教育技术学是以技术促进教与学的理论基础、设计方法、开发模式、应用策略与评价体系为研究对象，以学习科学、教学设计、人工智能教育应用、数字化学习、在线教育、教育信息化、人机协作、游戏化学习、学习分析与教育数据挖掘为学术版图，以经典理论精读、实验研究、设计研究、质性研究、量化分析、学习分析建模、教育技术开发与评估为方法双翼，以回答"技术如何有效促进学习""人工智能如何重塑教育形态""数字化学习如何服务终身教育与人的全面发展""教育技术如何推动教育公平与质量提升"等根本性问题为核心使命的教育学门类下"教育学"一级学科（专业代码040110）的核心二级学科。北京大学教育技术学依托教育学院教育技术系（成立于2000年，全国最早开展教育技术硕士培养的综合性大学之一），以北京大学教育信息化国际研究中心、北京大学学习科学实验室、北京大学企业与教育研究中心、北京大学数字化阅读实验室、北京大学现代教育技术中心、国家智能社会治理（教育）特色实验基地等平台为支撑，秉持 "媒介技术+大教育" 的整合理念，涵盖人工智能教育应用与智能学习系统、学习分析与教育数据挖掘、游戏化学习与学习科学、数字化学习与在线教育、企业教育与人力资源开发、教育信息化政策与战略、数字阅读与媒介素养、教师教育技术能力发展八大核心方向，并拓展生成式AI与教育变革、人机协作学习、教育元宇宙与沉浸式学习、终身学习数字化公共服务体系、老年教育与数字包容、STEM/STEAM教育等前沿领域，培养兼具深厚学习科学理论素养、精密实证研究能力、前沿技术开发能力与深切教育关怀的高层次学术研究与教育技术创新型人才。

学科沿革： 北京大学教育学科历史极为悠久。1902年，北京大学前身京师大学堂设立师范馆，开设教育学课程，培养教育专门人才。1924年，北京大学正式设立教育学系，蒋梦麟任教授会主席，胡适等著名教育家先后担任系主任。1949年院系调整后，北京大学教育系科调整至兄弟院校。改革开放后，教育学科在北京大学逐步重建：1980年高等教育研究室设立；1984年经教育部批准建立高等教育科学研究所；1999年建立教育经济研究所；2000年正式成立北京大学教育学院，同年设立教育技术系，成为全国最早开展教育技术硕士培养的综合性大学之一。教育技术系依托北京大学综合性大学的学术平台，秉持"媒介技术+大教育"的整合理念，将教育技术研究与教师教育、企业教育、终身教育、教育政策等宏观教育问题深度融合，形成了区别于传统师范院校教育技术学的独特学术定位。系现有1名教授（系主任）、8名副教授/研究员，师资力量精干而国际化。学院现设有教育与人类发展系、教育经济与管理系、教育技术系、教育管理与政策系四个系，拥有教育学、公共管理两个一级学科博士学位授予权，设有高等教育学、教育经济与管理、教育技术学、教育学原理、医学教育、教育硕士专业学位六个硕士点，以及教育学博士后流动站。在教育部学科评估中，北京大学教育学学科长期位居全国前列。学院主办的 《北京大学教育评论》 是国内教育学领域最具影响力的学术期刊之一。2026年7月28日至31日，第十九届国际混合学习会议（ICBL 2026）暨第十二届国际教育技术研讨会（ISET 2026） 在北京大学成功举行，以"面向未来教育的技术创新"为主题，来自多个国家和地区的专家学者围绕人工智能、混合学习、教育技术创新及未来教育发展等议题展开深入研讨，彰显了北京大学教育技术学在国际学术舞台上的引领地位。

导师队伍： 贾积有教授（博士生导师，教育技术系系主任，北京大学教育信息化国际研究中心主任，北大理学学士、教育学硕士，德国奥格斯堡大学哲学博士，教育部新世纪优秀人才支持计划（2009），德国慕尼黑工业大学教育学院（2015）和香港公开大学（2017）客座教授、香港教育大学访问教授（2023-2025）、德国柏林自由大学访问学者（1997、2013）、香港大学访问教授（2012）、韩国科学技术院KAIST访问教授（2007-08），北大附中新馨学校兼职科学副校长（2025-），深耕教育技术学、人工智能教育应用、计算机辅助语言教学（CALL）、教育决策支持系统、STEM教育，主持多项国家级及省部级课题，在智能学习系统、自适应学习、教育人工智能等领域具有广泛学术影响力）；汪琼教授（博士生导师，北京大学现代教育技术中心主任，中国教育技术协会副会长，首届北京市中小学人工智能教育工作专家委员会委员，北京大学计算机系软件专业学士（1986）、硕士（1989）、博士（1997），深耕教育技术学基础理论与研究方法、E-learning学习环境与教学设计、教学信息化发展战