教育技术研究论文题目的选择是开展学术研究的关键第一步，它不仅决定了研究的方向与范围，更直接影响研究的深度与价值，一个好的论文题目应具备明确性、创新性、可行性和学术性，能够准确反映研究的核心问题，同时契合教育技术领域的前沿趋势与实际需求，以下从选题原则、方向参考、题目示例及优化方法等方面展开详细探讨,帮助研究者更好地构思和确定论文题目。
教育技术研究论文题目的选题原则
教育技术作为交叉学科，涉及教育学、心理学、计算机科学、设计学等多个领域，选题时需兼顾理论与实践，遵循以下核心原则：
问题导向性 应聚焦教育实践中的真实问题，如教学效率低下、学习体验不佳、技术融合困难等，避免空泛的理论探讨。“基于学习分析的初中数学个性化作业设计研究”直接针对“个性化学习不足”的问题，具有明确的实践指向。
创新性与前沿性
教育技术领域发展迅速，选题需关注新技术（如人工智能、虚拟现实、大数据）、新理念（如泛在学习、计算思维、STEAM教育）或新视角（如教育公平、伦理规范）。“生成式AI对高中生创造性思维的影响机制研究”结合了当前热门的生成式AI技术与核心素养议题，体现前沿性。
可行性与适切性 需考虑研究者的资源（如数据获取难度、技术能力）、时间（如硕士/博士论文周期）及研究范围（如特定学段、学科）。“乡村小学教师信息技术应用能力提升路径研究——以XX县为例”通过限定地域和研究对象，确保研究的可操作性。
学术规范性与术语准确性 应使用领域内公认的学术术语，避免口语化表达，同时逻辑清晰，概念界定明确。“‘互联网+教育’背景下混合式学习模式的设计与实践——以《教育技术学导论》课程为例”中，“混合式学习模式”“设计与实践”等术语准确反映了研究内容与方法。
教育技术研究论文题目的常见方向与参考题目
结合当前教育技术领域的研究热点，以下从技术应用、教学模式、学习评价、教师发展、教育公平五个维度提供题目示例，并分析其研究价值与切入点。
新技术应用方向
随着人工智能、虚拟现实等技术的普及，其教育应用成为研究热点，题目可聚焦技术工具的设计、效果验证或伦理探讨。
| 研究主题 | 题目示例 | 研究切入点建议 |
|---|---|---|
| 人工智能 | 基于深度学习的个性化学习路径推荐算法研究——以高中英语阅读教学为例 | 算法设计、数据采集（学生阅读行为数据）、实验验证（对比传统教学效果） |
| 虚拟现实（VR） | VR技术在初中化学实验教学中应用的沉浸感体验与学习成效研究 | VR实验系统开发、沉浸感量表设计、学生认知负荷与成绩的关联分析 |
| 大数据与学习分析 | 学习分析支持下的高校教师教学行为优化研究——基于LMS平台数据的实证分析 | 提取教学行为数据（如互动频率、资源访问量）、构建评价指标、提出干预策略 |
教学模式创新方向
混合式学习、翻转课堂、项目式学习（PBL）等模式是教育技术研究的重点，题目需结合具体学科或场景，突出模式的“技术赋能”特性。
| 研究主题 | 题目示例 | 研究切入点建议 |
|---|---|---|
| 混合式学习 | “线上自主学习+线下协作探究”混合式学习模式在小学科学教学中的应用研究 | 设计线上微课与线下活动方案、对比实验班与对照班的学习动机与科学素养差异 |
| 翻转课堂 | 基于SPOC平台的翻转课堂教学设计研究——以大学计算机基础课程为例 | 分析SPOC资源使用数据、课堂互动模式设计、学生自主学习能力提升路径 |
| STEAM教育 | 融合3D打印技术的STEAM项目式学习对小学生工程思维培养的实践研究 | 开发跨学科项目案例、评估学生工程思维（如问题解决能力、创新意识）的发展 |
学习评价与数据素养方向
教育技术推动了评价方式的变革，如过程性评价、增值性评价、无感评价等，题目可关注评价工具的开发或数据素养的培养。
| 研究主题 | 题目示例 | 研究切入点建议 |
|---|---|---|
