教育技术硕士论文题目的选择需要结合研究兴趣、学术前沿与实践需求，既要体现理论深度，又要具备现实意义，以下从选题方向、具体题目示例、选题方法及注意事项等方面展开详细说明，并附相关FAQs。
教育技术硕士论文选题方向与题目示例
教育技术的研究领域广泛,涵盖数字化学习、人工智能教育应用、学习分析、教育游戏化、在线教育质量、教师技术能力等多个维度，以下是六个主要方向的具体题目示例，每个方向均包含研究背景与核心内容，供参考。
数字化学习环境与资源设计 示例1：基于学习科学的混合式学习环境设计研究——以高校《教育技术学导论》课程为例**
研究背景：随着教育信息化2.0的推进，混合式学习成为高等教育的主流模式，但现有设计多侧重技术整合，缺乏对学习科学理论的深度应用。 结合建构主义、认知负荷理论，构建“线上自主学习+线下协作探究+智能反馈”的混合式学习环境模型；通过准实验研究，对比实验班与对照班的学习成效（知识掌握、高阶思维能力、学习动机），验证环境设计的有效性。
示例2：面向核心素养的K12数字化学习资源开发与应用研究——以初中数学“几何直观”素养为例**
研究背景：新课标强调核心素养导向，但现有数字化资源多聚焦知识传递，对“几何直观”等抽象素养的培养支持不足。 基于SOLO分类理论，设计“情境导入—动态演示—交互操作—反思迁移”的资源结构；开发包含AR几何模型、自适应练习模块的资源包，并通过行动研究，分析资源对学生几何直观能力提升的影响。
人工智能与教育数据挖掘 示例3：基于学习分析的学生学业预警模型构建与应用研究——以某高校在线课程平台数据为例**
研究背景：在线教育规模扩大导致学生辍学率上升，传统预警依赖经验判断，缺乏数据支撑。 采集平台登录频率、视频观看时长、测验成绩等行为数据，采用LSTM神经网络模型预测学业风险；通过混淆矩阵、ROC曲线评估模型精度，并设计个性化干预策略（如推送补救资源、教师辅导提醒）。
示例4：AI驱动的个性化学习路径推荐系统设计——以高中英语语法学习为例**
研究背景：班级授课制难以满足个性化需求，AI推荐系统可实现“千人千面”的学习支持。 结合知识图谱（语法点关联网络）与贝叶斯网络模型，构建学生认知状态画像；设计“诊断—推荐—反馈—调整”的推荐算法，并通过A/B测试，对比系统推荐与教师指定路径的学习效果差异。
教育游戏化与学习动机 示例5：教育游戏化对小学生科学学习动机的影响研究——以《Scratch趣味编程》课程为例**
研究背景：小学生科学学习存在兴趣衰减问题，游戏化通过沉浸感与激励机制可能提升动机。 设计包含积分徽章、排行榜、剧情任务的科学游戏课程；采用ARCS动机模型（注意、关联、自信、满足）作为框架，通过问卷调查、课堂观察、访谈法分析游戏化对学生内在动机、自我效能感的影响。
示例6：基于严肃游戏的STEM教育实践研究——以中学“桥梁设计与承重”项目为例**
研究背景：STEM教育强调跨学科整合，但传统项目实践易流于形式，严肃游戏可提升参与度。 开发融合物理力学模拟、工程设计的严肃游戏，学生通过游戏完成“需求分析—方案设计—测试优化”的完整流程；采用前后测对比学生的工程思维、问题解决能力，并分析游戏中的协作行为特征。
在线教育质量与评价 示例7：MOOCs学习者满意度影响因素模型构建——基于结构方程模型的实证研究**
研究背景：MOOCs完成率偏低，满意度是影响学习持续性的关键因素，但现有研究多关注单一维度。 从课程内容（质量、难度）、平台功能（交互性、易用性）、教师支持（反馈及时性）、学习感知（自我效能感、社群归属感）四个维度构建假设模型；通过发放问卷收集500份有效数据，使用AMOS软件进行路径分析，验证各因素对满意度的直接影响与间接效应。
示例8：基于CIPP模式的在线教学质量评价体系研究——以高校教师发展培训为例**
研究背景：在线教学质量评价多侧重结果性指标，缺乏对教学全过程的动态监控。 基于CIPP模型（背景—输入—过程—结果），设计包含“教学目标合理性”“平台技术支持”“师生互动频率”“培训效果转化”等二级指标的评价体系；通过德尔菲法征询专家意见确定权重，并应用于某省高校教师在线培训的质量评估。
