香港浸会大学教育学系全奖博士招生 | Prof. Deng

导师简介

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教授现任香港浸会大学副教授，是教育技术与数字学习领域的杰出学者。她于香港大学获得信息与技术研究教育学博士学位，并在哥伦比亚大学师范学院获得教学技术与媒体硕士学位，此前还在罗切斯特理工学院获得信息技术硕士学位。

教授的职业生涯展现了她在学术研究方面稳健的成长轨迹。自2022年起担任香港浸会大学副教授，此前于同校担任助理教授（2014-2022）和研究助理教授（2011-2014）。在加入浸会大学前，她曾在香港大学担任高级研究助理（2009-2011）和研究助理（2006-2009）。值得注意的是，她还拥有美国工作经验，曾在2001-2004年间担任美国Thomas Edison州立学院的教育技术专家，这段经历使她对全球教育技术发展趋势有着深入了解。

研究领域

教授的研究兴趣主要集中在数字时代下的教育技术应用与学习行为研究。具体而言，她的研究重点涵盖五个主要方向：

1. 社交媒体在教育中的应用研究教授探究社交媒体如何被整合到教学实践中，以及这种整合如何影响学生的学习体验和学习成果。这一研究方向反映了她对当代数字媒体环境下教育创新的关注。
2. 数字分心和多任务处理教授对数字分心和多任务处理有着深入研究。特别是近年来，她格外关注学生在课堂内外使用数字设备时的注意力分配问题，这一研究在当前智能手机普及的背景下具有重要现实意义。
3. 自我调节学习和个性化学习教授探讨学习者如何在技术辅助环境中发展自我调节能力，以及如何利用技术手段实现学习的个性化。这一研究方向关注学习者的主体性和自主性发展。
4. 线社区和社交网络的教育应用教授研究数字社区如何促进知识建构和协作学习，以及社交网络如何影响学习者的社会化过程和身份建构。
5. 技术支持下的非正式学习教授探究学习者如何在正式教育环境之外，通过各种技术手段进行自主学习和技能发展。

研究分析

1. "Examining the attention resumption from smartphone to class: A Sequential mixed methods study."该研究采用混合研究方法，探究大学生如何在使用智能手机后恢复对课堂的注意力。研究发现，学生的注意力恢复过程受多种因素影响，包括课程内容的吸引力、教师的教学策略、手机使用的具体内容以及学生的自我调节能力。该研究对理解数字分心后的认知恢复过程提供了重要见解，为教育工作者设计更有效的教学干预提供了理论依据。

2. "Distraction, multitasking and self-regulation inside university classroom Education and Information Technologies."(2024)

这篇发表在高影响因子期刊上的研究深入探讨了大学课堂中的分心、多任务处理和自我调节之间的关系。研究通过大规模问卷调查和深度访谈，揭示了学生在课堂中的多任务行为模式及其对学习效果的影响。研究特别强调了自我调节能力在减少分心行为中的关键作用，为开发提升学生自我调节能力的教育干预提供了实证基础。

3."Breaking free from the 'digital rabbit hole': A configurational analysis of in-class smartphone distraction among university students."(2024)在这篇发表于顶级期刊的文章中，作者创新性地使用配置分析方法，探究了大学生课堂中智能手机分心现象的复杂构成因素。研究提出了"数字兔子洞"的概念，形象地描述了学生在智能手机使用中注意力不断深陷的现象。研究通过识别导致分心的不同因素组合，提出了更有针对性的干预策略，为减少数字分心提供了新思路。

4."Lost in multitasking: An exploration of Chinese university students' in-class smartphone multitasking patterns using multiple approaches."(2024)这项研究采用多种研究方法探索了中国大学生课堂中使用智能手机进行多任务处理的行为模式。研究不仅揭示了多任务行为的频率和类型，还分析了不同学科背景、年级和性别学生在多任务行为上的差异。研究发现，多任务行为不仅受个体因素影响，还与课程特点和教学方式密切相关。这些发现对中国高等教育环境下的教学设计和课堂管理具有重要启示。

5."Enhancing self-regulation via prompts and modeling in virtual flipped classroom."(2024)这篇研究聚焦于虚拟翻转课堂中如何通过提示和示范来增强学生的自我调节能力。研究设计了一系列支持性干预措施，包括认知提示、元认知提示和教师示范，并评估了这些措施对学生自我调节行为和学习成果的影响。结果表明，适当的提示和示范可以显著提高学生在虚拟学习环境中的自我调节能力，这一发现为在线教育的设计提供了实践指导。

