背景提升 | 国内科研-教育技术与学习科学研究前沿与研究方法
心理学
一封专属导师推荐信
一封完整的科研报告
一次完整的科研经历
【心理学】
教育技术与学习科学研究前沿与研究方法
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项目介绍
正式科研：1v1线上定制辅导
项目收获：科研报告、导师推荐信
科研补充包：48课时科研基础课+15课时学术写作基础课
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涉及领域
本课题涉及到教育认知神经科学学|教育技术|学习科学|STEM教育|协作学习|人工智能教育应用等方面的知识，适合申请认知心理学|教育学|教育技术|心理学等相关专业的学生
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适合人群
有意提高自身知识水平及学术能力的学生
有意掌握最前沿科研热点及科研方法的学生
有留学意向、跨专业深造的学生
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研究前沿性
近年来，教育技术与学习科学领域蓬勃发展，成为了学术界和教育实践中的热点。这一领域的研究旨在探索如何利用先进的技术手段改善教育效果，促进学习的优化与个性化。目前，该领域的研究前沿主要集中在以下几个方向。
随着跨学科学习、在线学习和远程教育的普及，研究者们正在探索如何借助网络平台和社交互动手段，优化在线教育的教学设计和学习体验，以满足不同学生的学习需求和学习习惯。另外，多模态数据分析与学习过程研究也是当前教育技术与学习科学领域的重要方向之一。通过收集和分析学习过程中的大量数据，研究者们能够深入了解学生的学习行为模式和学习规律，为个性化教育和教学决策提供科学依据。
这些研究方向的探索不仅有助于推动教育的创新和改革，提升教学质量和效果，也为个性化学习、远程教育和教育决策提供了新的思路和方法。因此，教育技术与学习科学的研究具有重要的理论和实践意义，对于推动教育的持续进步和发展具有积极的促进作用。
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研究介绍
本辅导项目旨在提升学者在教育技术与学习科学领域的研究竞争力，深化对认知神经科学和心理学如何与教育学交叉融合的理解。在当今信息时代，教育技术的快速发展正重塑教与学的模式，学习科学通过揭示知识获取的本质，推动教育实践与理论的革新。同时，认知神经科学和心理学为我们提供了理解学习过程中大脑和心理活动的新视角，这些学科的交叉为解决教育学研究问题提供了独特的深度和广度。
该项目重视研究方法的创新性及其在多模态数据分析中的应用，强调通过定量与定性相结合的方法来提高研究设计的严谨性和解释力。多模态数据分析能够增强对教育现象的理解，提高研究结果的可靠性和适应性。
针对这些新兴交叉领域，本项目特别关注培养学者们使用多种跨学科的研究方法来探讨与解决教育科学中的问题。参与者将学习最新的研究方法，掌握如何运用统计学、内容分析、计算机辅助定量分析等技术解读教育数据。同时，本项目也注重提升学者的学术写作能力，包括但不限于文献综述、研究设计和论文撰写。
通过本项目，学者们将获得必要的工具和技能，以批判性和创造性的视角审视教育技术与学习科学领域的研究趋势，为未来的教育创新和研究贡献自己的力量。
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课题要点
课题研究方法
文献阅读、数据分析
课题难点
学生需要具备中英文文献阅读能力、文献综述的撰写能力、中英文研究论文的思路构建与撰写能力
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1v1定制化辅导参考任务
任务一
掌握查阅文献和研究方法
掌握查阅文献和面向文献学习的方法；
掌握文献管理的方法；
通过查阅文献，学习该方向的研究热点和方向；
掌握快速提炼文献重要信息的方法。
任务二
学习教育技术的研究领域、方向
通过查阅文献，了解学习科学和教育技术学领域所研究的主要议题和当前热点，初步确定自己的研究兴趣；
根据自己的研究兴趣学习利用关键词搜索中文和英文文献，进一步聚焦研究方向。
任务三
学习教育技术和学习科学领域的中英文论文写作方法、主要研究工具和方法等相关基础知识
熟悉自己的研究方向下，目前学者都采用什么样的研究方法、研究工具和写作范式；
基于教师选定的已发表科研论文，通过案例来学习和初步掌握中文论文写作方法，英文论文写作方法；
初步了解和学习行为和问卷调查的数据统计分析方法；
了解多模态学习科学研究的数据来源及分析方法。
任务四
初步拟定研究主题并撰写研究设计，学习基本的数据分析方法
根据前期的研究兴趣和方法的学习，确定自己的研究选题和论文题目；
选择一个能够回答自己研究中的科学研究问题的研究方法，并形成具体的研究思路和论文框架；
将自己的研究方案写成一个具体的《研究计划书》，并开展具体的研究工作，包括数据收集和分析。
任务五
学术论文的写作训练
根据自己的数据分析结果和研究发现，构建论文写作框架，并确定数据结果呈现的形式；
进一步阅读相关文献和理论，来解释和讨论自己的研究结果；
完成研究论文的初稿（包括研究背景，文献综述、研究方法、数据分析、研究结果及讨论）。
任务六
项目收尾
撰写整体报告；
准备一次20~30分钟的presentation。
（以上任务仅供参考，实际辅导根据定制化要求展开）
