理论与哲学基础
这是教育技术的“根”，为所有实践和研究提供指导。
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学习理论:
- 行为主义: 研究如何利用技术（如早期的教学程序、在线测验）提供即时反馈、强化练习，以塑造学习者的行为。
- 认知主义: 关注技术如何作为信息呈现的工具、认知负荷的管理器，帮助学习者更好地加工、存储和提取信息（如多媒体学习理论）。
- 建构主义: 探索技术如何作为认知工具、探究伙伴和情境创设的平台，支持学习者主动建构知识（如虚拟实验室、协作学习平台）。
- 联通主义: 专门研究数字时代的学习，认为学习存在于网络连接中，研究重点包括MOOCs（大规模开放在线课程）、个人学习网络、社交媒体学习等。
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教学设计理论:
研究如何系统化、科学地设计教学过程，以技术为媒介，ADDIE模型（分析、设计、开发、实施、评估）、梅里尔的首要教学原理、ARCS动机模型等，这些理论指导着如何设计出有效的技术支持的教学方案。
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哲学与伦理:
（图片来源网络，侵删）- 教育哲学: 探讨技术在教育中的角色，是作为辅助工具，还是重塑教育的核心力量？
- 伦理问题: 研究数据隐私、算法偏见、数字鸿沟、技术使用的公平性、学术诚信（如AI代写）等。
设计与开发
这是教育技术的“血肉”，是创造具体学习资源和环境的层面。
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教学设计:
针对特定的学习目标和受众,设计技术增强的教学活动、课程结构和评估方案。
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学习资源开发:
（图片来源网络，侵删）- 开发课件、教学视频、动画、播客、电子书等。
- 开发教育游戏、模拟仿真、虚拟现实/增强现实应用、互动式网页等。
- 开放教育资源: 研究如何创建、分享、使用和改进高质量的开源教学材料。
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学习管理系统与平台:
- 研究和开发如Canvas, Moodle, Blackboard等LMS平台的功能、架构、用户体验和集成能力。
- 探索新兴的平台模式,如微证书、项目式学习空间等。
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人工智能在教育中的应用:
- 自适应学习系统: 研究如何利用AI分析学习者数据，动态调整学习内容和路径。
- 智能辅导系统: 开发能模拟人类导师，提供个性化指导和反馈的程序。
- 自动化评估: 研究AI如何进行作文批改、编程代码评估、语音识别练习等。
- 学习分析: 利用AI从海量学习行为数据中发现模式和规律，为教学决策提供支持。
应用与实践
这是教育技术的“用武之地”，关注技术在不同场景下的落地。
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技术增强的教学模式:
- 混合式学习: 研究如何将线上学习与线下面授有机结合，实现优势互补。
- 翻转课堂: 研究如何利用在线视频等技术让学生在课前自主学习，课堂时间则用于深度互动和问题解决。
- 在线学习: 研究远程教育的最佳实践、学习支持服务和社区构建。
- 移动学习: 研究如何利用智能手机、平板等移动设备，实现随时随地的碎片化学习和情境化学习。
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特定领域的教育技术应用:
- STEAM教育: 研究如何利用技术（如3D打印、编程机器人、VR/AR）教授科学、技术、工程、艺术和数学。
- 特殊教育: 研究如何利用辅助技术帮助有特殊需求的学习者（如听障、视障、读写障碍）更好地学习。
- 企业培训与职业发展: 研究如何将教育技术应用于企业员工技能提升和职业发展。
管理与评估
这是教育技术的“免疫系统”，确保其健康、有效和可持续地发展。
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项目管理:
研究如何规划、执行和监控教育技术项目，包括预算、时间、资源和风险的管理。
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机构变革与领导力:
研究如何推动学校或企业层面的教育技术战略规划、文化建设，以及如何培养教育技术领域的领导力。
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学习效果评估:
- 形成性评估: 研究如何利用技术工具（如投票器、在线测验、讨论区）在学习过程中及时收集反馈，调整教学。
- 总结性评估: 研究如何利用技术进行更全面、客观的学习成果测量。
- 影响力评估: 研究教育技术的应用对学习者知识、技能、态度以及最终学业成就的长期影响。
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学习分析:
- 这是一个跨领域的研究热点,利用统计学、数据挖掘和可视化技术，分析学习者在学习平台上的行为数据（如点击流、停留时间、论坛发言、作业提交情况），以实现：
- 学习者画像: 构建学习者的数字画像，了解其学习风格和需求。
- 预警系统: 预测可能存在学习困难的学生，并进行早期干预。
- 教学优化: 为教师提供教学过程的洞察，帮助他们改进教学策略。
- 这是一个跨领域的研究热点,利用统计学、数据挖掘和可视化技术，分析学习者在学习平台上的行为数据（如点击流、停留时间、论坛发言、作业提交情况），以实现：
教育技术的研究内容是一个从理论到实践，从设计到评估的完整闭环，它不仅关注“用什么技术”，更关注“为什么用”和“如何用得更好”，其核心始终是以学习者为中心，通过系统性的研究和实践，探索技术如何真正赋能教育，促进更公平、更高效、更个性化的学习体验，随着人工智能、大数据、虚拟现实等新技术的不断涌现，教育技术的研究内容也在持续深化和拓展。
