近三年真题中迭代升级，从2019年"城乡教育一体化"的基础论述，发展为2023年"数字鸿沟背景下特殊教育资源的精准供给"的对策研究，反映出命题对教育现实痛点的深度关切。

答题策略研究显示，优秀答卷呈现"四维结构"特征：问题意识（占20%）、理论支撑（占35%）、方案创新（占30%）、数据佐证（占15%）。以2021年"后疫情时代高校课程思政建设路径"论述题为例，满分答卷不仅系统梳理了课程思政的学理逻辑，更创新性地提出"三全育人数字画像"模型，并附上南京大学文学院"中华经典数字化阐释"项目的实证数据。这种"理论建构-模式创新-实践验证"的闭环论证，正是博士层次学术能力的外显。

备考建议应聚焦三个突破点：其一，构建"政策-理论-技术"三维知识图谱，重点掌握《中国教育现代化2035》《深化新时代教育评价改革总体方案》等文件，同步跟踪教育数字化战略行动（2022-2025）的技术进展；其二，强化"问题导向型"研究训练，建议选择南京大学"教育治理创新""未来学校研究"等重点实验室的前沿课题进行预研；其三，提升学术写作规范性，需系统掌握教育研究方法（定量、质性、混合）的进阶应用，特别是教育大数据分析（SPSS、NVivo）与教育实验设计（准实验、行动研究）的融合运用。考生可参考南京大学教育研究院近三年发表的SSCI一区论文，研究其理论框架构建与论证逻辑。