| 过程性评价 | 基于电子档案袋（e-portfolio）的过程性评价体系构建与应用研究——以高职写作课程为例 | 设计e-portfolio评价指标（如草稿修改次数、同伴互评次数）、分析学生写作能力提升轨迹 |
| 数据素养 | 高校学生教育数据素养现状及提升策略研究——基于XX高校的问卷调查与访谈 | 调查数据意识、数据安全、数据分析能力现状，提出课程培训或实践活动方案 |
| 无感评价 | 基于学习行为数据的无感评价模型在在线学习中的应用研究 | 通过追踪点击流、停留时间等数据，构建学习投入度模型，与传统评价结果对比验证 |
教师发展与教育公平方向
教师是教育技术落地的关键，教育公平则需关注技术资源的均衡分配，题目可聚焦能力提升、资源适配或区域差异。
| 研究主题 | 题目示例 | 研究切入点建议 |
|---|---|---|
| 教师能力 | 农村中小学教师信息技术应用能力的影响因素及提升路径研究——基于TPACK框架 | 通过问卷调查分析教师知识（技术知识、教学法知识）、学校支持、个人动机等因素 |
| 教育公平 | “三个课堂”在城乡教育共同体中的应用效果及优化研究——以XX省“专递课堂”为例 | 对比城乡学生的课堂参与度、学业成绩，分析技术配置、师资对接等公平性问题 |
| 教师培训 | 基于微课工作坊的教师信息技术培训模式设计与实践研究 | 开发系列微课（如课件制作、在线工具使用），通过行动研究验证培训效果 |
教育技术研究论文题目的优化方法 可能存在范围过大、重点不突出等问题，需通过以下方法优化：
明确研究对象与范围
通过限定学段、学科、地域或技术工具，缩小研究范围，将“在线学习研究”优化为“基于钉钉平台的初中英语在线学习互动行为研究——以XX市两所学校为例”。
突出研究方法或创新点 中体现研究方法（如实证研究、设计研究、案例研究）或理论创新（如构建模型、提出框架）。“教育游戏化学习动机的设计研究——基于自我决定理论的模型构建与实证”。
避免重复与模糊表述
通过文献检索，确保题目与已有研究有区分度；避免使用“研究”“分析”等模糊词汇，替换为“机制探索”“效果验证”“路径构建”等具体表述，将“人工智能在教育中的应用研究”优化为“ChatGPT辅助下大学生英语写作焦虑缓解机制研究”。
相关问答FAQs
Q1：如何判断教育技术研究题目是否具有创新性？ 创新性可从三个维度入手：一是理论创新，如是否提出新模型、新框架（如“基于双因素理论的教育技术工具采纳模型”）；二是方法创新，如是否采用新的研究方法（如眼动实验、社会网络分析）或跨学科方法（如教育神经科学视角）；三是实践创新，如是否解决未被充分关注的问题（如“老年群体在线教育适老化设计研究”）或针对特定场景优化现有方案（如“元宇宙图书馆在高校信息素养教育中的应用”），通过CNKI、Web of Science等数据库检索关键词，若发现类似题目较少，或现有研究存在空白（如学段、技术、地域等维度未被覆盖），则题目创新性较高。
Q2：教育技术研究题目过大或过小怎么办？如何调整？ 过大（如“人工智能对教育的影响研究”）会导致研究内容泛化，难以深入；过小（如“某小学三年级学生使用某学习APP的点击次数统计”）则缺乏学术价值，调整方法需结合“问题导向”和“可行性原则”：
- 过大时：通过增加限定词缩小范围，如限定研究对象（“对高中生的影响”）、技术类型（“基于自适应学习算法的影响”）、研究角度（“对学习动机的影响”）或地域（“对XX市中学生的影响”）。
- 过小时：提升研究层次，从现象描述转向机制探索或规律总结，如从“点击次数统计”扩展为“某学习APP交互设计对学生学习专注度的影响机制研究”，或增加比较维度（如“不同性别学生使用行为的差异分析”）。
调整后需再次评估：题目是否能通过文献综述、数据收集、分析论证等环节完成,是否具备理论或实践意义。
