居然让金光大此等高人点名，小弟真是受宠若惊啊！！！ 首先说明，虽然本人博士论文处理有关游戏在语言学习上的运用，不过小弟主修是语言学， 分在课程教学所下面的，所以对教育科技的了解没有金光大多(捂脸 从申请上来说，美国教育类的博士班的确可以直接申请，不需要硕士。不过课程设计上会 变向强迫你再拿一个硕士。以TAMU为例，学士毕业直攻博班需完成96个学分，而有硕士 学位则是修64学分(51个in-class hours, 13个research hours)。所以强者我朋友赶着四年
毕业的结果就是找教职的那学期都还在修课，因为他就是大学毕业直攻博班。(不过他强到可以拒绝港大两次，其实也没差了XD) 小弟当年虽然想读博士班，不过原先想研究的方向偏向理论语言学，后来阴错阳差到 TAMU读书，老板刚好对语用学(pragmatics)，尤其是L2 Pragmatics(developmental aspect of communicative competence in nonnative speakers, Bardovi-Harlig, 2013)特别感兴趣，所以硕论写了有关英语为第二外语学生请求行为发展之研究(Interlanguage pragmatic development in requests in
emails).而博论走上游戏则是因为有一位同学正在做相关的题目，他研究学生打魔兽世界时对词汇和沟通能力的发展过程。所以小弟老板就指定我做相关的题目，把重点放在L2 pragmatics。 另外关于教育科技方面，小弟系上新开了一个教育科技方向的program,里面有一位松田老师(Dr. Noboru Matsuda是从CMU过来的，做的是人工智能在教育上的应用。细说就是研究人员优化smart tutoring agent(不知道中文怎么翻),然后再由机器去指导学生(SimStudent project).另一位 老师则是做阅读教育的研究。教育科技的好处就是好拿funding，这两个老师分明手上有IES
200万与300万美金的计画。但是，基本上教育科技和HCI一样，需要各式各样不同的人才，所以想进 入这一块定位要清楚。不过如金光大说的，只要你能证明有基本的研究能力，进到博士班后方向 都还可以改，小弟也没想到选来选去居然会做游戏相关的题目啊(茶 最后，怎么能证明有基本的研究能力？基本上要把paper投上好的journal难度很高(教育类顶级的journal都标榜80% rejection
rate)，所以一般申请博士班老师也不会期望你有这种record.但是统计能力就是一个佐证研究能力的方法。虽然教育研究有质化与量化研究，但是大部份的老师还是以量化为主。统计能力强在设计研究时有很大的优势，因为你很清楚那些方法有什么优缺点(e.g., ANOVA只能用balanced design,然后如果violate homogenity of variance结果要仔细验证)。不过其实你有公费，只要老师相信你的潜力愿意收你，其他的东西都可以进来再学。以上...再次感谢金光大点名!希望金光大和小弟的拙文能引出更多高手指教!