6. "Off-task social media multitasking during class: Determining factors and mediating mechanism."(2022)这项发表在高影响因子期刊上的研究深入探讨了课堂中与学习无关的社交媒体多任务行为的决定因素和中介机制。研究建立了一个综合模型，分析了个人特质（如自我控制能力、对社交媒体的依赖）、环境因素（如教学质量、同伴影响）以及心理需求（如社会联系需求、信息获取需求）如何共同影响学生的社交媒体多任务行为。研究还揭示了这些因素之间的中介关系，为理解和干预课堂社交媒体使用提供了理论框架。

项目分析

1.发展大学教师学科特定的生成式AI专业能力（2023-2026）这是教授目前主持的最新研究项目，获得创新科技教育基金资助100万港元。该项目聚焦于当前热门的生成式AI技术在高等教育中的应用，旨在开发和提升大学教师在各自学科领域中应用生成式AI的专业能力。项目的创新之处在于强调学科特定的AI应用，认识到不同学科领域对AI技术的需求和应用方式存在差异。通过系统性培训和支持机制，该项目致力于帮助大学教师更有效地将生成式AI整合到教学、研究和学生指导中。这一项目反映了教授对教育技术最新发展趋势的敏锐把握，以及她在教师专业发展研究方面的深入关注。该项目的研究成果将为高等教育机构制定AI整合策略提供重要参考，并可能推动教育教学模式的创新变革。

2.通过支持教师、学生和家长促进自我调节和个性化在线学习（2021-2023）该项目获得优质教育基金约190万港元资助，是教授在自我调节学习和个性化学习研究方面的重要成果。项目创新地采用了三方支持模式，同时关注教师、学生和家长三个关键角色在促进自我调节和个性化学习中的作用。研究不仅开发了针对教师的教学策略和资源，也设计了帮助学生提升自我调节能力的工具和方法，同时为家长提供了支持子女在线学习的指导。这种全面的支持体系充分考虑了在线学习生态系统中各方的互动关系，对于疫情后混合式学习环境下的教育实践具有重要启示。项目成果包括一系列教学资源、自我调节策略和家校协作模式，这些成果已被多所学校采纳，展示了该研究的实际应用价值。

3.探索香港和新加坡青少年在新媒体使用和新素养实践方面的多样性模式这是教授早期主持的一个重要跨国比较研究项目，获得研究资助局约63万港元资助。该项目采用纵向追踪研究设计，比较考察了香港和新加坡两地青少年在学校内外使用新媒体的行为模式及其发展的新素养实践。研究关注了文化、教育政策和社会环境如何影响青少年的媒体使用行为和素养发展，提供了东亚地区数字素养教育的重要经验证据。项目的跨国比较视角增强了研究发现的普适性和特殊性，为理解不同社会文化背景下的数字素养发展提供了新视角。该项目的研究成果不仅发表在多个高水平学术期刊上，还为香港和新加坡的教育政策制定提供了参考，体现了基础研究向应用转化的成功案例。

研究想法

1. 基于脑电图(EEG)和眼动追踪的数字分心机制研究传统数字分心研究主要依赖自我报告和观察数据，存在主观性和数据精确度的局限。一个创新的研究思路是将脑电图和眼动追踪技术应用于课堂数字分心研究中，实时监测学生在使用数字设备时的认知处理和注意力分配过程。这种方法可以提供更客观、精确的数据，揭示数字分心的神经认知机制。研究可以比较不同类型的数字活动（如社交媒体浏览、即时通讯、游戏）对大脑认知负荷和注意力转换的影响差异，以及注意力从数字设备回到学习任务的恢复过程。这一研究不仅有助于深化对数字分心认知机制的理解，也可以为设计减少数字分心的干预策略提供神经科学依据。
2. 人工智能辅助的个性化自我调节学习支持系统将人工智能技术与自我调节学习理论相结合，开发智能化的个性化学习支持系统。该系统可以通过分析学生的学习行为数据（如学习时间分配、内容浏览模式、任务完成情况），识别学习者的自我调节模式和存在的问题，并提供个性化的干预和支持。例如，系统可以根据学生的多任务行为模式，在适当时机提供注意力管理建议；根据学生的学习进度和困难点，推荐针对性的学习策略；或者根据学习者的情绪状态，提供动机支持。这种智能系统不仅可以增强学习者的自我调节能力，还可以为教师提供学生自我调节行为的分析报告，辅助教学决策。
3. 数字健康生态系统构建研究当前对数字分心的研究和干预往往局限于个体层面，忽视了更广泛的生态系统影响。一个创新的研究方向是构建"数字健康生态系统"概念框架，探究如何在学校、家庭和社会层面创造支持健康数字使用的环境。研究可以关注学校数字政策、课程设计、教学方法、家庭数字文化、同伴影响以及科技设计等因素如何共同影响学生的数字使用行为。通过跨层次分析，识别促进健康数字使用的生态系统要素和干预点，设计整合性的数字健康促进策略。这一研究将突破个体视角的限制，提供更全面的数字健康促进框架。
4. 跨文化数字学习行为比较研究在全球化背景下，不同文化背景的学习者在数字学习行为上可能存在显著差异。一个有价值的研究方向是开展系统性的跨文化比较研究，探究文化因素如何影响学生的数字分心、多任务行为和自我调节能力。研究可以比较东西方不同文化背景（如中国、香港、美国、欧洲）的学生在数字学习环境中的行为模式、认知过程和应对策略，分析文化价值观、教育传统和社会规范对数字学习行为的塑造作用。这种跨文化研究不仅有助于理解数字学习行为的文化特异性和普遍性，还可以促进文化敏感的教育技术设计和应用。
5. 生成式AI与自我调节学习的整合研究随着ChatGPT等生成式AI技术的迅速发展，研究其对学生自我调节学习的影响具有重要意义。创新的研究方向可以探究学生如何利用生成式AI工具辅助学习过程中的目标设定、计划制定、资源管理和自我监控等自我调节活动，以及这种AI辅助对学生自我调节能力发展的长期影响。研究也可以关注不同类型的生成式AI应用（如写作辅助、概念解释、学习计划生成）对不同自我调节阶段的支持效果，以及如何设计促进而非替代自我调节的AI交互模式。这一研究不仅回应了当前教育技术的最新发展，也为负责任地将生成式AI整合到教育中提供理论和实践指导。

