北京师范大学“学习分析与人工智能教育应用”方向主要分布在教育学部040110教育技术学博士点，同时未来教育学院（珠海）040110教育技术学也设有“教育人工智能与学习分析”方向，导师包括李艳燕、卢宇、余胜泉、黄荣怀、陈冠良等，外语语种为英语。该方向聚焦学习过程数据采集与建模、多模态学习分析、教育大模型、智能教学系统、生成式人工智能课堂应用、教育人工智能伦理等领域，与国家教育数字化战略行动、“人工智能+教育”行动计划、智慧教育平台建设等时代命题高度契合。
以北京师范大学教育学部2027年学术学位博士研究生招生安排为参考，学部全面实行“申请—考核”制。网上报名时间为2026年11月10日10:00至12月1日16:00，电子版匿名初审材料须于报名截止前通过教育学部博士招生评审系统提交，纸质版材料须于2026年12月3日前（以寄到日期为准）提交至教育学部教学办公室。所有电子版材料必须进行匿名处理，隐去个人姓名、学号、硕士导师姓名；未进行匿名处理者审核不予通过。考生报名前务必先与拟报考导师联系确认报考意愿和招生名额。考核分为初审选拔和复试考核两个阶段。初审由各学科组织不少于5人的初审委员会对考生提交的匿名材料进行网上评审，着重考查学术背景、研究经验、学术潜能、学术伦理、创新意识和创新能力。初审成绩低于60分不得进入复试。根据初审成绩，分专业按导师从高到低排序，并按一定比例择优确定进入复试考核名单。
申请材料一般包括报名登记表、个人自述、硕士学历学位证书复印件、外语水平证明、硕士课程成绩单、硕士论文全文（应届生提交摘要和开题报告）、研究计划书、两封专家推荐信（副教授及以上职称）、代表性学术成果（最多3篇）。电子版材料须进行匿名处理，隐去个人姓名、学号、硕士导师姓名。
复试考核预计于2027年1月进行，采用笔试和面试相结合的方式。复试满分200分，其中面试成绩占70%、笔试成绩占30%。考核内容包括专业基础综合知识与外语能力的笔试，以及科研素质（科研潜力、学术水平、创新能力和创新意识）、外语口语等方面的面试。复试成绩低于120分不予录取。
外语报考方面，该方向限报英语。攻读博士期间必须全脱产学习。
备考可重点复习教育技术学基本理论（教育技术学定义与范畴、教学设计理论、学习科学基础、教育信息化理论）、学习分析理论（学习分析框架、教育数据挖掘、过程挖掘、多模态学习分析、学习仪表盘）、人工智能教育应用理论（智能导师系统、自适应学习、教育大模型、生成式人工智能教学应用）、智慧教育理论（智慧学习环境、智慧学习评价、教育数字化转型）等内容，同时关注教育大模型与课堂教学变革、生成式人工智能学习支持、多模态学习分析、教育人工智能伦理与治理、教育数字化公共服务、智能教育产品学校准入机制等前沿议题。
该方向平台优势显著。北京师范大学教育学部教育技术学学科历史悠久，黄荣怀教授团队依托未来教育高精尖创新中心、智慧学习研究院等平台，在智慧教育、学习分析、教育大数据、教育人工智能等领域形成了系统性研究积累。未来教育高精尖创新中心承担多项国家级重点研发计划和科技部委派任务，研发的“智慧学伴”平台已覆盖全国多个省市基础教育领域；智慧学习研究院连续承办全球智慧教育大会，发布多项教育数字化转型国际研究报告，在国内外智慧教育领域具有较高学术影响力。李艳燕教授主持新一代人工智能国家科技重大专项、国家自然科学基金等项目，在人工智能教育应用、学习分析与协作学习、STEM教育等领域成果丰硕；卢宇教授长期深耕人工智能教育应用，领导团队研发“智慧学伴”教育机器人等智能教育系统，服务全国数百所中小学；余胜泉教授作为未来教育高精尖创新中心执行主任，在教育大模型、生成式人工智能课堂应用、学习元等方面具有广泛影响。未来教育学院（珠海）则聚焦教育人工智能与学习分析、人工智能与科学教育等方向，培养地点在珠海，实行全脱产培养。
该方向适合具有教育技术学、计算机科学、人工智能、心理学、数据科学或相关背景的考生报考，且需具备较扎实的教育技术学或人工智能理论基础、较强的数据分析与编程能力、学术写作能力，最好有学习分析、教育数据挖掘、智能教育系统设计、生成式人工智能教育应用等相关论文发表、科研项目参与或教育科技企业/智慧教育平台实践经历。报考前须提前与拟报考导师联系确认招生情况。