教师信息素养与技术应用 示例9：乡村教师信息技术应用能力提升路径研究——基于TPACK框架的混合式培训模式探索**
研究背景：乡村教师因资源匮乏、培训低效，信息技术应用能力薄弱，TPACK框架强调内容、教学法与技术的整合。 设计“线上理论研修（TPACK知识模块）+线下工作坊（课例研磨）+跟踪指导（教学日志反思）”的混合式培训；通过行动研究，分析教师在教学设计中技术整合能力的变化，并提炼“校本研修+专家引领+同伴互助”的可持续路径。
示例10：高校教师在线教学焦虑现状及影响因素研究——基于某省12所高校的调查数据**
研究背景：疫情后在线教学常态化，部分教师出现技术操作焦虑、互动焦虑等负面情绪。 编制《高校教师在线教学焦虑量表》，包含技术焦虑、教学焦虑、人际焦虑三个维度；通过多元回归分析，探讨教龄、学科背景、培训经历、学校支持等因素对焦虑水平的影响，并提出针对性缓解策略。
教育技术伦理与公平 示例11：教育算法偏见对学生学习机会的影响研究——以智能作业推荐系统为例**
研究背景：AI教育系统可能因数据偏差导致“马太效应”，加剧教育不公平。 采集某智能推荐系统的学生数据，分析不同性别、学校层级学生的资源获取差异；采用公平性指标（如均等机会 odds equality、统计平权 demographic parity）评估算法偏见，并提出“去偏见数据清洗+动态公平性调整”的优化方案。
示例12：数字时代学生数据隐私保护意识现状及教育干预研究——以中学生为例**
研究背景：教育APP过度收集学生数据引发隐私泄露风险，但学生的隐私保护意识普遍薄弱。 通过问卷调查了解中学生数据隐私认知现状（如对隐私条款的阅读习惯、风险防范能力）；设计包含案例教学、模拟演练、家校协同的干预方案，并通过前后测检验干预效果。
选题方法与注意事项
（一）选题方法
- 问题导向法：从教育实践中的痛点出发（如在线学习参与度低、教师技术培训低效），结合技术可行性提炼研究问题。
- 文献溯源法：通过CNKI、Web of Science等数据库，梳理近5年教育技术领域高被引论文，关注新兴方向（如生成式AI教育应用、具身认知与学习技术）。
- 交叉融合法：结合多学科视角，如心理学（学习动机）、计算机科学（机器学习）、社会学（教育公平）等，拓展研究深度。
（二）注意事项
- 可行性：考虑数据获取难度（如是否需要校企合作、平台数据权限）、研究周期（硕士论文通常6-12个月）、个人能力（如是否掌握Python、SPSS等工具）。
- 创新性：避免重复研究，可在研究对象（如特定学段/学科）、研究方法（如混合研究设计）、理论视角（如引入生态理论）等方面寻求突破。
- 价值性：优先选择具有理论贡献（如构建新模型）或实践意义（如可推广的解决方案）的题目，避免“为技术而技术”的研究。
相关问答FAQs
Q1：如何判断教育技术硕士论文题目是否具有创新性？
A1：判断创新性可从三个维度入手：一是理论创新，如将新兴理论（如具身认知、复杂适应系统理论）应用于教育技术领域，或对现有理论（如TPACK、ARCS模型）进行修正与拓展；二是方法创新，如采用新的研究技术（如眼动追踪、脑电实验）分析学习过程，或结合量化与质性方法的混合设计；三是视角创新，如关注被忽视的研究对象（如特殊教育领域的技术应用）或问题（如教育算法的伦理风险），可通过文献综述明确已有研究的空白点，确保题目“人无我有，人有我优”。
Q2：教育技术硕士论文选题时，如何平衡理论深度与实践应用？
A2：理论深度与实践应用的平衡需结合研究目标：若侧重理论贡献，可选择构建模型、验证假设类题目（如“基于XX理论的学习环境设计模型”），需深入梳理理论脉络，确保逻辑严谨；若侧重实践应用，可选择问题解决、方案优化类题目（如“XX地区乡村教师技术培训模式研究”），需扎根真实场景，通过实证数据验证方案有效性，理想状态是“理论指导实践，实践反哺理论”，例如通过实践案例修正或补充现有理论，或用理论框架提升实践方案的系统性与科学性。