申请建议

1. 核心研究领域对接

• 申请者首先应深入了解教授的核心研究领域，特别是数字分心与多任务处理、自我调节学习、教育技术应用等方向。建议申请者精读教授近五年发表的论文，特别是高影响因子期刊上的研究成果，如《The Internet and Higher Education》、《International Journal of Educational Technology in Higher Education》上的论文。通过文献阅读，申请者应识别出教授研究中的理论框架、研究方法和核心发现，并思考如何将自己的研究兴趣与之对接。在研究计划中，明确展示你对教授研究脉络的理解，并提出能够延续或拓展其研究方向的创新性问题。

2. 研究方法能力培养

教授的研究广泛采用混合研究方法，因此申请者应具备扎实的定量和定性研究方法基础。具体而言，申请者应当：

• 掌握教育研究中常用的定量分析方法，包括描述性统计、推论统计（如t检验、ANOVA、回归分析）等，熟悉SPSS、R或Python等统计分析工具
• 了解定性研究方法，如访谈、观察、内容分析等，以及相关的质性数据分析技术
• 具备问卷设计、实验设计和混合研究设计的基本能力
• 如有条件，学习并实践高级统计方法，如结构方程模型(SEM)、多层线性模型(MLM)等，这些方法在教授的研究中有所应用

3. 前沿技术素养

鉴于教授近期对生成式AI在教育中应用的研究兴趣，申请者应培养和展示对教育技术前沿发展的了解和应用能力。建议申请者：

• 系统学习生成式AI（如ChatGPT、DALL-E等）的基本原理和教育应用
• 关注学习分析(Learning Analytics)、智能辅导系统、教育数据挖掘等教育技术热点
• 了解教育神经科学方法（如EEG、眼动追踪）在教育研究中的应用
• 探索VR/AR/MR技术在教育中的创新应用

4. 跨学科视野

教授的研究具有明显的跨学科特性，融合了教育学、心理学、信息科学和传播学等领域的理论和方法。因此，申请者应当培养并展示跨学科思维能力：

• 阅读不同学科领域关于数字学习、注意力和自我调节的文献
• 尝试将不同学科的理论框架整合应用于教育问题研究
• 思考如何借鉴认知科学、神经科学、人机交互等领域的研究方法和发现
• 在研究计划中展示跨学科整合的创新思路

5. 实践导向研究态度

教授的研究具有强烈的实践导向，多项研究项目都致力于解决实际教育问题。申请者应当：

• 思考研究如何回应当前教育实践中的真实挑战
• 在研究计划中明确指出研究成果的潜在应用价值和实践意义
• 如有条件，参与教育技术相关的实践项目或获取相关工作经验
• 展示将理论研究转化为教育实践的能力和热情

博士背景

Betty，本科985，港校MPhil毕业，教育方向在读PhD。曾担任港校研究助理，有丰富的港澳及海外申博经验！Betty学长擅长教育方向研究型硕士及博士申请辅导，包括：选校定位，套瓷辅导，RP写作辅导，PS写作，还有面试辅导。目前已成功帮助学生取得港五、新二等教育学方向的博士offer。