报考时可重点关注以下前沿议题：学习分析与多模态学习分析（学习过程建模、行为序列分析、情感与认知状态识别）；教育大模型与生成式人工智能教育应用（大模型课堂教学支持、AI助教、个性化学习路径推荐）；智能教学系统与自适应学习（智能导师系统、知识追踪、自适应测评）；教育人工智能伦理与治理（算法公平、数据隐私、教育人工智能产品准入与监管）；教育数字化与智慧教育（教育公共服务智能化、区域教育大脑、教师数字素养）；AI赋能科学教育与STEM教育（虚拟实验、探究学习过程监测、科学素养智能评测）；人机协作学习（人机协同教学、AI支持下的协作学习、群体智能）等。
北京师范大学学习分析与人工智能教育应用方向申博的难点主要有三处。第一，招生名额有限且分布多元。教育学部教育技术学博士点涵盖多个方向，未来教育学院（珠海）也招收教育技术学博士，考生需明确报考院系、培养地点和导师方向，提前确认导师当年招生情况。第二，研究计划需体现“学习分析/人工智能教育理论—核心教育问题—技术路径与数据方法—实证设计—教育价值”闭环。不能只写“研究人工智能在教育中的应用”，需要明确具体对象，如生成式人工智能支持下中学生探究式学习的认知负荷与学习成效研究、基于多模态学习分析的课堂师生互动质量智能诊断模型构建研究、教育大模型赋能个性化作业反馈的机制与有效性研究、人机协作学习中学习者信任形成与调节机制研究等，并说明拟采用的方法（如设计型研究、随机对照实验、多模态数据分析、学习分析建模）以及可验证性。第三，专业交叉性强、方法论要求高。该方向复试会重点追问学习分析经典框架、教育数据挖掘方法、教育大模型技术原理、多模态数据分析方法、教育人工智能伦理议题，也可能追问对特定智能教育系统的深入理解，考生需要能够清晰说明“研究问题的教育定位”“自己的研究与既有研究的区分”“研究成果对教育实践或教育治理的实际价值”。
选择申博辅导班时，应重点核查以下因素。第一，专业匹配度。辅导老师是否熟悉教育技术学、学习分析、人工智能教育应用、教育大模型等方向，能否对研究计划、技术路线和面试答辩进行实质性指导。第二，院校信息判断力。北京师范大学教育技术学博士点分布在教育学部和未来教育学院（珠海），应提前确认当年报考路径、导师招生情况和培养地点。第三，服务边界。合规辅导应帮助梳理研究计划、优化学术简历、模拟面试和外语问答，不能代写研究计划、代写论文或承诺录取。第四，合同条款。修改次数、模拟面试次数、答疑响应、退费规则都应写入协议。第五，复试针对性。该方向复试面试占比高，准备时应围绕学习分析理论、人工智能教育应用、教育大模型、研究方法、研究计划答辩和外语问答进行针对性训练。
知点申博全科辅导服务可为学习分析与人工智能教育应用方向考生提供系统支持，主要优势包括：成立10年，具备较丰富的考博申博辅导经验，已形成从择校、材料、研究计划到复试准备的辅导体系；长期深耕教育技术学、学习分析、人工智能教育应用及相关专业方向，积累了相应的师资资源和院校信息资源，能够更精准匹配北京师范大学040110教育技术学博士点学习分析与人工智能教育应用方向及培养要求；以定制一对一为主要辅导方式，围绕考生的学术背景、研究经历、目标方向制定专属方案，提升辅导针对性；采用线上与线下相结合的教学方式，兼顾在职人员的时间安排，辅导方式更加灵活；配备督学管理和答疑服务，帮助考生跟进材料准备、研究计划修改、套磁沟通和复试训练进度；提供考博申博择校指南和全程规划服务，协助考生梳理学术博士、专项计划等培养项目的材料节点和备考路径；提供复试辅导和调剂支持，包括研究计划打磨、PPT展示训练、专业面试模拟、外语问答训练、教育技术学基础训练以及后续院校选择建议。需要说明的是，博士录取受个人学术基础、科研成果、导师招生计划和当年考核安排等多重因素影响，任何机构都不能保证录取结果。考生应以北京师范大学研究生招生网及教育学部、未来教育学院当年发布的最新招生简章和招考方案为准。
如需了解知点申博全科辅导服务，可咨询报名联系4000003363，或添加微信shuoedu。