略、教育信息化项目评估、人工智能与终身学习、MOOC与翻转课堂，主持和参加教育部、北京市项目五十余项，自1998年起作为主要成员参与教育部多个教育信息化战略规划研究，担任教育部与国际知名IT厂商（英特尔、微软、苹果、戴尔）多个合作项目的核心教育专家，作为首席专家承担国家社会科学基金教育学重大项目"新一代人工智能对教育的影响研究"，主讲"教学设计与教学系统开发""教育技术研究与评价""教育技术研究方法""交互设计技术"等课程）；吴峰教授（博士生导师，教育部长江学者特聘教授，北京大学二级教授，北京大学企业与教育研究中心主任，中国成人教育协会人力资源教育专业委员会理事长，国家社科基金重大项目首席专家，国家级一流本科课程负责人，国家精品在线开放课程负责人，全国老龄工作委员会专家委员会委员，《北京大学教育评论》《开放教育研究》《远程教育杂志》《HRDI》等学术期刊编委，北京大学经济学博士、物理学硕士，武汉大学物理学学士，UIUC、CUHK访问学者，深耕教育数智化、企业教育（人力资源开发）、老年教育、终身学习、数字化学习，主持国家社会科学基金重大项目 "新时代老年教育服务体系建设研究"（2022）及一般项目2项，主持中央教育工作领导小组秘书局课题、北京市重点课题、教育部课题及其它课题近四十项，出版《Corporate University: An Innovation of Organizational Learning in China》《企业数字化学习研究》等专著，2026年5月应邀在世界数字教育大会作"数智赋能，优化终身学习公共服务"主旨报告）；尚俊杰研究员（博士生导师，北京大学长聘副教授，曾任北京大学教育学院副院长、教育技术系系主任，现任基础教育研究中心副主任、学习科学实验室执行主任，兼任教育部高等学校教育技术专业教学指导分委员会委员、中国教育技术协会教育游戏专业委员会理事长、中国高等教育学会学习科学分会常务副理事长兼秘书长、中国人工智能学会智能教育技术专委会副理事长、中国高等教育学会常务理事、全球华人探究学习学会常务理事，首届北京市中小学人工智能教育工作专家委员会委员，深耕游戏化学习（教育游戏）、学习科学与技术设计、教育技术领导与政策、信息技术教育、人工智能教育，在ChatGPT与教育变革、游戏化学习设计、学习科学前沿等领域具有全国性影响力）；赵国栋教授（博士生导师，快课创新实验项目负责人，"国际信息研究学会"（IS4IS）中国分会教育信息化专业委员会副主任，"中国开放式教育资源协会"专家，教育部全国多媒体课件和微课大赛评审专家，2007-2008年在新疆石河子大学师范学院挂职副院长，后任北京大学现代教育技术中心副主任，深耕数字化学习（E-learning）设计、混合式教学、开放教育资源（OER）、网络调查研究方法、数字校园规划，出版《微课与慕课设计》系列教程、《大学数字化校园与数字化学习纪实研究》《网络调查研究方法概论》等专著，首创"PPT云课堂教学法"（快课教学法））；郭文茗研究员（博士生导师，北京大学数字化阅读实验室主任，深耕教育技术、在线教育、媒介技术变革与教育、教育技术政策、数字阅读，著有《从口传到互联网：技术怎样改变了人类认知与教育》《中国网络教育政策变迁——从现代远程教育试点到MOOC》等专著，2011年入选教育部"新世纪优秀人才支持计划"）；范逸洲助理教授（研究员，北京大学教育技术学博士，爱丁堡大学信息学院博士后，2023年荣获国际学习分析学会"新锐学者奖"（Emerging Scholar Award），系该奖项在亚洲/大洋洲区域内唯一获奖人，深耕学习分析、自我调节学习、人工智能教育应用、人机协作学习、教师教育，陆续发表五十余篇中英文论文，主持国家自然科学基金、国际学习分析学会青年基金等十余项课题，在北京大学开设《学习分析》《人机交互设计》等课程，聚焦运用大模型技术进行教学实践创新应用，主讲"数智教育发展沙龙"系列报告）；此外，魏然、吴筱萌等亦在教育技术系从事教学科研工作。

