一、智能教学环境重构研究

基于计算机视觉的课堂行为分析系统可实时捕捉师生互动数据，通过卷积神经网络算法识别专注度特征。建议选题方向包括：多模态学习情感计算模型构建、基于知识图谱的个性化学习路径规划、AR虚拟实验室的教学效能实证研究。典型案例可参考清华大学"智教"系统，其通过眼动追踪与脑电波监测实现教学效果动态评估。

二、教育大数据治理体系探索

校园全量数据采集应涵盖教学日志、门禁记录、图书馆借阅等18类数据源。重点研究方向包含：学业预警大数据平台的隐私保护机制、教育数据中台架构设计、基于区块链的成绩认证系统。如浙江大学开发的"学情大脑"，运用联邦学习技术实现跨校数据安全共享。

三、新型教学模式创新实践

混合式教学2.0模式强调虚实融合的沉浸式体验。推荐选题：元宇宙教育场景的伦理规范研究、数字孪生技术在实训基地的应用、基于5G的远程协同实验系统开发。上海交通大学构建的"智慧云课"平台，已实现万人级同步实验操作。

四、智慧管理决策系统开发

运用运筹优化算法构建校园资源调度模型。具体方向如：基于时空预测的教室智能排班系统、能耗最优化的楼宇自控策略、疫情常态化下的应急疏散仿真。北京理工大学研发的"智慧中枢"平台，使校园运维效率提升40%。

五、师生信息素养提升路径

建立三级培训体系：基础层（工具使用）、进阶层（数据分析）、创新层（AI开发）。研究重点包括：教师数字胜任力标准制定、学生计算思维培养模式、教育技术伦理课程设计。哈佛大学教育学院提出的"T型人才"培养方案值得借鉴。

六、新兴技术融合应用研究

量子计算赋能教育大数据处理、脑机接口改善特殊教育、数字孪生构建校园数字副本。前沿选题示例：基于边缘计算的实时翻译课堂、神经反馈引导的注意力训练系统、校园碳足迹追踪算法开发。MIT媒体实验室的"未来学校"项目已取得突破性进展。

该选题体系强调"需求导向、技术驱动、理论创新"三位一体。研究者可通过问卷调查法收集200+样本，采用结构方程模型验证假设，结合案例研究法深度剖析典型应用场景。预期成果应形成可复制的智慧校园建设方法论，推动教育数字化转型向纵深发展。