壹｜先看清这位老师的真实位置
看香港教育大学的博士项目，很多人会下意识把它放进“教育类学校”的框里。这个框不算错，但会漏掉一类机会：教育技术、人工智能素养、计算思维这些题目，已经不是单纯讲课堂工具，而是在问学生、教师和学校如何使用新技术。
江绍祥教授在教大数学与资讯科技学系任讲座教授，同时担任人工智能及数码能力教育中心总监；公开简介里还写到，他担任两个教育技术相关国际期刊的主编，并曾获香港教资会教学奖团队奖、教大知识转移与行政服务奖项团队奖，以及 2022 年国家级教学成果奖二等奖团队奖。
标题里写“城大博士”，用的是公开会议与出版介绍中披露的香港城市大学计算机科学博士背景。这里要谨慎一点：他的博士训练在计算机，长期工作场景却在教育。你的材料要把技术、课堂、学习者和评价方法放在同一张纸上。
申请动作：把导师近两三年的论文按“学习者、教师、课程设计、评价工具”重排，再决定自己的 RP 能接哪一行。
贰｜他的研究主线不是追热点
江教授近年的公开研究和项目，主要围绕 AI 素养教育、元宇宙素养、计算思维、STEM、数学教育、数码课堂教学法、教师专业发展，以及数字科技教育政策。
近两年比较值得申请者看的，是他和合作者关于生成式人工智能、自主学习、K-12 场景、人机协作学习的论文；再往前看，是 AI literacy course、project-based learning、computational thinking teacher development 这一批研究。它们看起来都和技术有关，但真正落到申请里，常常是在问：学生到底学会了什么，教师怎样教，评价工具怎么设计。
申请前先做一件很具体的事。把他近两三年论文题目按“学习者”“教师”“课程设计”“评价工具”四类重排一遍。重排完你会发现，适合写进 RP 的不是一个很大的 AI 口号，而是一个能被课堂数据、访谈、量表或学习过程记录支撑的小问题。
叁｜未来两三年的题目会往哪里走
这条线的变化很明显。早些年，计算思维和编程教育常常围绕学生能不能理解概念、能不能完成任务来写；到了生成式 AI 之后，问题变成了学生能不能判断 AI 输出、能不能把 AI 当成学习工具、教师能不能设计合适的活动。
申请者可以把题目收窄到几类：中小学生 AI 素养的测量，教师使用生成式 AI 的信念与行为，AI 支持下的自主学习，或者课堂里学生与工具互动的证据。这个判断要收一下。教大不是让你写一个“AI 改变教育”的大题目，而是看你能不能把一个教育问题拆到能研究、能验证、能讨论。
如果你的经历只到课程作业，且没有教育数据、访谈、课堂观察、量表设计或学习分析基础，这个方向不建议硬投。先补一段小型研究经历，哪怕只是围绕一个班级、一个学习平台、一个教师培训活动，也比空写宏大命题更稳。
肆｜套磁信别把技术写成表演
给这类导师写第一封邮件，最怕上来就是“我熟悉大模型、深度学习和数据挖掘”。这句话本身没错，但导师看不出你要研究什么。更稳的写法，是先用两句话说清你做过的教育场景，再接他最近的 AI literacy 或 computational thinking 研究。
邮件可以这样开：我正在准备 2026/27 学年博士申请，硕士阶段做过某类课堂数据或教师访谈，近期读到您关于 AI 素养课程评价或生成式 AI 支持自主学习的研究，我想进一步研究某一类学生在使用 AI 工具时的判断能力如何形成。
附件别堆太多。CV 放 1 页学术版，RP 放 1-2 页短版，另附一篇最能说明你研究能力的论文或课程研究报告。最后顺一句问今年是否考虑接收相关方向的博士申请，以及是否建议先按研究生院系统提交材料。
套磁动作：第一封邮件只放 1 页 CV 和 1-2 页 RP 短版，最后顺一句问是否建议正式申请。
伍｜RP 要小到能被研究
这类 RP 很容易写得太满。AI 素养、元宇宙、教师专业发展、教育公平，任何一个词都能写成综述，但导师要看的不是你知道多少词，而是你能不能把问题压到博士前两年能推进的范围。
题目可以这样收：不要写“生成式 AI 对教育的影响研究”，改成“初中学生在生成式 AI 辅助写作中的自我监控行为及其评价工具设计”；不要写“教师 AI 素养提升研究”，改成“在职教师使用生成式 AI 设计课堂活动时的困难、支持需求与培训效果”。
方法也别一上来就摆满。问卷、访谈、课堂观察、学习过程数据、作业文本分析，挑两三种就够了。你要说明为什么这些方法能回答你的问题，数据从哪里来，伦理审批怎么处理，预期结果能回应导师哪条研究线。
RP 动作：题目先删到一个对象、一个场景、一个可观察行为，再谈方法。
陆｜面试准备不要背导师简介
面试里，背导师主页没什么用。更可能被问到的是：你为什么把 AI 素养放在这个年龄段？你的测量工具从哪里来？如果学生只是会使用工具，不代表他理解 AI，你怎么区分？如果课堂数据拿不到，替代方案是什么？
准备时先选 3 篇论文。第一篇看研究问题怎么提出，第二篇看方法和样本，第三篇看讨论部分怎么承认限制。然后把自己的经历对照进去：你做过什么数据，能不能独立跑分析，访谈提纲会怎么写，量表是否要翻译、改编或重新验证。
回答别抢太快。遇到方法问题，停两秒，把“我会怎么判断”讲出来，比直接报一串模型名称有用。导师要看的不是你会不会背术语，而是你能不能在不确定的研究场景里做选择。
柒｜Funding 和申请前要查清的事
教大的研究型研究生项目属于 Graduate School 管理，PhD 会在主导师和指导委员会下推进研究，第一年还会有研究方法、伦理和写作相关训练。香港博士资助不能混着说。HKPFS 是香港研资局的竞争型奖学金，2026/27 页面写明每月津贴、会议旅费及申请时间；本地研究型学生另有学费减免安排。具体到非本地学生、院系资助或导师项目资助，申请前要查对应页面。
申请动作很简单。第一，把 Graduate School 的 PhD/MPhil 页面、HKPFS 页面和申请流程页面各看一遍。第二，把自己的 RP 题目删到只剩一个人群、一个场景、一个可观察行为。第三，邮件末尾只问一个问题：您是否建议我围绕这个题目提交正式申请？
这位老师值得试，但不是所有“AI+教育”背景都适合。能把技术放回课堂、学习过程和评价证据里的人，可以认真准备；只想写一个漂亮大题目的人，先把题目砍掉一半。砍不动，说明这封信还没准备好。