培养特色与成就： 实行"理论筑基、技术赋能、实证立本、设计驱动"的培养模式。研究生阶段强调教育技术学经典文献系统研读（加涅《学习的条件》、梅耶《多媒体学习》、乔纳森《学习环境的理论基础》、克拉克与梅耶《电子学习与教学科学》、安德森《在线学习的理论与实践》、西蒙斯《连通主义》、齐默尔曼《自我调节学习》、维果茨基《思维与语言》、杜威《经验与教育》、布鲁姆《教育目标分类学》、梅里尔《首要教学原理》）与教育技术研究方法（实验研究、设计研究/基于设计的研究DBR、学习分析、教育数据挖掘、混合方法研究、质性研究、量化研究、社会网络分析、眼动追踪、多模态学习分析、人机交互实验范式）并重；要求掌握扎实的学术写作能力、教育技术开发能力（Python/R数据分析、学习管理系统开发、教育AI应用开发）及至少一门外语（英语为主），支持域外教育技术文献研读与国际学术对话。课程设置涵盖教育技术学基础、教学设计、学习分析、教育技术研究方法、数字化学习与在线教育、人工智能教育应用、游戏化学习、教育信息化政策与战略、企业培训与人力资源开发、交互设计、教育技术项目评估等核心模块，同时设有多方向选修（STEM教育、教育机器人、教育元宇宙、数字阅读、终身学习、老年教育、教师信息技术能力、教育公平与数字鸿沟等）。学院建有北京大学学习科学实验室（尚俊杰主持）、北京大学数字化阅读实验室（郭文茗主持）、北京大学企业与教育研究中心（吴峰主持）、北京大学教育信息化国际研究中心（贾积有主持）、北京大学现代教育技术中心（汪琼主持）、国家智能社会治理（教育）特色实验基地等研究机构与实验平台。学术活动平台包括北大教育论坛（已举办346讲以上）、国际混合学习会议（ICBL）（已连续举办19届）、国际教育技术研讨会（ISET）（已连续举办12届）、全国教育实证研究论坛（教育学院承办"学习科学与学习分析方法的应用"分论坛）、"数智教育发展沙龙"系列活动（北京大学教务长办公室、教务部、研究生院、教师教学发展中心、图书馆及数智教育发展国际大学联盟秘书处联合发起）等。学院注重国际学术交流，与爱丁堡大学、莫纳什大学、威斯康星大学麦迪逊分校、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）、不列颠哥伦比亚大学、香港大学、韩国KAIST、德国慕尼黑工业大学等国际知名高校保持密切合作关系。学生并有机会赴教育部科学技术与信息化司、教育部教师工作司、国家教育数字化战略行动平台、中国教育科学研究院、北京大学教务部、北京大学研究生院、各高校教育技术中心、教育科技企业（如科大讯飞、好未来、网易有道等）、国际组织教育技术部门等机构实习或开展合作研究。毕业生广泛就职于高校教育学院及教育技术系、教育行政部门信息化管理部门、教育技术企业与学习科学公司、在线教育平台、教育政策研究机构、教师发展中心、企业大学与人力资源开发部门、教育出版与数字内容机构及党政机关。

保研核心要求： 2026年教育技术学隶属040110教育学二级学科（教育学一级学科下），授予教育学硕士学位。全日制学术型硕士。2026年北京大学教育学门类复试基本分数线：政治≥55、外语≥55、专业课≥180、总分≥350。2026年教育技术学专业实际竞争极为激烈，普通考生实际录取分数远高于院线（参考教育学院2026年硕士招生情况：教育学原理349分为少干计划，高等教育学307分/315分为援藏计划，教育经济与管理353分压线录取，普通考生需达380分以上方具竞争力）。初试与复试各占50%权重，复试表现成为决定成败的关键。初试科目（统考）：①101思想政治理论 ②201英语（一） ③610高等教育学综合（300分，含教育学原理、高等教育学、教育史等内容）。校外推免生须获得所在学校推荐免试资格，拥护中国共产党的领导，愿为社会主义现代化建设服务，品德良好，遵纪守法；网申时间为2025年9月1日-9月10日16:00之前；本院仅允许在本院内部填报一个志愿。推免生须提交学术论文或研究报告、个人陈述、专家推荐信及外语水平证明（CET-6≥425或托福≥90/雅思≥6.0优先；有教育技术/计算机科学/心理学/设计学竞赛获奖、教育AI项目开发经历、学习分析实证研究、教育游戏设计、在线教育平台运营实践、学术论文发表或"挑战杯""互联网+"等学术科技竞赛获奖者优先）。本科背景以教育技术学为主，亦欢迎计算机科学、心理学、设计学、传播学、数学、统计学、信息管理等跨学科申请人。复试含专业面试（研究计划陈述、教育技术学经典文献解读、教育技术基础知识问答、教育技术热点问题分析、技术能力展示）。特别说明：2027年起，北京大学教育学院全国统考全日制硕士招生专业将调整为教育硕士（专业学位，专业代码045100），初试科目调整为333教育综合+教育专业基础综合（考试范围包括但不限于教育学原理、教育史、教育经济与管理、教育技术学等内容），教育技术学学术硕士招生将主要通过推免渠道进行，竞争将更加激烈，保研成为进入北大教育技术学的首选路径。

辅导要点： ①教育技术学基础理论（教育技术的定义与范畴：AECT 1994/2005/2017定义演变；教学设计的系统方法：ADDIE模型、迪克-凯瑞模型、梅里尔首要教学原理；学习理论基础：行为主义、认知主义、建构主义、联通主义、具身认知；教学技术哲学：技术中性论、技术决定论、社会建构论；教育技术学的学科定位与方法论）；②学习分析与教育数据挖掘（学习分析的定义与框架：SoLAR定义；描述性、诊断性、预测性、规范性分析；学习分析模型：回归、分类、聚类、序列挖掘、自然语言处理；教育数据伦理与隐私保护；多模态学习分析：眼动、生理信号、面部表情、日志数据；自我调节学习的测量与干预；学习仪表板设计与应用；学习分析的实证研究设计）；③人工智能教育应用（智能辅导系统ITS：认知导师、自动作文评分、自适应学习平台；自然语言处理在教育中的应用；知识图谱与个性化学习路径推荐；大语言模型（LLM）与教育：ChatGPT/GPT-4对教学、评价、知识生产的冲击；AI素养教育；人机协作学习：AI作为学习伙伴/导师/工具；生成式AI的学术伦理边界；教育智能体的设计与应用；AI赋能教师专业发展）；④游戏化学习与学习科学（游戏化学习理论基础：心流理论、自我决定理论、内在动机；教育游戏设计原则；严肃游戏与功能游戏；游戏化教学策略：积分、徽章、排行榜、叙事、挑战；学习科学前沿：具身认知、分布式认知、情境学习；基于设计的研究（DBR）方法论；学习科学与技术设计（LSTD））；⑤数字化学习与在线教育（E-learning理论模型：Garrison社区探究模型、Anderson等价原理、Moore交互距离理论；MOOCs：xMOOC与cMOOC、SPOCs；混合式教学：翻转课堂、BOPPPS模型；在线学习支持服务；学习管理系统（LMS）设计；移动学习与微学习；开放教育资源（OER）与开放教育）；⑥教育信息化政策与战略（国家教育数字化战略行动；《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》中的教育数字化部署；教育新基建：国家智慧教育平台、教育专网；教育信息化2.0行动计划；"三个课堂"与教育公平；数字鸿沟与教育公平；教育技术标准化；教育数据治理与智能社会治理）；⑦企业教育与人力资源开发（企业大学与组织学习；企业数字化学习：e-learning、MOOC在企业中的应用；人力资源开发（HRD）理论；工作场所学习；非正式学习与知识管理；终身学习与学习型社会建设；老年教育与数字包容；数智赋能终身学习公共服务体系）；⑧教师教育技术能力（TPACK框架：技术、教学法、学科知识整合；教师信息技术应用能力标准；教师数字素养；AI时代的教师角色转型；教师信息技术培训模式；技术赋能教师专业发展共同体；"国优计划"与科学教育教师培养）；⑨数字阅读与媒介素养（从口传到互联网：技术如何改变人类认知与教育；数字阅读的认知机制；深阅读与浅阅读的张力；媒介素养教育；信息素养与批判性思维；数字原住民与数字移民；屏幕时间与儿童发展）；⑩前沿热点（生成式AI重塑教育形态：大模型对知识生产、教学设计、学习评价、教育管理的系统性变革；教育元宇宙与沉浸式学习：VR/AR/MR在教育中的应用、虚拟实验室、数字孪生校园；人机协作学习的认知机制：AI辅助下的元认知发展、认知惰性与自我调节能力保持；教育智能体：基于专家经验的AI学术写作智能体、个性化学习伴侣；STEM/STEAM教育与计算思维培养；教育数字化转型中的伦理问题：算法偏见、数据隐私、数字监控、学术诚信；终身学习数字化：学分银行、微证书、学习成果认证；教育大模型与教育AI基础设施建设；全球教育技术治理：UNESCO教育AI伦理框架、中国智能教育治理体系；教育技术促进乡村振兴与教育公平："三个课堂"、同步课堂、AI助教在薄弱学校的应用）。面试训练含经典文献即兴解读（如加涅《学习的条件》中的学习层级理论、梅耶《多媒体学习》的认知理论原则、西蒙斯连通主义的核心命题、克拉克与梅耶关于"媒体与学习"的经典论争）、教育技术热点深度分析（如ChatGPT对教育评价体系的根本性挑战、学习分析如何赋能精准教学、AI素养教育的课程化路径、教育数字化转型中的公平与效率张力）、研究计划口头答辩、教育技术学基础知识深度考察及跨学科思维展示（鼓励展示编程能力、数据分析能力、教育产品设计能力）。文书应体现以学习科学为信仰、以人的有效学习与全面发展为关怀、以理论深度与技术创新相结合为方法、以学术求真与教育实践关怀相统一为志业、以技术赋能教育公平与质量为使命的高层次教育技术学研究人才志向。

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